基于支持向量机的船舶结构优化方法  

Optimization of ship structure based on support vector machine

作　　者：袁野[1] 王德禹[1] 李喆[1] 

机构地区：[1]上海交通大学海洋工程国家重点实验室,上海200240

出　　处：《舰船科学技术》2013年第7期12-17,31,共7页Ship Science and Technology

基　　金：国家教育部和财政部资助项目(No.200512);国家海洋工程重点实验室项目(GKZD010053-10)

摘　　要：针对船舶等大型结构在优化过程中耗时长的问题,提出了支持向量机与遗传算法组合优化方法。基于支持向量机建立结构的近似模型,代替耗时长的有限元分析并应用遗传算法进行结构优化,形成一套省时、精度高、适应性强的优化方法。以某舱段结构优化为例,建立支持向量机近似模型,模拟结构设计尺寸与结构响应的映射关系,并选用二阶响应面模型做精度对比。分别使用支持向量机与遗传算法组合优化方法(SVM-GA)、传统的有限元法与遗传算法组合优化方法(FEM-GA)进行优化分析,计算结果表明,SVM-GA法相对于传统的FEM-GA法,不仅显著降低计算时间成本,而且具有良好的精度。Aiming at the time-consuming problem of large-scale structure optimization,a method（SVM-GA） which combines support vector machine（SVM） and genetic algorithm（GA） is proposed.In this method,approximation model is constructed based on SVM to substitute the time-consuming FEA.GA is applied to optimization.The optimization of a ship tank section structure is adopted as an example to illustrate the effectiveness of the SVM-GA method.Approximation model based on SVM is constructed to simulate the mapping relationship between structure design size and response of structure.Second order response surface is constructed as a contrast.SVM-GA method and FEM-GA method are both applied for optimization.Results show that the SVM-GA method can reduce the time consumption of optimization and possess high precision.

关 键 词：支持向量机 近似模型 遗传算法 优化设计 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] U663[自动化与计算机技术—控制科学与工程]