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原文传递基于SBD的船舶参数化自动优化设计关键技术研究

论文题名：	基于SBD的船舶参数化自动优化设计关键技术研究
关键词：	小水线面双体船;参数化自动设计;数值仿真;自适应序列采样
摘要：	随着计算机技术的进步和数值仿真分析方法的发展，在船舶设计领域提出了基于数值仿真分析的设计(SBD)。SBD技术通过数值仿真分析方法对船舶各项性能进行评估，同时利用最优化技术和重构技术探索设计空间，最终获得给定约束条件下性能最优的设计方案。该技术有效地集成CAD、CFD和最优化理论等多个学科，将其直接应用于船舶设计，有效驱动船舶设计过程，创新发展了传统优化设计思维模式，是当前国际船舶设计领域研究的热点。本文对基于SBD的船舶参数化优化设计涉及的关键技术包括参数化建模及重构技术、船舶性能数值仿真评估技术、数值仿真评估的简化技术、最优化技术及综合集成技术进行研究。针对现有关键技术研究中有待解决的问题，提出相应的改进方法，有效提高了船舶参数化优化设计问题的求解效率。论文主要研究内容如下: 　　(1)在船舶参数化建模及重构技术方面，分别研究了船体形状参数化及船舶结构参数化。针对小水线面双体船(SWATH)船型特点，建立了两种外壳形状全参数化方法。分别以一个SWATH船模和一个SWATH实船为例，验证了两种参数化方法的有效性。对船舶结构优化中的参数提取进行了探讨，针对船舶结构有限元模型单元拓扑关系复杂，模型修改手动操作繁琐，自动化程度低，难以与自动优化设计过程动态集成等问题，建立了动态节点数据结构，基于动态节点数据结构实现了船舶结构有限元单元形状和拓扑关系的有效控制，可自动生成保证网格质量的多样化模型重构方案。自动重构的有限元模型可与船舶结构自动优化设计过程动态集成，为实现船舶结构自动优化设计提供了一种高效、便捷的动态模型支持技术。　　(2)在数值仿真分析的简化技术方面，针对仿真驱动的船舶优化设计中应用近似模型仍存在样本数量多、计算耗时等问题，提出了一种基于改进自适应序列采样的近似模型创建方法。该方法采用沃罗诺伊图空间分割算法分割设计空间，通过识别重点采样区域实现样本的局部搜索，通过重点采样区域之间的转移实现样本的全局探索。采样过程只需用到初始样本集和当前创建的近似模型，简单易实现，且不受近似模型类型差异的影响，通用性强。基于自适应序列采样的近似模型创建方法只需采用比常规近似模型样本数减少约40％的样本即可创建满足工程精度要求的近似模型，用以代替优化过程中耗时巨大的仿真数值计算，有效提高了优化效率。　　(3)在综合集成技术方面，针对目前船舶自动优化设计过程中涉及的关键技术功能模块的集成度、通用性、动态适应性、数据传递等问题，搭建了仿真驱动的可组装式船舶参数化自动优化设计通用集成框架，解决了船舶参数化建模设计工具、模型动态重构、典型数值仿真分析工具、近似模型、最优化算法等模块之间的动态过程集成及数据传递问题，实现了优化设计过程的集成化和自动化。给出四个优化实例的具体集成框架及其优化设计实现过程，验证了集成框架的可行性和通用性，为提高仿真驱动的船舶参数化自动优化设计流程的集成度，通用性，动态适应性，数据传递效率提供了技术平台支持。
作者：	杨蕖
专业：	船舶与海洋结构物设计制造
导师：	林焰
授予学位：	博士
授予学位单位：	大连理工大学
学位年度：	2021