余勇華，陳 劍，徐 驍，王慶豐

(1.江蘇新?lián)P子造船有限公司，江蘇 靖江 214532；2.江蘇科技大學(xué)，江蘇 鎮(zhèn)江 212000)

0 引言

82 000載重噸散貨船是國際航運市場的重要力量。在船舶設(shè)計之初就在滿足各項規(guī)范的基礎(chǔ)上以減少結(jié)構(gòu)重量作為工作的著力點，可以提高船舶的經(jīng)濟性。吳劍國等針對船舶結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計中普遍存在混合離散變量的問題，改進了遺傳算法。陳昆等在起重機臂架設(shè)計中，創(chuàng)新地提出了一種遺傳方法，在實數(shù)編碼和混沌理論的基礎(chǔ)上進行優(yōu)化，使用25和72桿空間桁架驗證，證明此方法的可行性。渠繼東等以20 000載重噸近海散貨船作為研究對象，使用NSGA-Ⅱ算法解決近海散貨船優(yōu)化設(shè)計問題的有效性。本文則選取82 000載重噸散貨船為研究對象，以遺傳算法為理論基礎(chǔ)，研究該船優(yōu)化設(shè)計過程并對其進行驗證。

1 遺傳算法概念簡述

遺傳算法就是通過模擬生物的一些相關(guān)行為并使其數(shù)學(xué)化，用計算機語言等方法輸出結(jié)果，在此基礎(chǔ)上不斷改進其計算和尋優(yōu)機能，目的是在計算中不斷地接近最優(yōu)解。

1.1 遺傳算法的特點

遺傳算法是一種用于解決復(fù)雜非線性問題，并得到最優(yōu)解的一種過程方法。其特點如下：

(1)運算對象為所求解問題的編碼。

(2)適用的是多點搜索信息。

(3)只需要利用目標(biāo)函數(shù)值的信息。

(4)使用概率搜索策略。

1.2 遺傳算法基本流程及改進

遺傳算法是一種隨機啟發(fā)式的優(yōu)化算法，是一種較為復(fù)雜的計算過程。通過評估染色體并對染色體中的基因進行有目的地操作，可以更有效率地運用已得到的信息，再用來指引搜索種群質(zhì)量較上一代有所改善的個體。標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法的主要計算步驟見圖1。

圖1 標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法計算框圖

1.3 遺傳算法的改進

遺傳算法在發(fā)展不斷深入的過程中經(jīng)常會出現(xiàn)收斂性問題，影響實際操作和結(jié)果的輸出，因此，很多學(xué)者花費大量精力對遺傳算法進行優(yōu)化。優(yōu)化方法通常使用更改參數(shù)、更換編碼、選擇不同交叉方式等方法。在對種群中的遺傳、遺傳算法的研究中，為了達(dá)到改善遺傳算法的目的使用了動態(tài)策略和自適應(yīng)度策略的方法。本文利用遺傳算法并使用交叉、最優(yōu)個體保存法等方法對82 000載重噸散貨船貨艙縱向板進行結(jié)構(gòu)優(yōu)化。

2 實船貨艙結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計分析

2.1 82 000載重噸散貨船概況

研究對象主尺度如下：

船長230 m，型寬32.26 m，型深20.05 m，設(shè)計吃水12.2 m，載重量81 600 t，定員25人，干舷型式B-60，服務(wù)航速14.3 kn。

2.2 貨艙區(qū)結(jié)構(gòu)

雙層底形式的縱骨架式結(jié)構(gòu)憑借底邊艙與舷側(cè)互相連接，從而構(gòu)成貨艙底部的區(qū)域。雙層底的高度約為1.7 m。均勻布置在內(nèi)底板、船底板等部位的縱骨，實肋板互相間隔4個肋位。中桁材布置在雙層底部分的中縱線處，3道旁底桁同時均勻布置雙側(cè)，人孔開在實肋板和旁底桁上。

2.3 82 000載重噸散貨船貨艙結(jié)構(gòu)優(yōu)化

2.3.1 設(shè)計變量的選取

82 000載重噸散貨船的結(jié)構(gòu)優(yōu)化選取其船體中橫剖面上縱向構(gòu)件的板厚為設(shè)計變量，見表1。

表1 變量詳情

確定設(shè)計變量后，可用其設(shè)計變量的集合所組成的列陣來表示：

{X}=(x

,x

,x

,

…

,x

)

2.3.2 幾何約束條件

幾何約束條件依據(jù)中國船級社《鋼質(zhì)海船入級建造規(guī)范》(2018)進行計算。具體計算如下：

(1)船底厚度應(yīng)小于舭部板厚度，即：

x

≥

x

,x

≥

x

,x

≥

x

(2)平板龍骨厚度不小于船底厚度加2 mm，即：

x

≥

x

+2

,x

≥

x

+2

,x

≥

x

+2

(3)舷頂列板的厚度不小于其下一列板的厚度，即：

x

≤

x

≤

x

+12(4)船中部特定區(qū)域船底板厚度

t

應(yīng)大于或等于下列計算值，即：

式中：

t

、

t

為根據(jù)CCS標(biāo)準(zhǔn)計算書對于船中部特定區(qū)域厚度取用值范圍界定的計算公式對于特定位置的代指；

s

為縱骨間距，且應(yīng)不小于縱骨標(biāo)準(zhǔn)間距；

L

為船中部特定位置的船長，取0.4

L

(

L

為計算船長)；

F

為折減系數(shù)；

K

為材料系數(shù)；

d

為設(shè)計吃水；

h

為指定區(qū)域基線高度，取0.2

d

。(5)在船中部特定區(qū)域內(nèi)，舷頂列板厚度

t

、凸形甲板的頂板厚度

t

、凸形甲板斜板厚度

t

、上甲板厚度

t

應(yīng)大于或等于下列計算值：

式中：

F

為折減系數(shù)；

t

為船中部特定區(qū)域，此處為0.4

L

處的底板厚度。

2.3.3 應(yīng)力約束

(1)板的理想彈性屈曲應(yīng)力

σ

按下式計算：

式中：

E

為材料彈性模量；

t

為標(biāo)準(zhǔn)最大厚度；

t

為實際板厚。(2)板的臨界屈曲應(yīng)力

σ

按下式計算：

(3)板的縱向應(yīng)力

σ

按下式計算：

式中：

M

、

M

分別為縱向的正、負(fù)方向的極限彎矩；

I

為截面慣性矩；

Z

、

Z

分別為垂向的正、負(fù)方向的形心垂向坐標(biāo)。(4)板的臨界應(yīng)力

σ

按下式計算：

式中：

η

為加勁肋修正系數(shù)。(5)船底板上的縱向構(gòu)件的剖面模數(shù)

W

必須滿足規(guī)范要求的最小剖面模數(shù)

W

：

W

>[

W

]=

CL

B

(

C

+0.7)

K

(6)甲板板上的縱向構(gòu)件的剖面模數(shù)

W

必須滿足規(guī)范要求的最小剖面模數(shù)

W

：

W

>[

W

]

=CL

B

(

C

+0.7)

K

(7)該位置的剖面慣性矩

I

必須滿足規(guī)范要求的

I

最小剖面慣性矩的要求：

I

>[

I

] =3

CL

B

(

C

+0.7)式中：

C

為系數(shù)；

B

為船寬；

C

為方形系數(shù)。

2.4 改進遺傳算法求解步驟

改進遺傳算法的求解過程見圖2。

圖2 應(yīng)用于船體構(gòu)件參數(shù)優(yōu)化的簡易遺傳算法的簡易流程圖

本文中，具體的求解步驟如下：

(1)研究目標(biāo)根據(jù)《鋼質(zhì)海船入級建造規(guī)范》(2018)來確定相應(yīng)的約束條件。

(2)針對船體構(gòu)件參數(shù)優(yōu)化問題求解的目標(biāo)，設(shè)計合理的目標(biāo)度函數(shù)。為了減少設(shè)計變量，簡化問題，以82 000載重噸散貨船船體縱向板厚為設(shè)計變量，其余為已知量。

(3)優(yōu)化設(shè)計的目的是船體目標(biāo)構(gòu)件的單位長度重量最輕，遂對舯部縱向構(gòu)件建立了對應(yīng)目標(biāo)函數(shù)，如下式所示：

式中：

x

為編號；

l

為寬度。

(4)對上式進行求解。

3 運行結(jié)果

本文利用Matlab 2010a GUI軟件進行仿真，可以對研究對象特定構(gòu)件的參數(shù)問題進行遺傳算法的優(yōu)化。編程方法選用圖形編程的方法，結(jié)合遺傳算法對船體構(gòu)件進行仿真，并對參數(shù)進行優(yōu)化，最后提出解決上述問題的方案。遺傳算法運用在船體構(gòu)件優(yōu)化及結(jié)果數(shù)據(jù)見表2。

表2 結(jié)果數(shù)據(jù)

4 結(jié)論

(1)對研究目標(biāo)結(jié)構(gòu)進行分析，結(jié)合研究對象的相關(guān)剖面圖和相關(guān)規(guī)范的詳細(xì)規(guī)定對設(shè)計變量施加約束，以此為限制條件，將縱向板選定為主要設(shè)計變量。

(2)運用多種遺傳算法進行優(yōu)化處理，得到對設(shè)計變量的優(yōu)化處理結(jié)果，并進行統(tǒng)計。優(yōu)化后的剖面積減少了5.2%，大大減少了結(jié)

構(gòu)重量，達(dá)到了結(jié)構(gòu)優(yōu)化的目標(biāo)。