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原文传递载人潜器总体设计优化方法研究

论文题名：	载人潜器总体设计优化方法研究
关键词：	载人潜器;深水轻载作业;浮态平衡;设计优化;神经网络模型;排序遗传算法
摘要：	针对载人潜器(Human Occupied Vehicle，HOV)传统串行设计模式的不足，以国家科技重大专项子任务“深水轻载作业型 HOV概念研究”和教育部科学研究重大项目“载人潜器综合优化研究”为背景，将多学科设计优化引入到深水轻载作业型HOV总体设计中，开展了以下研究工作：　　在考虑了系统之间相互联系的基础上进行了系统分解工作，将深水轻载作业型HOV分为阻力、推进、结构、观导与控制、液压作业、纵倾与压载、能源、生命支持与通讯共8个学科，确立了深水轻载作业型 HOV总体优化设计相关参数，明确了系统层与学科、学科与学科与之间的数据传递关系。进行了响应面模型、径向基神经网络模型、克里金模型三种近似模型的测试对比工作，总结了响应面模型、径向基神经网络模型、克里金模型三者的特点及适用性。采用近似模型建立了阻力学科及结构学科分析模型，采用公式估算方法建立了其他学科分析模型。系统层考虑了总布置、浮态平衡、设备干涉等约束条件，并将三者纳入到总体设计优化模型。　　开展了非线性二次规划法、多岛遗传算法、模拟退火算法三种单目标搜索策略的测试工作，从全局最优解的搜索能力及计算花费方面入手对于三者进行了对比，进一步开展了混合搜索策略研究。开展了领域培植遗传算法、第二代非支配排序遗传算法、多目标模拟退火算法、多目标粒子群优化算法四种多目标搜索策略的测试工作，从Pareto解集的分布情况对于四种多目标搜索策略进行了对比，测试结果表明：在设置合理代数及种群数量的基础上，第二代非支配排序遗传算法(NSGA-II)可得到满意的Pareto解集。　　针对协同优化方法、并行子空间优化方法、两级系统综合方法三种典型的两级优化策略的改进版本进行了测试对比工作，测试结果表明：并行子空间设计方法(CSD)在搜索过程中的鲁棒性较强，且能很快得到全局最优解，进一步提出了CSD-NSGA-II多学科多目标优化框架。　　将并行子空间设计方法与深水轻载作业型HOV总体设计优化模型相结合，提出了基于并行子空间设计方法的深水轻载作业型HOV总体设计优化框架，进行了框架的求解工作，得到了深水轻载作业型 HOV总体设计方案。
作者：	刘峰
专业：	船舶与海洋结构物设计制造
导师：	韩端锋
授予学位：	博士
授予学位单位：	哈尔滨工程大学
学位年度：	2014
正文语种：	中文