基于自适应变异粒子群算法的船舶结构优化方法

作     者：王一镜 罗广恩 王陈阳 李爽 WANG Yijing;LUO Guang'en;WANG Chenyang;LI Shuang

作者机构：江苏科技大学船舶与海洋工程学院江苏镇江212100 

基　　金：江苏省自然科学基金资助项目(BK20150468) 工信部高技术船舶科研资助项目 

出 版 物：《中国舰船研究》 (Chinese Journal of Ship Research)

年 卷 期：2022年第17卷第2期

页      码：156-164页

摘      要：[目的]由于船体结构的复杂性,传统优化方法容易出现陷入局部最优、求解速度偏慢的问题。[方法]基于自适应变异粒子群算法(AMPSO)、BP神经网络、遗传算法(GA),结合Isight/Nastran设计的正交试验方法,提出AMPSO-BP-GA结构优化方法,然后分别以十杆桁架和跳板结构的优化作为算例,验证所提优化算法的准确性和可行性。[结果]计算结果表明:在相同的约束条件下,经AMPSO-BP-GA方法优化后,十杆桁架结构重量为2272.1 kg,比其他方法优化后的结构重量更轻;跳板重量减少了33.3%,对比GA-BP-GA方法和PSOBP-GA方法分别减少25.4%和17.9%,显示AMPSO-BP-GA方法的优化效果更佳。[结论]AMPSO-BP-GA方法针对结构轻量化的优化效果更佳,可为船舶结构优化设计提供参考。

主 题 词：结构优化 BP神经网络 自适应变异粒子群算法 遗传算法 车渡船跳板 

学科分类：08[工学] 0824[工学-林业工程类] 082401[082401] 

D　O　I：10.19693/j.issn.1673-3185.02306

馆 藏 号：203110366...