【摘 要】
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论文采用RNSGA-Ⅱ-SBJG优化算法,开展考虑兼顾推进效率、空泡、激振力及桨叶强度等要求的螺旋桨优化设计。该算法基于实数编码的非支配排序多目标遗传算法RNSGA-Ⅱ,并引入跳
【机 构】
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上海交通大学海洋工程国家重点实验室、高新船舶与深海开发装备协同创新中心,武汉第二船舶设计研究所
【基金项目】
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海装十二五预研项目“XXXX螺旋桨水动力性能预报”(31511060101).
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论文采用RNSGA-Ⅱ-SBJG优化算法,开展考虑兼顾推进效率、空泡、激振力及桨叶强度等要求的螺旋桨优化设计。该算法基于实数编码的非支配排序多目标遗传算法RNSGA-Ⅱ,并引入跳变基因算子以提升基因多样性、加快寻优进程。此外,还引入灰色关联度分析方法,通过计算Pareto解集与理想解的关联度,对优化解集进行评价排序。应用上述方法,对某集装箱船螺旋桨进行了船桨匹配和船机桨匹配情况下的优化设计。数值结果表明,Pareto解集分散良好,基于灰色关联度分析的优化解评价方法能够有效和合理地选取优化设计方案。
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