船舶管路布局優(yōu)化方法及應(yīng)用研究.pdf

1、船舶管系就像人身體里的血管，有了它，才能使船上各系統(tǒng)的功能得以正常連接和發(fā)揮作用，它是船舶設(shè)計中重要的設(shè)計內(nèi)容．同時，管系設(shè)計的好壞直接關(guān)系到一條船的經(jīng)濟成本．船舶管系設(shè)計由五個連續(xù)的階段組成：初步設(shè)計、功能設(shè)計、詳細設(shè)計、生產(chǎn)設(shè)計和系統(tǒng)支持信息．管路布局設(shè)計是在二維或三維布局空間內(nèi)尋找滿足約束準(zhǔn)則，并連接給定起點和終點的管道路徑．占有管系詳細設(shè)計50％的管路布局設(shè)計是管系詳細設(shè)計階段的重要組成部分．由于船舶管子數(shù)量龐大，約束繁雜及布局

2、空間較大，目前在實踐中，還主要依靠經(jīng)驗豐富的專家去完成．所以，管路布局設(shè)計優(yōu)化非常困難、耗時，與整個船舶在利用先進技術(shù)方面相比嚴重滯后，并已成為制約船舶設(shè)計周期的瓶頸，是一項亟待解決的技術(shù)難題．為此，管路布局設(shè)計的自動化和優(yōu)化對船舶設(shè)計質(zhì)量，縮短造船周期有重要意義． 自二十世紀(jì)70年代起，國內(nèi)外學(xué)者就開始對管路布局設(shè)計問題進行研究，先后經(jīng)歷了從二維空間的簡單約束發(fā)展到在三維空間內(nèi)的多目標(biāo)、多約束，提出了許多解決問題的方法或算法，

3、為管路布局設(shè)計的進一步深入研究作了大量的有價值的研究工作，但到目前為止，還沒有形成一套成熟的理論和理想的方法． 管路布局設(shè)計類似于三維空間內(nèi)的機器人路徑尋優(yōu)，從理論上講屬于組合優(yōu)化NP-hard 問題．傳統(tǒng)優(yōu)化算法很難在確定的時間內(nèi)取得滿意的優(yōu)化效果，因此，對于這類問題，最有力的工具是那些可以在較短的時間內(nèi)發(fā)現(xiàn)質(zhì)量較高解的啟發(fā)式算法．遺傳算法即是一種借鑒生物界自然選擇和進化機制而發(fā)展的后啟發(fā)式優(yōu)化算法，是目前影響最廣泛最具代表性

4、的進化計算方法之一，由于它的魯棒性、強有力的隨機性和并行性，被廣泛而成功地應(yīng)用到很多復(fù)雜的工程優(yōu)化問題上．本文根據(jù)船舶管路布局的特點，構(gòu)建了用以解決船舶三維管路布局設(shè)計的遺傳算法，在算法中提出基因間相互鏈接的變長度的編碼方式，及與該編碼方式相適應(yīng)的遺傳算子，經(jīng)仿真驗證，取得了較目前用于管路布局優(yōu)化的遺傳算法更好的收斂性能．針對遺傳算法的固有缺陷，分析造成其早熟和收斂速度慢的根本原因，應(yīng)用自適應(yīng)遺傳算法的改進措施對雜交率和變異率進行自適應(yīng)

5、調(diào)整，尤其讓變異率不但能隨個體適應(yīng)值的不同而改變，而且能隨算法進化狀態(tài)的變化而變化，并對適應(yīng)函數(shù)及接受算子進行退火處理，以最終形成的自適應(yīng)模擬退火遺傳算法進行管路的布局設(shè)計，比所構(gòu)建的遺傳算法在搜索性能上有較大的提高． 自然界一直是人類創(chuàng)造力的豐富源泉，近些年來，一些與傳統(tǒng)優(yōu)化算法不同，試圖通過模擬自然生態(tài)系統(tǒng)機制以求解復(fù)雜優(yōu)化問題的仿生算法相繼出現(xiàn)，除遺傳算法以外，還有蟻群算法、粒子群算法、人工魚群算法等，豐富了現(xiàn)代優(yōu)化算法，

6、為那些傳統(tǒng)優(yōu)化問題難以處理的組合優(yōu)化問題提供了切實可行的解決方案．蟻群算法是由意大利學(xué)者 M.Dorigo于1991年首次提出，由于其較強的魯棒性、優(yōu)良的分布式計算、易于與其它方法結(jié)合等優(yōu)點，已滲透到多個應(yīng)用領(lǐng)域，成為人工智能領(lǐng)域的一個新的研究熱點．目前在國內(nèi)外許多學(xué)術(shù)期刊和重要國際會議上，蟻群算法已成為交叉學(xué)科中的一個非?；钴S的前沿性研究問題．本文首次將蟻群優(yōu)化算法應(yīng)用到船舶管路三維布局優(yōu)化中，并提出信息素迭代更新的全局信息素更新方式

7、，用所構(gòu)建的蟻群管路敷設(shè)系統(tǒng)進行船舶管路的布局優(yōu)化，仿真顯示其搜索速度快，全局收斂率高；蟻群算法起步時間不長，理論不健全，很多問題還處于實驗研究階段，參數(shù)的選擇要靠大量的實驗和經(jīng)驗，在此通過所建立的蟻群管路敷設(shè)系統(tǒng)對蟻群算法中的各參數(shù)進行大量的仿真實驗，并根據(jù)實驗結(jié)果詳細分析和探討了各參數(shù)的不同選取對算法收斂性能的影響，為蟻群算法的進一步拓展和推廣起到一定的指導(dǎo)作用．模糊問題是工程實際中經(jīng)常遇到的不確定現(xiàn)象，同樣在船舶管路的布局設(shè)計中也

8、存在著很多亦此亦彼的模糊性問題，在此將模糊集理論應(yīng)用到船舶管路的布局優(yōu)化中，對蟻群管路敷設(shè)系統(tǒng)中的能量函數(shù)進行模糊處理，使在管路布局中，可以根據(jù)不同管路的不同需求，獲得滿足要求的管路路徑． 在船舶管路布局設(shè)計中既存在著單根管路布置的最優(yōu)化問題，也存在著需要并行敷設(shè)的多管路協(xié)同布置的最優(yōu)化問題，鑒于此，基于迭代更新蟻群管路敷設(shè)系統(tǒng)建立了多管路并行敷設(shè)的多蟻群協(xié)同進化算法，解決存在于船舶管路布局設(shè)計中的需多管路并行布置的最優(yōu)化問題，