典型文献
基于自适应变异粒子群算法的船舶结构优化方法
文献摘要：
[目的]由于船体结构的复杂性,传统优化方法容易出现陷入局部最优、求解速度偏慢的问题.[方法]基于自适应变异粒子群算法(AMPSO)、BP神经网络、遗传算法(GA),结合Isight/Nastran设计的正交试验方法,提出AMPSO-BP-GA结构优化方法,然后分别以十杆桁架和跳板结构的优化作为算例,验证所提优化算法的准确性和可行性.[结果]计算结果表明:在相同的约束条件下,经AMPSO-BP-GA方法优化后,十杆桁架结构重量为2272.1 kg,比其他方法优化后的结构重量更轻;跳板重量减少了33.3％,对比GA-BP-GA方法和PSO-BP-GA方法分别减少25.4％和17.9％,显示AMPSO-BP-GA方法的优化效果更佳.[结论]AMPSO-BP-GA方法针对结构轻量化的优化效果更佳,可为船舶结构优化设计提供参考.
文献关键词：
结构优化;BP神经网络;自适应变异粒子群算法;遗传算法;车渡船跳板
中图分类号：
作者姓名：
王一镜;罗广恩;王陈阳;李爽
作者机构：
江苏科技大学 船舶与海洋工程学院,江苏 镇江 212100
文献出处：
引用格式：
[1]王一镜;罗广恩;王陈阳;李爽-.基于自适应变异粒子群算法的船舶结构优化方法)[J].中国舰船研究,2022(02):156-164
A类：
车渡船跳板
B类：
自适应变异粒子群算法,船舶结构,船体结构,局部最优,AMPSO,GA,Isight,Nastran,正交试验方法,板结构,方法优化,桁架结构,其他方法,更轻,优化效果,结构轻量化,结构优化设计
AB值：
0.197915
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