基于PSO算法的半潜式起重平台立柱快速压载舱优化设计研究开题报告

全文总字数：4825字

1. 研究目的与意义（文献综述）

半潜式起重船是具有半潜、自航、重型吊载功能的起重工程船，相对于传统形式的起重船它提高了吊载重量，工作时它通过自身压载水的调整及借助于船体形式和船艉的特殊设计可在吊载过程中提供良好的稳性。半潜式起重平台开发时牵涉到许多关键技术，其中最重要的一项便是压载系统的研究，压载系统作为半潜式起重平台上的重要系统，起到调节平台吃水及平衡的作用，关系到平台的安全和工作人员的生命财产安全。而合理地布置压载舱又是设计高效压载系统的基础，压载系统通过对全船压载舱室进行注入、排出或调驳压载水，可调节、抵消起吊货物产生的巨大倾覆力矩，达到调整起重船舶的吃水、纵、横向平衡及稳心高度的目的，确保起重船舶作业的安全性，在海洋开发中，存在海况频繁变化的情况，有时需要在非常难得的“好窗口”（能作业的较好的平静海况时段）中迅速完成吊装作业。因为这些原因，提高起重船的压载速度就极为必要。因此，快速、高效的压载系统和压载水调配优化研究具有重要意义。

对大型起重船压载舱的特点，张茴栋等人提出了数值分析法的数学模型和优化原则，运用数值分析法对其压载舱进行具体的优化设计．选取不同典型的工况，评价压载舱工作时的各个参数指标，比较原压载舱和优化后的效果[1]。为提高大型起重船的压配载速度，根据船型特点，黄超等人提出了三种压载舱分层方案、以及四种采用多种压载方法的复合压载方案，对其进行了多方案比较后，确定了适合大型起重船压载舱的分层和复合压载系统设计方案[2]。刘志杰等人利用matlab建立了起重船舶压载水调配优化模型,达到了压载舱压载水总调配量最小的优化目标[3]。潘伟等人针对全回转起重船回转时的特殊性，提出了一种与其他多压载舱船型计算压载水调节最小化不同的计算模型，解决了起重机回转与压载泵调节压载水不协调的问题[4]。leandro marques samyn等设计了用于半潜式平台压载控制系统开发的六个自由度的动力学模型，包含重量，力矩和惯性对压载舱的影响，用于评估半潜式平台的稳定性[5]。shawn a. woods等人提出了两种独特的可变压载水控制系统控制方法。首先提出的可变压载水控制系统可改变自动水下航行器的重量，以帮助控制其深度和垂直（惯性）速度。提出的第二个可变压载水控制系统试图将重心沿自身固定的（纵向）轴移动，以减小深度和俯仰角误差，同时将控制权恢复到船首和尾翼偏转鳍上，这种控制方式有助于提高大型自动水下航行器在长期任务中的自主性[6]。

粒子群优化算法（pso）是近年来提出的一种智能优化算法，对于求解连续优化问题非常适用。对于半潜式起重平台立柱快速压载舱优化设计研究，建立立柱快速压载舱优化数学模型，基于pso算法对该模型进行求解，对半潜式起重平台立柱压载舱进行优化，从而得到快速、高效的压载系统。james kennedy和russell eberhart研究了了一种优化连续非线性函数的方法。该算法用很少的代码行编写，并且只需要问题的说明和一些参数即有效解决多种问题[8]。rainer storn等提出了一种新的启发式方法，可以最大程度地减少非线性和不可微的连续空间函数。该方法几乎不需要控制变量，收敛更快，确定性更高[9]。maolong xi等人提出了一种改进的量子行为粒子群优化算法，它根据粒子的适应度值加权了平均最佳位置。其改进的qpso具有更快的局部收敛速度，可以在算法的全局搜索和局部搜索之间取得更好的平衡，从而产生良好的性能[10]。karaboga d描述了一种新的基于蜜蜂群智能行为的优化算法，可用于求解单峰和多峰数值优化问题[12]。yang和deb开发了一种新的元启发式优化算法，称为杜鹃搜索，在解决工程设计优化问题获得的最佳解决方案远胜于高效粒子群优化器获得的最佳解决方案[13]。孙军等人提出了一种新的量子行为粒子群算法（qpso）算法，并提出了qpso算法的两个变体，其局部吸引点服从高斯概率分布，此算法不太可能陷入局部最优状态，可以显着提高量子行为粒子群算法性能，因此在大多数情况下可以实现更好的解决方案[14]。

2. 研究的基本内容与方案

2.1研究内容

本文主要运用粒子群优化算法，对半潜式起重平台立柱快速压载舱的几何形状进行优化设计，以期提高快速压载效率。运用伯努利方程和理想气体状态方程，建立立柱快速压载舱优化数学模型，借助c#语言，基于pso算法对该模型进行求解。通过完成相关的仿真实验，对立柱快速压载舱优化模型中实现的算法进行仿真验证和分析。为半潜式起重平台立柱快速压载舱优化研究提供指导，并对该领域尚需完善的研究方向做出展望。

2.2研究目标

3. 研究计划与安排

（1）查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需技术方案及措施。确定方案及研究路线，完成英文翻译、文献综述报告及开题报告；（第1周—第3周）

（2）查找并阅读文献，对国内外半潜式起重平台立柱快速压载舱优化进行调研，并对调研结果进行归纳总结，进行对比分析，并学习掌握c#；（第4周—第5周）

（3）实现基于pso算法的半潜式起重船立柱快速压载舱优化设计，并进行仿真验证； （第6周—第10周）

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 张茴栋, 何炎平, 李洪亮. 基于数值分析法的压载舱的优化设计 [j]. 船舶工程, 2010, 32(2): 60-63 42.

[2] 黄超, 何炎平, 张维竞, 等. 大型起重船复合压载系统的设计研究 [j]. 中国造船, 2013, 54(02): 97-104.

[3] 刘志杰, 刘晓宇, 熊伟, 等. 起重船舶压载水调配优化模型 [j]. 交通运输工程学报, 2017, 17(2): 83-89.