摘要：通过对一艘已交付耙吸式挖泥船项目供油单元设计方案进行分析,总结出此类特种工程船项目的供油单元及系统设计关键点,为同类船型项目设计提供技术参考。

摘要：简要叙述国家建造此海洋平台供应船的目的以及其本身特点,并根据其特点,在建造9 000 HP海洋平台供应船类型船应如何进行分段划分设计,以求得到在技术和经济最为合理的分段划分方案,达到缩短船舶建造周期,降低船舶建造成本,保障船舶建造质量的目的。

摘要：泥浆泵是水力挖泥工程船的主要设备,主要通过利用水的运动来达到疏浚的目的。为了能在实船上测定泥浆泵的特性,在挖泥管路上安装测量设备,对各个工况进行试验,根据试验结果绘制出泥浆泵的实测特性曲线。研究结果可为泥浆泵的设计提供理论依据。

摘要：针对黑猩猩优化算法收敛速度慢、寻优精度低以及容易陷入局部最优的问题,提出融合学习行为策略的改进黑猩猩优化算法(modified chimp optimization algorithm,MChOA)。采用准反向学习策略更新种群,增加种群的多样性和随机性,提高算法全局搜索能力,同时避免算法陷入局部最优。基于黑猩猩学习行为策略,通过随机选择“模仿学习”算子或“情绪感应”算子更新黑猩猩个体位置,增强算法局部开发能力,加快算法的收敛速度。选取16个基准函数以及12个CEC2014进行仿真实验测试,结果表明MChOA与传统ChOA相比具有较高的求解精度和较好的寻优性能。通过两个工程设计问题的求解,证明了MChOA在实际工程问题上也具有较高的实际应用价值。

摘要：䲟鱼优化算法(ROA)是2021年提出的元启发式优化算法,其模拟了海洋中䲟鱼寄生依附宿主、经验攻击和宿主觅食的行为。ROA的结构简单且易于实现,但全局性稍显不足,易导致算法收敛速度慢甚至后期难以收敛的现象。针对上述问题,在探索阶段加入宿主切换机制,引入新宿主白鲸,提高原算法的探索能力;同时加入联合反向学习策略,增强了算法跳出局部最优的能力,进一步提高了算法的综合优化性能。通过以上改进,提出了一种融合联合反向学习与宿主切换机制的䲟鱼优化算法(IROA)。为了验证IROA的性能与改进优势,将IROA与原始ROA、6种典型的原始算法以及4种关于ROA的改进算法进行对比。通过CEC2020标准测试函数的实验结果表明,IROA具有更强的寻优能力和更高的收敛精度;最后针对汽车防撞性设计问题的求解,进一步验证了IROA的优势和工程适用性。

摘要：为了建立一个保障网络通信需求以及低耗能的无线传感器网络,提出一种融合智能优化算法的网络部署方案。对部署区域进行二维投影,并结合概率感知模型设计出一种网络覆盖模型;针对人工大猩猩部队优化算法(GTO)在网络部署问题中存在收敛速度较慢以及全局探索能力不足的问题,提出一种改进人工大猩猩部队优化算法(IGTO)。该算法通过引入Tent混沌策略和复合突变策略,改善算法全局探索能力,增加算法收敛速度。在网络覆盖模型中进行仿真测试,验证网络覆盖率评价方案的有效性和工程实用性。结果表明,由IGTO算法部署的无线网络覆盖效率更高,节点分布更加均匀。