基于IPSO-BP神经网络的最小阻力船形优化设计

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针对船形优化设计问题,为了克服主尺度与型线分开设计的不足,将主尺度与表征船体形状的参数联合组成设计空间来进行优化设计,同时以不同航速的船体阻力加权总和作为优化目标,引入IPSO-BP神经网络建立兴波阻力系数的近似预报模型,以主尺度和船形修改系数作为设计变量,以排水体积的变化量作为约束条件,分别利用遗传算法与模拟退火算法对Wigley船形进行了优化计算.计算结果证明了IPSO-BP方法建立兴波阻力系数近似模型的优良性能,得出的光顺合理的优化船形证明了该方法的可行性与合理性.
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