基于MOPSO算法的船舶兴波阻力多目标优化

作者：缪爱琴; 万德成^*

来源：水动力学研究与进展A辑, 2019, 34(03): 291-298.

DOI：10.16076/j.cnki.cjhd.2019.03.003

• MOPSO
• 势流理论
• 兴波阻力
• 船型优化
• OPTShip-SJTU求解器

粒子群优化算法(PSO)是一种进化算法,它与遗传算法相比,不需要编码,没有交叉和变异操作,粒子只是通过内部速度进行更新,因此,易于实现。另外,PSO算法具有较好的记忆,好的解的知识所有粒子都保存,因此收敛速度较快。Multi Objective Particle Swarm Optimization(MOPSO)算法是适应多目标优化的粒子群算法。该文基于MOPSO算法和Neumann-Michell理论对KCS在给定两个航速下的兴波阻力性能进行综合优化。以船型变换参数为设计变量,兴波阻力为目标函数,采用自由变形方法(FFD)对船舶首部和船体后半体进行变形,通过OPTShip-SJTU求解器优化兴波阻力。通过自编MOPSO算法对多目标函数进行优化,成功得到系列优化船型。并选择3个优化船型与母型船进行进一步的数值模拟,对比分析。

• 单位
  上海交通大学; 建筑工程学院; 海洋工程国家重点实验室