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基于自组织映射和K-means聚类的分层设计空间动态缩减方法及其在船型优化中的应用

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[目的]基于CFD的船型优化由于其高维、计算昂贵、"黑盒"等特点,通常会存在优化效率低,优化质量差的问题.针对以上问题,基于自组织映射方法和K-means聚类提出分层设计空间动态缩减方法(HSRM).[方法]利用K-means聚类算法,对自组织映射方法的可视化结果进行聚类,并提取感兴趣的区域.通过该方式,可在船型优化过程中,对样本仿真数据进行数据挖掘、提取设计知识、指导设计优化,以提高优化质量.最后将该方法应用于 7 500 吨级散货船的船型优化设计过程以验证有效性.[结果]结果表明,利用传统粒子群优化算法(PSO)和HSRM得到的优化船型总阻力分别降低 1.854%和 2.266%,HSRM能得到更高质量的优化解.[结论]所提出的方法可以指导优化算法向着最优解的方向进行寻优,有效提高优化效率和优化质量.
Hierarchical space reduction method based on self-organizing maps and K-means clustering for hull form optimization
[Objective]Due to its high-dimensional,computationally expensive,and'black-box'characterist-ics,hull form optimization based on CFD usually leads to low efficiency and poor quality.To solve the above problems,this paper proposes a hierarchical space reduction method(HSRM)based on the self-organizing maps(SOM)method and K-means clustering.[Method]The visualization results of SOM are clustered and the regions of interest are extracted.In this way,data mining is used to extract the knowledge implicit in the sample simulation data which can then be used to guide hull form optimization and improve its efficiency and quality.The proposed method is applied to the hull form optimization of a 7500-ton bulk carrier.[Results]The results show that the total drag of the optimal hull form obtained using traditional particle swarm optimiz-ation(PSO)and HSRM is reduced by 1.854%and 2.266%respectively,with HSRM leading to a higher-qual-ity optimized solution.[Conclusion]The proposed method can guide the optimization algorithm to search in the direction of the optimal solution,effectively improving the efficiency and quality of optimization.

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于群、李鹏、郑强、冯佰威、邱春良、曾大连

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武汉理工大学 高性能船舶技术教育部重点实验室,湖北 武汉 430063

武汉理工大学 船海与能源动力工程学院,湖北 武汉 430063

中国舰船研究设计中心,湖北 武汉 430064

广西中船北部湾船舶及海洋工程设计有限公司,广西 南宁 530028

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船舶设计 船型优化 自组织映射 设计空间缩减 聚类分析 分层设计空间动态缩减方法

2024

中国舰船研究
中国舰船研究设计中心

中国舰船研究

CSTPCD北大核心
影响因子:0.496
ISSN:1673-3185
年,卷(期):2024.19(6)