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外文翻译
摘要：船体形态的水动力优化可以通过计算工具的使用和集成来实现，计算工具包括流体动力学模块，船体表面表示和修改模块，以及优化模块。在本文中，开发了一种新的球鼻艏的设计和修改技术，并将其集成到船体表面表示和修改模块中。基于径向基函数的替代模型被开发以近似目标函数并降低计算成本。实现了多目标人工蜂群优化算法，并将其集成到优化模块中。为了说明集成的流体动力学优化工具，选取了一艘货船进行优化以减少阻力。然后通过计算和实验验证获得的最佳船体形式。验证结果表明，在基于模拟的船体形状设计中，可以有效地使用这些工具，以减少阻力。
关键词：基于仿真的设计，船体形状优化，减阻，径向基函数，替代模型，Neumann-Michell理论
简介：
水动力优化是船舶设计的重要组成部分。传统船体形式的水动力设计优化是使用基于累积船体形式数据库的经验方法实现的。随着计算机技术，建模方法和数值技术的快速发展，基于计算流体动力学（CFD）的船体形态设计优化在船舶设计中得到了越来越广泛的应用。
基于CFD的船体形状优化在降低平静水阻力方面的应用已经在大量研究中得到了实践。这些研究已经被证实了对流体动力学优化的作用越来越大。这些研究中模具使用的CFD求解器可以分为两类：低保真度求解器，通常基于潜在流动理论，具有各种边界条件的近似值；以及基于欧拉/雷洛平均数的Navier-Stokes（RANS）方程的高保真求解器。考虑到主导物理特性的低保真CFD求解器可以以更少的计算时间给出合理的精确流量预测，因此对于可能需要大量流量评估的早期设计是有利的。考虑到更多物理特性的高保真CFD求解器可以在更长的计算时间内提供更准确的流量预测，因此有利于最终设计的验证。低保真和高保真CFD工具都已集成到基于本模拟的设计工具的流体动力学模块中。
除了流量求解器，基于CFD的船舶船体形状设计优化需要另外两个模块：船体形状修改模块和优化模块。在船体形状优化过程中，低保真流动求解器用于评估船体形状的水动力性能，船体形状由船体形状修改技术根据优化算法更新的设计变量产生。
在用于船体形状优化的船舶几何建模领域中，已经开发了许多技术。这些技术可分为两类：传统建模技术和参数建模技术。传统模式技术建立在几何的低级定义上，例如点。这些点可用于定义曲线，曲线可用于定义表面。因此，这些技术为几何和拓扑的修改提供了极大的灵活性。但是，它们需要许多参数才能进行准确的几何修改。这些参数将作为优化过程中的设计变量。为了使用常规建模技术在优化中修改船体形状，可以实施其他技术，例如径向基函数（RBF）插值方法和修改函数方法。减少所需的参数，即设计变量。另一方面，参数化建模技术建立在高级实体上。这些实体在几何建模中称为形式参数。参数化技术最突出的优点是可以非常有效地进行微小修改。船体形式的参数化建模需要很少的设计变量。在本研究中，将RBF插值方法与参数化建模技术相结合，以在优化过程中局部的和全局地修改船体形式。
目前在设计中已经使用了各种优化算法最小化基于CFD的船体形状优化中的目标函数。根据是否需要目标函数的推导，这些算法可以分为两类：基于导数的算法和导数自由算法。
应用最广泛使用的优化算法如急剧下降牛顿共轭梯度法是基于导数的算法。在梯度信息的帮助下，基于导数的方法通常可以有效地获得最优解。使用基于衍生的优化算法对船体形状优化有许多应用。但是，通过这种算法获得的最优解是局部最优，但不一定是全局最优。另一方面，无导数优化算法包括直接搜索方法，基于进化理论的算法（如遗传算法和差分进化算法），以及基于群体智能的算法（如粒子群优化算法、蚁群优化算法和蜂群优化算法）。很多这种导数自由优化算法的应用已经证明了找到全局最优解的能力。由于其优点，衍生自由算法也被广泛用于船体型线优化。在这项研究中，使用单目标人工蜂群算法扩展到多目标人工蜂群（MOABC）算法，以确保同时满足几个设计需求的全局优化的发现。
为了进一步缩短计算时间，基于CFD的船体形状优化所需的基于径向基函数（RBF）的替代模型在本研究中被开发以近似目标函数。具体来说，简单（低保真）CFD工具评估用于构建基于RBF的替代模型的样本点的目标函数，MOABC算法用于使用基于RBF的替代模型搜索最优解。
上面讨论的计算工具的增强和集成使得基于模拟的船体形式在流体动力学性能方面得以实现。在本研究中，改进的集成计算工具用于设计优化货船以减少阻力。然后通过计算和实验验证获得的最佳船体型线。
1.问题陈述
本研究的目的是进一步开发基于仿真的设计工具，并将其应用于优化船体形状以减少阻力。为了减小整个速度范围内的阻力，目前的船体形状优化问题可以表述如下：
其中f为定义目标函数，和：分别表示在新的船体形状和初始船体形状下获得的阻力，在三个给定的设计速度下覆盖低速，中速和高速，X代表设计变量的矢量。维度d根据与船体形状修改相关的参数定义，S是通过去除约束的空间部分得到的可行解集。在本研究中，优化约束作为位移，位移减少小于百分之一。
出于说明的目的，将60系列船体形状作为初始船体并且使用本工具在由Fr=0.22,0.27和0.32定义的三种设计速度下针对减小的阻力进行优化。主要的60系列船体（Cb= 0.6）型号的详细情况列于表1和船体的三维视图上。
- 方法
使用基于现有仿真的设计工具进行船体形成的程序如图2所示
基于仿真的船体形状设计优化程序包括四个步骤。在选择初始船体形式并且定义优化目标函数和约束之后，第一步是选择适当的船体表面修改技术并确定优化问题的设计变量。为了优化船体形状减少阻力，需要使用CFD工具在给定的设计速度下在优化过程中生成的所有船体形状解决固有的船舶的水流动问题，以便评估目标函数。如果简单的CFD工具足够准确地预测由于船体形状的变化引起的水流动解决方案的变化，那么基于线性势流理论的简单CFD工具通常可以用于优化过程。为了使用CFD工具进一步降低与流量评估相关的计算成本，开发了一种替代模型来近似目标函数。因此，第二步是构建根据使用简单CFD工具获得的目标函数的值的替代模型。一旦替代模型构造得到补充，它就可以被多目标优化器使用在第三步中搜索最佳船体形式。一组称为Pareto-front的最佳解决方案可以在这一步中获得。给定一组要求和某些标准，可以在第四步中从Pareto-front中选择定义可选船体型线的最佳解决方案。考虑到使用基于简单CFD工具的替代模型获得最佳船体形式的事实，有必要通过基于RANS / Navier Stokes的高级CFD工具或模型测试来确定此步骤中的最佳船体型线。每个步骤中使用的计算工具将在以下小节中详细讨论。
-
- 拖动评估
考虑在平静水面中前进的船舶的稳定流态。无量纲坐标x=（x，y，z）=X/L定义在参考长度L的中，通常使用船长。z轴是垂直基面向上，并且定义水平面为平面z=0。沿船长方向选择x轴并指向船首。坐标系的定义草图如图3所示。浮汝德数Fr和雷诺数Re被定义为
其中U是船速，g是重力加速度和v是水的运动粘度系数。
船体的总阻力由波浪阻力阻和摩擦阻力的总和近似得到。通过基于Neumann-Michell（NM）的势流理论计算波阻。该理论的详细描述和NM理论的数值方法可以在作者的先前工作中找到。摩擦阻力由经验法确定。总阻力系数定义为：
其中p是水密度，U是船的速度，Swet是湿表面积，RT是总阻力Cw通过使用传统方式非线性化波阻Rw而评估的波阻系数。是评估的摩擦阻力系数
使用ITTC 1957型船的相关法规规定如下：
简单CFD工具（计算机代码SSF）是基于NM理论和ITTC 1957型船相关法规开发的。简单CFD工具已被用于评估各种单体船形式和双体船的波浪阻力和总阻力。这个简单的CFD工具预测的结果与实验测量的相当符合。
因此使用CFD公具用于评估船体形式在构建替代模型时的总阻力。
2.2设计变量选择和船体表面修改方法
在本研究中，采用系列60船体来进行于船体形状优化减少阻力实验。在优化过程中采用两个船体修改步骤来生成新的船体形线。第一种是使用径向基函数插值法生成和修改球鼻艏，第二种是使用基于船体截面积曲线的修改迁移方法来修改整个船体。
基于径向基函数（RBF）的插值方法可用于使几何图形的形状变形。它已被用于生成候选最佳几何形状中，例如船体形状优化该方法的详细描述可以在作者以前的工作中找到。
为了修改船体形状，采用了两种类型的控制点（固定的和可移动的）。基于RBF的插值方法这些控制点可以在船体表面上或下面定义。固定控制点用于首先程中修改船体表面。它们的位置由给定的优化算法确定，以最小化目标函数。
在本研究中，基于RBF插值方法的表面改性技术用于球鼻艏产生和修改的第一步。具体来说，最初的球鼻艏是使用本研究中开发的几何修改工具从初始船体生成。然后根据流体动力学性能，即最小化来优化球鼻艏的尺寸。
首先使用本研究中开发的几何修改工具从初始船体生成。然后根据流体动力学性能，即最小化来优化球根状弓的尺寸。
图4描绘了一个新的初始船体，其船体由60系列船体模型生成，图4中的底部图描绘了新的初始船体和用于球鼻艏优化的设计变量（黑点）的定义草图。具体上球鼻艏的形状通过三个设计变量，即可移动控制点（黑色）来修改，点可以沿横向，纵向和垂直方向重新定位。
采用迁移方法在第二步修改整个船体。在迁移方法中，部分的纵向位置被移动以改变棱形系数，浮心纵向坐标和初始船体的平行中间体。在基于CFD的船体形状优化中，在优化过程中修改初始船体形状的截面积曲线。通过沿纵向移动初始船体形式的站点来获得新的船体型线。通过比较修改的截面积曲线和原始曲线确定移动量。当船体表面由离散的三角形定义时，可以通过根据在给定站点处定义的运动移动三角形网格的节点来获得新的船体表面形状。
截面积曲线可以以多种方式描述，例如样条多项式。在本研究中，以下公式用于描述截面积曲线：
其中表示新的截面积曲线。为初始截面积曲线，g（x，，，，）是形状函数，，，，是在优化期间确定的参数，x1和x4是后体和前体后可变形的末端位置。x2和x3是固定中间体的末端位置。斜面的前体和后体的截面积曲线由参数和确定，并且前体和后体固定站的位置分别由下式控制：参数和。通过改变参数可以获得各种截面积曲线，并且可以通过迁移方法从最初的船体形式相应地生成新的船体形式。迁移方法的演示图如图5所示。这样做的优点以及修改方法由Kim等人解释和说明。
通过结合两种表面改性方法，本研究总共使用了七个设计变量。这些设计变量的定义和范围以及与每个设计变量相关的修改方法定义了在表2中。
2.3代理模型构建
为了进一步加速优化过程，基于径向基函数的替代模式被开发以在优化过程期间逼近目标函数。基于RBF的surrogate模型的细节可以在作者之前的工作找到，建立一个用于船体模型优化减少阻力surrogate模型要四个主要步骤。图6显示了这些步骤的流程图。
实验设计（DOE）是一种在设计空间中选择设计点的策略，旨在最大化所需的信息量。在本研究中，采用Latin hypercube采样（LHS）技术，在设计空间中分配70个数据点。一旦生成了设计空间中的样本点，就可以使用表面修改工具生成候选船体形式。然后可以通过三个给定的设计速度使用简单的CFD工具SSF构建三个基于RBF的替代模型评估总体阻力的船体形状。
在构建基于RBF的代理模型之后，进行交叉验证以检查模型的准确性。交叉验证的基本思想是省略一个样本点，然后使用由剩余样本点构建的模型进行预测。通过CFD计算工具评估的给定样本点处的目标函数的精确值与由其他样本点建立的基于RBF的替代模型预测的给定样本点处的目标函数的近似值之间的差异。如果误差足够小，则模型有效。另外，增加采样点的数量，并重复图6所示的步骤。除了对每个样本船体形状的三个目标函数的评估之外，还需要计算并记录每个样本船体型线的位移。因此，总共构建了四个基于RBF的替代模型，以预测三种设计速度下的阻力和优化过程中产生的船体型线的位移。对这些模型进行交叉验证，结果如图7所示。从图7可以看出估计由surrogate模型给出的目标函数值（）与CFD计算的精确目标函数值（）表现出良好的一致性。
2.4多目标人工蜂群优化器
人工蜂群（ABC）优化算法基于蜂蜜蜂群的在觅食行为，由Karaboga提出用于解决单目标优化问题。算法的细节可以在参考文献中找到。与其他基于群体的优化算法相比，ABC算法的一个优点是它只需要几个参数：种群大小，即蜂群大小（CS），最大迭代次数（maxCycle），以及蜜蜂的最大试验次数（限制）。
在本研究中，开发了一种基于多目标人工蜂群（MOABC）的算法通过引入主解，在Huang等人提出的单目标ABC算法上概念和用于存储非主导解决方案的外部存档。因此，目前的MOABC算法仅需要与单目标ABC算法相比再增加一个参数。此新参数定义外部归档大小（AS），即迭代期间非支配解决方案的最大数量。
使用本研究中开发的MOABC优化器对典型基准函数的优化进行了数值实验。结果显示CS = 100，maxCycle =
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资料编号：[953]
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