【摘 要】
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现代船型设计优化通常包含复杂的计算分析和海量的仿真数据,其仿真数据中隐含的设计领域知识往往是不为人知的。为了挖掘隐含的设计知识,更加系统地理解船型优化问题,本文以K
【机 构】
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高性能船舶技术教育部重点实验室（武汉理工大学）,哈尔滨工程大学水下机器人技术重点实验室,武汉理工大学交通学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（No.51709213,No.551720105011,No.51979211）;水下机器人技术重点实验研究基金资助（No.6142215180304）;“船体型线智能化设计技术研究”项目资助
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现代船型设计优化通常包含复杂的计算分析和海量的仿真数据,其仿真数据中隐含的设计领域知识往往是不为人知的。为了挖掘隐含的设计知识,更加系统地理解船型优化问题,本文以KCS集装箱船为例,对船舶兴波阻力进行优化,得到用于数据挖掘的优化仿真数据,采用粗糙集理论进行数据挖掘,得到船型设计变量与兴波阻力之间隐含的设计规则。通过对设计规则进行统计分析,既可以定性和定量地理解船型设计优化问题,又可以得到与设计目标相关的主效应设计变量和交互效应设计变量。研究结果表明,基于粗糙集的数据挖掘方法可以有效地获取和分析船型优化设计
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