船舶工程研究的內(nèi)容多以工程力學(xué)和結(jié)構(gòu)學(xué)為主,這些都是比較復(fù)雜的問題,尤其是船舶動力,它是造船時需要重點考慮的關(guān)鍵因素之一。在復(fù)雜問題的解決中,粒子群算法的效果較好,但由于傳統(tǒng)的粒子群算法容易陷入局部最優(yōu)的情況,所以,需要對算法進行優(yōu)化。云計算的出現(xiàn),為粒子群算法的優(yōu)化提供條件。本文從新型云粒子群算法的實現(xiàn)入手,對該算法在船舶工程中的應(yīng)用進行論述。結(jié)果表明,本文提出的新型云粒子群算法,要優(yōu)于傳統(tǒng)的算法,具有良好的應(yīng)用價值。 

【文章來源】：艦船科學(xué)技術(shù). 2020,42(16)北大核心

【文章頁數(shù)】：3 頁

【部分圖文】：

這也是該算法能夠得到廣圖1傳統(tǒng)粒子群算法的流程示意圖Fig.1Flowchartoftraditionalparticleswarmoptimization1.2基于云粒子群的船舶

從形狀上看，船舶非常的不規(guī)則，這種不規(guī)則的形狀使得船舶在水面上的運動具有復(fù)雜性的特點，尤其是在波浪的作用下，使得船舶運動更加復(fù)雜�；谶@一前提，想要對船舶的運動過程中所受的力進行精確的計算，難度非常大，所以需要進行多次假設(shè)。比如，假定船舶為剛體，具有6個自由度；假定船舶在無線均勻的流場內(nèi)運動，在不考慮相關(guān)幾何特征影響的情況下，能夠采用流理論對船舶在水體中的運動進行計算；假定船舶在水面上運動時，船舶受的水動力為附件所受水動力的線性疊加，屬于線性問題。船舶在水上行駛必然會受到波浪的影響，在波浪的作用下，船舶出現(xiàn)搖蕩，此時的船舶會受到以下幾種力的作用，本體自重力、慣性力、水的浮力、流體動力以及波浪繞動力等。這些力中有的是變化的，有的固定不變，比如船舶的重力是固定不變的力，而水的浮力則不斷變化。鑒于此，可應(yīng)用本文提出的新型云粒子群算法，辨識船舶的運動參數(shù)。具體做法如下：初始化種群，對種群內(nèi)的粒子初始位置及其速度進行設(shè)定；以船舶的運動方程為依托，利用預(yù)先設(shè)定好的粒子位置，對觀測值進行計算，然后分別將理論與實際的觀測值代入到函數(shù)中，得出粒子的適應(yīng)度值，在此基礎(chǔ)上對種群當中每個粒子的最優(yōu)值進行更新，選取出全局最優(yōu)的微粒，判斷是否達到終止的條件，未達到重復(fù)上面步驟，達到則停止迭代，對結(jié)果進行輸出即可。仿真結(jié)果如下：利用本文提出的算法，在3級海情，18kn航速和45°航向的條件下，得出船舶水動力參數(shù)的變化曲線，如圖3所示。3結(jié)語在粒子群算法的改進中，云模型得到廣泛應(yīng)用，據(jù)此本文提出新型的云粒子群算法，并對該算法在船舶工程中的應(yīng)用進行分析。結(jié)果表明，本文提出的算法能夠?qū)Υ暗膭恿W(xué)特性進行更加準確的描述

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3505444