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PSO训练的弹性RBFNN在船型优化中的应用研究  
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【英文篇名】 Ship hull optimization based on PSO training FRBF neural network
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【作者】 侯远杭; 黄胜; 梁霄;
【英文作者】 HOU Yuanhang; HUANG Sheng; LIANG Xiao; Transportation Equipment and Ocean Engineering College; Dalian Maritime University; College of Shipbuilding Engineering; Harbin Engineering University;
【作者单位】 大连海事大学交通运输装备与海洋工程学院; 哈尔滨工程大学船舶工程学院;
【文献出处】 哈尔滨工程大学学报 , Journal of Harbin Engineering University, 编辑部邮箱 2017年 02期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 船型优化; FRBF神经网络; 粒子群算法; 近似技术;
【英文关键词】 hull optimization; FRBF neural network; PSO algorithm; approximation accuracy;
【摘要】 针对基于SBD技术的船型优化设计问题,提出了新型神经网络近似技术。通过将粒子群算法用于FRBF神经网络的权值训练,提出了PSO-FRBF神经网络算法,通过对比分析多种方法建立的兴波阻力系数近似模型,验证了新算法的适用性与优越性。以Wigley船型为算例,以船舶主尺度和船型修改系数为设计变量,以排水体积的变化量为约束条件,引入PSO-FRBF兴波阻力系数近似模型,建立了船体总阻力优化模型,并采用模拟退火优化算法实现了主尺度与船型的优化设计,得出了可靠合理的优化船型。实例证明新型神经网络可为船舶优化设计相关阶段提供良好的技术支持。
【英文摘要】 A new neural network approximation technique is proposed,which aims at optimizing the design of a hull form based on SBD technology. Using a PSO algorithm in the weight training of the FRBF neural network,a PSOFRBF neural network algorithm is proposed. The applicability and superiority of the new algorithm was proved by comparing the wave-making resistance coefficient approximation models were established using different methods.Then,Wigley hull is taken as example,with the principal ship dimensions and hul...
【基金】 国家自然科学基金项目(51579022,51609030); 中央高校基本科研业务费专项资金项目(3132016066,3132016215,3132016339,3132016358)
【更新日期】 2017-04-06
【分类号】 U662
【正文快照】 150001)网络出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/23.1390.u.20161114.1036.006.html对于复杂工程优化设计来说,在优化迭代的每一步都完整地执行高精度CFD求解器几乎是不可能的,采用近似模型来代替真实计算模型,从而在允许的计算时长下得到满足工程精度的优化解,成为解决

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