基于改进SLP和PSO-GA的船舶多甲板舱室布局方法研究

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本文的船舶多甲板舱室布局是指在给定一定数量的甲板上进行舱室的划分布局,即在给定的甲板区域上按照一定的布局规则及约束条件布置一定数量的舱室、通道和楼梯。船舶在进行总布置设计时,往往需要反复地修改设计方案从而逐步达到设计要求,这一过程存在大量时间的浪费。因此,本文探究船舶舱室智能布局方法,旨在提高船舶设计效率、缩短船舶设计周期以及减少人工成本的损耗。在对多层甲板进行舱室布局时,首先需要将舱室分配到各层甲板上,为了实现舱室在多甲板上的自动分配,借鉴系统设施布置方法(Systematic Layout Planning,SLP)并对其在垂向空间布局方面进行改进,改进SLP法用于求解船舶多甲板舱室分配问题。选取某船双层甲板进行仿真实验,采用该方法求得的分配方案与原船进行对比,验证了改进SLP法对多甲板舱室分配的可行性。总结了影响舱室布局设计的主要因素,并将设计因素转化为数学语言建立单层甲板舱室布局数学模型。将遗传算法的交叉和变异操作引入粒子群优化算法中形成混合粒子群优化算法(PSO-GA),利用该算法对相对简单的单层甲板舱室通道位置固定和不固定两种模型进行仿真计算,验证了混合粒子群优化算法在求解舱室布局问题的有效性以及优化目标设定的必要性。本节在前文单层甲板舱室布局的基础上,建立多层甲板舱室优化布局模型,利用改进SLP法对舱室在多甲板上进行自动分配并基于混合粒子群优化算法对分配在各层甲板上的舱室进行智能优化布局。最后选取某船生活区的两层甲板进行智能布局仿真实验,将求解得的布局方案与原船布局方案进行对比分析,证明了方法的可行性和有效性。本文研究的船舶多甲板舱室智能布局方法通过算例验证了该方法对于求解实际舱室布局问题的可行性及有效性,并在一定程度上可以提高船舶设计效率并减少人工成本的损耗。
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