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基于RBF神经网络的渔船尾部型线两目标优化
Two-objective Optimization of Fishing Boat Stern Form Line Based on RBF Neural Network作者机构：钦州学院广西船舶数字化设计与先进制造工程技术研究中心广西钦州535099 钦州学院钦州学院钦州市船舶先进设计制造重点实验室广西钦州535099 武昌船舶重工集团有限公司武汉430060 广东省航运科学研究所广州510000
出 版 物：《船舶工程》 (Ship Engineering)
年 卷 期：2018年第40卷第10期
页 面：35-39,58页
学科分类：08[工学] 0824[工学-船舶与海洋工程] 082401[工学-船舶与海洋结构物设计制造]
基 金：钦州市科学研究与技术开发计划项目:北部湾先进远洋渔船船体型线优化技术研究(20164405) 北部湾先进远洋渔船水动力性能优化技术研究(2018KY0600) 钦州学院高级别培育项目:海洋立管涡激振动机理及其抑制研究(2016PY-SJ08) 广西重点学科船舶与海洋工程资助 广西船舶数字化设计与先进制造工程技术研究中心课题资助 钦州市船舶先进设计制造重点实验室课题资助
主 题：RBF神经网络 船型优化 渔船 总阻力性能 伴流均匀度
摘 要：为了开发节能、减排的渔船新船型,提出一种基于仿真设计的优化方法,对一艘灯光渔船的艉部型线进行优化。采用三角变换法修改船型的几何形状,将优化拉丁超立方试验设计生成的样本方案用于RBF神经网络模型的构建,最后以总阻力性能和桨盘面伴流不均匀度为优化目标,采用NSGA2对该渔船船型进行两目标优化,结果表明该优化方法可以用于渔船新船型的开发。
