【摘 要】
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基于传统加筋形式的船舶舷侧结构,提出一种新式折叠V型夹层板舷侧结构,针对其复杂的耐撞性优化问题,分别利用GA-BP-GA方法和直观分析法对其开展耐撞性能优化设计,并验证了GA-BP-GA方法的可行性与准确性.结果 表明:经遗传算法优化后的BP神经网络具有较优的训练精度和泛化能力;与原设计相比,GA-BP-GA最优设计的耐撞性能提高了21.0％,高于正交最优设计的16.5％和直观优化的6.3％;GA-BP-GA最优设计关于耐撞性指标的预测值与有限元仿真值之间的相对误差均小于3.5％,具有较高的可信度.
【机 构】
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中国船舶及海洋工程设计研究院,上海200011
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基于传统加筋形式的船舶舷侧结构,提出一种新式折叠V型夹层板舷侧结构,针对其复杂的耐撞性优化问题,分别利用GA-BP-GA方法和直观分析法对其开展耐撞性能优化设计,并验证了GA-BP-GA方法的可行性与准确性.结果 表明:经遗传算法优化后的BP神经网络具有较优的训练精度和泛化能力;与原设计相比,GA-BP-GA最优设计的耐撞性能提高了21.0％,高于正交最优设计的16.5％和直观优化的6.3％;GA-BP-GA最优设计关于耐撞性指标的预测值与有限元仿真值之间的相对误差均小于3.5％,具有较高的可信度.
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