绿色安全的船舶水动力性能高维多目标优化设计方法研究

Ship optimization design technology is the foundation and key of research innovation on high-tech ships. In recent years, due to the goals of the EEDI-focused green ship design and minimum-propeller-power-focused safe ship design, ship optimization design has been given a new connotation. It has gone beyond the existing concept of ship performance optimization goals and poses a new challenge to multi-objective optimization of ship performance with green and safety. This project deeply combines the newest theory of intelligent optimization field and the urgent practical needs of ship design, to carry out the research on many-objective optimization method for ship hydrodynamic performance with green and safety. This project will build a fine and applicable multi-objective optimization functions for ship rapidity, seakeeping, maneuverability, EEDI and minimum propeller power, introduce and improve the many-objective optimization technologies and the constraints handling technologies. Finally, this project will establish a multi-performance ship optimization design framework characterized by the fine numerical evaluation optimization, and provide advanced research methods and strong theoretical support for the innovative design of ship configuration.

船舶优化设计技术是高新船舶科研创新的基础和关键，近年来由于以EEDI为焦点的绿色船舶设计目标和以最小安全功率为焦点的安全船舶设计目标，赋予船舶优化设计新的内涵，超越了现有船舶性能优化目标的概念，构成了绿色安全船舶性能多个目标优化的新挑战。本项目将智能优化领域最新理论方法与船舶设计迫切实际需求深度结合，开展满足绿色安全要求的船舶水动力性能高维多目标优化方法研究，构建精细而适用的船舶快速性、耐波性、操纵性、EEDI与最小安全功率等性能多目标优化函数，引入并改进了高维多目标优化技术和约束处理技术，最终建立以精细数值评估优化为特征的多性能船舶优化设计框架和方法，为船舶构型创新设计提供先进的研究手段和强有力的理论支撑。

在四年的研究期限内，本项目组深入研究了船舶水动力性能的目标函数构造、高维多目标优化算法、复杂约束条件的约束处理技术以及船舶优化设计和性能分析评估等关键技术，最终实现了五个目标的船舶水动力综合优化设计，取得了较好的研究成果，具体如下：.(1) 针对船舶水动力目标函数的构造问题，从船舶角度对快速性、耐波性、操纵性、EEDI和最小安全功率5个性能的评价指标进行系统分析，分别提出了更符合船舶实际情况的5个性能指标的求解方法，并对目标函数进行了公式推导。同时对船舶周围的流体运动估计进行了拓展性研究，提出了基于深度学习的流体运动估计方法。.(2) 目前高维多目标优化算法存在解集多样性差、分布不均匀以及覆盖不完整等问题，针对收敛性和多样性保持平衡的问题，提出一种基于自适应惩罚距离的高维多目标进化算法NSGA-III-NE；针对分布不均匀以及覆盖不完整问题，提出AdaBoost启发的一种基于多算子集成的多目标进化算法；最后设计了适合大规模多目标优化算法的决策变量分组策略和有约束拐点区域选择策略。. (3) 针对不同类型的约束优化问题，研究如何根据不同的进化阶段对可行解与不可行解进行自适应地评价，提出一种基于角度惩罚距离的高维多目标进化算法、一种基于不可行解的约束支配关系比较准则、一种基于投影距离和垂直距离的收敛性评价方法以及一种基于 Pareto 最优子空间学习的大规模稀疏多目标进化算法。.(4) 针对船舶优化设计和性能评估的实际需求，提出了综合考虑快速性、耐波性、操纵性、EEDI和最小安全功率的绿色船舶水动力性能综合设计方法，并提出一种基于约束多目标进化的船舶操纵性优化算法和基于 MOEA /D 的快速性、耐波性和操纵性三目标优化算法。为了进一步提高船舶水动力预报精度和效率，采用泰勒膨胀边界元法系统地分析了两艘船舶在浅水中平行航行时水动力相互作用和任意浮体的m-terms问题。.结合研究成果，本项目组共发表19篇学术论文，其中SCI论文 13篇，EI论文 6篇。