摘要：目前常用的预报非线性水动力噪声的方法是可穿透积分面FW-H方程,但是当涡量穿过积分面的瞬间会产生虚拟的声压信号,导致计算准确性下降。论文基于原始的FW-H方程预报线性噪声,使用直接体积分方法预报非线性噪声,消除虚假信号干扰,并结合双网格方法来降低计算量。使用开源CFD工具包OpenFOAM求解器进行流场大涡模拟及声学预报计算。以SUBOFF潜艇为研究对象,从近场和远场角度分析非线性声压频域分布特征,并对双网格方法的计算精度和效率进行了分析。研究结果表明,在声网格尺度合适的前提下,双网格方法能够显著提高非线性噪声的计算效率并保证计算精度。

摘要：论文采用RNSGA-Ⅱ-SBJG优化算法,开展考虑兼顾推进效率、空泡、激振力及桨叶强度等要求的螺旋桨优化设计。该算法基于实数编码的非支配排序多目标遗传算法RNSGA-Ⅱ,并引入跳变基因算子以提升基因多样性、加快寻优进程。此外,还引入灰色关联度分析方法,通过计算Pareto解集与理想解的关联度,对优化解集进行评价排序。应用上述方法,对某集装箱船螺旋桨进行了船桨匹配和船机桨匹配情况下的优化设计。数值结果表明,Pareto解集分散良好,基于灰色关联度分析的优化解评价方法能够有效和合理地选取优化设计方案。

摘要：基于直接方法对水下航行器NPS II操纵运动数学模型中所包含的水动力导数进行了灵敏度分析。根据计算得到的水动力导数的总体灵敏度度值和定义的取舍函数,对数学模型进行了简化。然后分别基于简化模型和原始模型进行了操纵运动仿真,仿真结果的对比表明简化结果是有效的,也表明使用直接方法进行水下航行器操纵水动力导数的灵敏度分析是可行的。

摘要：引入优化和决策技术讨论船型参数设计的多目标优化论证,基于分解的进化算法(DBEA)将船型参数设计的多个目标优化问题分解为一定数量的单目标优化子问题,采用进化算法同时求解这些单目标优化子问题.DBEA算法的种群由法向边界相交方法(NBI)构建,子问题的优化通过和邻近个体的进化操作完成.采用熵权和灰色关联方法对DBEA算法得到的船型Pareto解集进行综合评价,给出每个设计方案的定量指标排序.基于多变量分析技术讨论了船舶设计变量的层次聚类属性,给出了设计变量间的类别特性.采用多维标度方法(MDS)给出了这些变量在二维平面里的映射图形,结合聚类树形图可以加深对船舶参数设计模型的认识.对一艘3万t油船进行船型参数设计,算例分析表明,DBEA算法能够快速获得分布均匀的Pareto解,灰色关联方法的决策合理可行.

摘要：操纵性是现代潜艇最重要的总体性能之一.研究潜艇的操纵性,需要对潜艇的操纵运动进行预报,因此求得所有的水动力导数值成为操纵性理论分析的前提.利用CFD技术和动网格技术数值模拟小振幅平面运动机构试验,求解了椭球体的水动力导数,并将加速度系数与理论值相比较.流场的求解基于RANS方程和RNGkEpsilon湍流模型,动网格的处理采用Hrvoje Jasak和Zeljko Tukovic的方法,压力和速度的耦合采用PIMPLE方法解耦.流场的控制方程采用有限体积法离散且分离式求解,网格运动的控制方程采用有限元方法离散,网格的分裂采用体和面同时分裂法.结果表明该方法是可行的,从而为潜艇操纵性的理论预报做出一些有益的探讨.

摘要：船型技术经济论证是一个多准则、多目标的优化和决策过程.针对船型方案论证工作,引入多目标遗传算法(MOGA)和决策技术,建立了船型论证的两阶段方法;并以船型主尺度参数作为设计变量,根据船型论证的目标函数和约束条件建立了多目标优化模型.第一阶段采用多目标遗传算法获得船型论证优化模型的Pareto解集;第二阶段采用客观赋权方法获取备选方案属性的权重,根据与理解之间距离远近给出Pareto解集排序.最后讨论了一艘内河集装箱船的船型论证算例,并且与通常使用的网格法、宽容度排序法、加权和方法的结果进行了比较.算例结果表明,建立的2阶段方法具有良好的适应性,能够获得比较丰富的备选方案集,利于决策者选择.

摘要：在开展一系列水下航行器模型试验的基础上,获取艇体、舵翼、推进器等的水动力参数,建立六自由度动力学模型。然后,基于RBF神经网络算法,对模型中的向心力、科氏力和阻尼项进行黑箱建模。通过水平面和垂直面的操纵运动仿真,对RBF神经网络在水下航行器黑箱建模中的有效性进行验证。

摘要：舰船数据采集装置的设计需兼顾装置总体质量、装置散热性能、装置结构变形及装置结构强度等多种要求,是一个典型的多目标优化设计问题。本文采用基于精英策略实数编码、带跳变算子的非支配排序多目标遗传算法(RNSGA-II-SBJG算法),开展考虑上述要求的数据采集装置总体优化设计;考虑数据采集装置工作过程中热-结构耦合效应,建立多场耦合分析模型,基于响应面方法构建代理模型,引入灰色关联度分析方法计算Pareto解集与理想解的关联度,对优化解集进行评价排序。应用上述方法对某数据采集装置进行优化设计,数值结果表明,径向基函数拟合精度高、Pareto解集分散良好,基于灰色关联度分析的优化解评价方法能够有效、合理地选取优化设计方案。

摘要：引入非可行解驱动进化算法(infeasibility driven evolutionary algorithm,IDEA)和多元分析技术开展船型参数优化和设计模型分析.针对一艘散装货舱在概念设计阶段的船型参数设计,应用IDEA算法进行多目标优化,然后采用距离理想解最近的方法对Pareto解集进行量化评价,选取一个满意的设计方案,最后应用多元分析技术分析Pareto解集获取船舶设计变量之间特性,即采用层次聚类方法得到样本或者变量之间的相互距离关系和等距特征映射(Isomap)的降维方法,得到变量在二维平面上的映射图,采用最小二乘法得到Pareto解集上变量之间的拟合关系式.数值结果表明:IDEA运算速度快,Pareto解集分散性良好.基于多元分析技术的数据挖掘应用能够获得对模型更多的认识,揭示模型内在关系.

摘要：本文对水下航行器的操纵运动在线建模进行研究。使用增量式最小二乘法辨识得到了MARIUS AUV的水动力导数。为了提高辨识精度,使用积分型辨识样本结构进行输入输出样本对的构造。基于约束模试验获取的水动力导数,进行操纵运动仿真,得到纵向速度、横向速度、摇首角速度和舵角等样本参数。通过试验水动力导数和辨识得到的水动力导数对比,表明辨识算法的有效性。该研究对水下航行器操纵运动的在线建模和控制应用具有重要意义。