(黃海造船有限公司，山東 威海 264309)

人工智能技術自出現以來就一直備受關注，在長期的發(fā)展下逐漸成為了一項實用性技術，在各大領域中都展現出了很高的應用價值，說明該項技術具有較強的泛用性，這也是該項技術受人關注的因素之一。因此隨著人工智能技術的不斷深入，該項技術開始進入船舶設計領域，相關設計人員可以利用該項技術去優(yōu)化以往的設計方式，能夠降低設計難度、保障設計質量，對此進行研究具有一定現實意義。

1 人工智能基本概念

人工智能的基礎在于“人工神經網絡”（Back Propag ation，以下簡稱BP 神經網絡），其是人工智能的智能邏輯生成源，即當人們向智能技術系統內注入了基礎信息之后，這些信息就會在系統內生成對應的神經元節(jié)點，各節(jié)點之間存在一定的聯系，根據聯系路徑的長短可知兩個節(jié)點之間的關聯度；根據聯系路徑上的節(jié)點分布可知節(jié)點之間的關系是直接還是間接；根據聯系路徑的走向可知節(jié)點的發(fā)展方向，當所有神經元節(jié)點全部形成之后就構成了BP 神經網絡。BP 神經網絡代表了一個事件，人們可以通過網絡結構中各神經元節(jié)點的情況對事件本質有深入了解，且可以對其中某個節(jié)點進行調整，讓BP 神經網絡來分析調整后事件的發(fā)展變化，例如在船舶設計智能系統中輸入“材料實際硬度”、“設計硬度要求標準”兩個信息，即可得到對應的神經元節(jié)點，對其中“材料實際硬度”節(jié)點的數值進行調整，BP 神經網絡就能判斷該節(jié)點當前數值是否符合“設計硬度要求標準”節(jié)點要求，如果不符合則整個網絡就會朝負面方向發(fā)展，說明當前船舶設計在硬度標準不合規(guī)，不能保障船舶最終質量，而通過反復的調整，最終就能保障船舶設計質量達標，不會出現硬度標準不合規(guī)的問題。又或者在系統中輸入“材料形變速率”、“形變因素”、“船舶結構銜接處縫隙標準”三項信息，待神經元節(jié)點形成之后，可以直觀的看到“材料形變速率”節(jié)點在不同的“形變因素”節(jié)點作用下的形變速率，而形變速率又會對“船舶結構銜接處縫隙標準”節(jié)點造成影響，說明“材料形變速率”節(jié)點與“船舶結構銜接處縫隙標準”節(jié)點之間存在間接關系，依照這一關系能夠判斷船舶的使用壽命長短，由此檢驗船舶質量是否合格?？傮w而言，人工智能技術在傳播設計中的應用方式多種多樣，可以在某些設計環(huán)節(jié)上取代人工，幫助人工完成復雜的數據處理工作，還能給人工提供數據檢測服務，整體表現出了較高的應用價值，值得在船舶模塊化設計中的進行應用。

2 船舶模塊劃分方案

要使用人工智能來進行船舶模塊化設計，就要先對船舶設計方案進行模塊劃分，這是使用人工智能的前提條件，其會對人工智能的實際應用表現造成影響，因此不可忽視，需要正確對待。下文將對船舶模塊劃分方法及對應方案進行論述。

2.1 船舶模塊劃分方法

通常情況下可以使用“分類編碼法”來進行船舶模塊劃分，即船舶結構雖然復雜，但因為不同結構的主要作用、功能存在差異，所以可以根據這一差異對船舶結構進行劃分，可得不同模塊。同時為了保障劃分所得模塊能夠與人工智能對接，需要對不同模塊進行編碼，且將編碼預先導入人工智能系統中生產基礎標準邏輯，以便于神經網絡在后續(xù)設計中對不同模塊的信息進行識別。以船舶動力室為例，該模塊中所有部件都可以采用P（Power room）開頭，在依照工藝流程用數字進行編碼，如P-1、P-2 等，采用該方法就實現了船舶模塊分類編碼，模塊自然得到劃分[1]。

2.2 船舶模塊劃分方案

因為不同船舶的結構模塊及模塊內所含部件存在類型、數量上的差異，所以船舶模塊劃分方案不能混為一談，下文主要論述所有船舶都具備基本模塊，分別為船身、船面、動力室、控制室。

2.2.1 船身

船身中最重要的設計信息就是外側結構縫隙大小、內側對接點，其中前者過大會導致船體容易滲水，使船舶在使用過程中吃水過深，甚至引發(fā)安全事故，因此船身外側結構的縫隙必須達標，不能出現任何誤差；后者代表了船身與內部結構之間是否能夠良好對接，如果不能良好對接，則可能導致船舶制造時出現問題，某些部件不能被妥善安裝，這會影響船舶內部功能，因此后者對接點也必須符合規(guī)范，在類型與數量上不能出現任何誤差。

2.2.2 船面

船面即甲板，是船內人員的主要活動區(qū)域，也是用于安裝立面部件的部位，因此任何船舶設計中都要重視船面設計。船面設計的要點集中在空間使用率，即所有立面部件的安裝必然會占用一部分空間，而當空間占用情況比較嚴重，就會導致船面沒有足夠的空間供人活動，具體取決于船舶類型，如小型工業(yè)用船在人員活動區(qū)域上的要求比較小，因此有足夠的空間讓立面部件進行安裝，而如果是商業(yè)用船則就要留有足夠的人員活動區(qū)域，立面部件安裝空間相對較小。根據這一邏輯，船面設計就必須根據船舶類型來把控空間使用率，要注重立面部件安裝基座的布局與數量。

2.2.3 動力室

任何船舶都有動力室，主要用于安裝發(fā)動機、電氣設備等，為船舶內相關部件提供對應能源，如果動力室出現問題，則船舶在能源供應上必然會受到負面影響，尤其是發(fā)動機出現問題時，船舶可能喪失動力無法行駛，這也是一種比較常見的安全事故。這一條件下，動力室設計就非常重要，在模塊化設計當中必須嚴格審核動力室設計情況，如果發(fā)現任何問題必須第一時間調整。但值得注意的是，動力室設計質量涉及到的因素非常多，負面影響表現也是數不勝數，因此要保障動力室設計質量是一項難度較大的工作，設計人員要處理量級、種類繁多的數據，而因為人工的不穩(wěn)定性，所以質量把控有效性比較弱，針對這一問題人工智能可以給予幫助。

2.2.4 控制室

船舶控制室主要用于安裝各類儀表及控制裝置，控制人員可以根據儀表對船舶當前狀態(tài)進行判斷，如果發(fā)現異?？赏ㄟ^對應的控制裝置進行調整，以保障船舶狀態(tài)正?；蚩刂菩旭偡较颉Ｒ虼巳绻翱刂剖页霈F問題，就可能導致控制人員誤判或無法操控，這兩種影響對于船舶內人員而言都是存在安全風險的，因此在設計中必須予以重視。

3 人工智能下的船舶模塊化設計策略

采用以上船舶模塊劃分方法對四大基本模塊進行分類編碼后，即可采用人工智能來進行模塊化設計，設計策略可分為三項，即模塊標準化設計、標準模塊設計調整、整體模塊設計調整，各策略具體內容如下。

3.1 模塊標準化設計

在人工智能基礎上將船舶模塊設計標準信息導入其中，生成神經元節(jié)點及BP 神經網絡。依照神經網絡中不同神經元節(jié)點，讓人工智能系統自主判斷各模塊的標準設計參數，隨后人工依照標準設計參數進行設計即可。例如在人工智能系統中輸入船身外側透水率，系統就會根據透水率數值計算外側結構縫隙的標準值，假設該標準值為0.1cm，系統就會在數據庫中尋找縫隙大小不超過0.1cm 的材料，人工使用此類材料完成設計即可初步保障設計符合標準。此外，如果人工智能系統能夠在數據中找到縫隙不超過0.1cm 的材料固然是最好的，但多數情況下系統并不能找到此類材料，這時就要通過螺栓、焊接等工藝手段來縮小縫隙，這種情況下人工智能依照標準值就會對螺栓規(guī)格、緊固度及焊接溫度、深度等進行計算，依照計算結果同樣可以完成標準化設計[2]。

3.2 標準模塊設計調整

因為船舶在行駛過程中遭遇的實際環(huán)境存在差異，所以單純的標準模塊設計并不一定能保障船舶狀態(tài)穩(wěn)定，這一條件下就要在人工智能基礎上對標準模塊設計進行檢測與挑戰(zhàn)，以便于應對不同的實際環(huán)境。首先在模塊標準化設計中得到了船舶模塊的基本數據模型，其次在人工智能系統中輸入航道環(huán)境數據（數據必須具備代表性，如最大透水率、最大水流阻力等）可模擬實際環(huán)境，隨后將模塊基本數據模型導入環(huán)境模型中，即可檢測基本數據模型是否足以應對實際環(huán)境，如果在某方面存在問題及時調整即可，通過循環(huán)檢測與調整，可保障船舶設計貼合實際，對設計質量作出保障。

3.3 整體模塊設計調整

船舶中的四大基本模塊之間存在直接或間接的關聯，其中任意模塊出現問題，其他模塊也會受到負面影響，如動力室的電氣設備受到影響，則控制室儀表就可能無法正常運作，因此單純對單個模塊進行測試是不夠的。這一條件下，設計人員就要利用人工智能技術對整體模塊進行設計調整，具體方案同上（3.2 標準模塊設計調整），區(qū)別只在于實際環(huán)境中導入的基本模型不再是單獨模塊的基本數據模型，而是整體模塊的基本數據模型，可用于設計質量綜合判斷。

4 結語

綜上，本文對基于人工智能的船舶模塊化設計進行了分析，闡述了人工智能基本概念、船舶模塊劃分方案、人工智能下的設計策略。通過分析可知，人工智能因為泛用性強，所以在船舶模塊化設計中也可以使用，且具有良好的應用價值體現，但要充分發(fā)揮人工智能功能，就要先做好船舶模塊劃分，后采用相關策略來完成設計。文中提出的船舶模塊劃分方案及人工智能設計策略可提供參考，能起到保障船舶模塊設計質量的作用。