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基于VFM与智能优化方法的水面舰船球艏降阻研究

         

摘要

因舰载武器装备升级等因素对水面舰船水动力节能技术的需求逐步增大.以标准船模DTMB 5415为研究对象,设计完全参数化的船体几何重构方案,分别采用计算流体力学(CFD)与Holtrop法对样本船模进行阻力预报,构建基于BP神经网络的高、低精度近似模型.通过高精度模型对低精度模型进行修正,得到可替代CFD数值计算的变精度模型(VFM).该VFM可解决CFD硬件要求高、计算耗时长的缺点,且满足工程优化的精度要求.基于遗传算法在VFM上进行自动寻优迭代,得到球艏线性尺寸的全局最优解.通过CFD技术对优化后船模进行数值计算,所得阻力结果优于基准设计模型,表明基于VFM的优化思路适用于船型阻力优化.

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