船用螺旋桨优化设计与参数分析

作     者：王超 韩康 孙聪 郭春雨 WANG Chao;HAN Kang;SUN Cong;GUO Chunyu

作者机构：哈尔滨工程大学船舶工程学院黑龙江哈尔滨150001 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51679052,51639004) 国防基础科研计划资助项目(JCKY2016604B001) 

出 版 物：《华中科技大学学报（自然科学版）》 (Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition))

年 卷 期：2020年第48卷第4期

页      码：97-102页

摘      要：为了提高螺旋桨优化设计的质量和效率,克服传统优化设计方法依赖经验和难以获得理论上最佳设计方案的不足,以KP505桨为例,将试验设计方法、椭圆基(EBF)神经网络近似模型和遗传算法相结合,提出了基于神经网络近似模型的螺旋桨优化设计方法.用试验设计方法为神经网络近似模型的建立提供足量且高质量的训练样本,用神经网络近似模型替代面元法进行螺旋桨水动力性能计算,用遗传算法帮助设计者在设计空间内获得最佳设计方案.结果表明:该优化方法能够同时实现螺旋桨扭矩系数的降低和螺旋桨效率的提高,比面元法设计结果的解集范围更广,优化过程耗费的时间大幅度缩减.

主 题 词：螺旋桨 优化设计 神经网络 遗传算法 近似模型 

学科分类：0810[工学-土木类] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 082402[082402] 0824[工学-林业工程类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13245/j.hust.200418

馆 藏 号：203898183...