船型优化中的优化参数选择方法研究

《Machines》：Research on Optimization Parameter Selection Method for Hull Form Optimization

　　

船型优化是开发节能型船体的关键技术途径。然而，选择合适的优化参数仍然具有挑战性。传统方法通常严重依赖设计人员经验，导致主观且不一致的参数选择。因此，优化结果差异很大且缺乏普适性。本研究聚焦于集装箱船，利用KCS模型研究了优化参数分布和船体表面变形对兴波阻力（wave-making resistance）的影响。通过系统分析，研究人员开发了一种优化的参数选择方法，显著改善了集装箱船的兴波阻力性能。具体而言，实现了兴波阻力降低20.28%，总阻力（total resistance）降低?3.01%。

**论文解读：船型优化中基于表面应变能的优化参数选择方法研究**

**研究背景与问题**
船型优化是提升船舶能效的关键技术，基于计算流体力学（Computational Fluid Dynamics, CFD）的仿真驱动设计（Simulation-Based Design, SBD）框架已成为国际研究热点。然而，在该框架中，优化参数作为连接船体几何与优化算法的桥梁，其选择质量直接影响优化结果甚至成败。传统方法过度依赖设计经验，导致参数选择主观、不一致，优化结果缺乏普适性。针对如何确定最优参数数量和空间分布以有效探索设计空间这一核心挑战，本研究以KCS（KRISO Container Ship，韩国船舶与海洋工程研究所集装箱船）集装箱船为案例，系统研究优化参数选择方法，以期提高优化效率并加速节能船型开发。该论文发表在《Machines》期刊。

**主要研究方法**
研究人员采用径向基函数（Radial Basis Function, RBF）插值法实现船体表面变形，利用SHIPFLOW软件计算兴波阻力系数（wave-making resistance coefficient, C_w）及总阻力系数（total resistance coefficient, C_t）。通过均匀试验设计生成样本，结合粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法进行迭代优化。为量化表面变形程度，引入B样条曲面插值拟合获取船体曲面数学表达式，并基于弹性力学推导表面应变能（strain energy）计算公式，将其作为变形评价指标。进一步，将优化参数选择问题建模为组合优化问题，采用遗传算法求解，以最大化表面应变能为目标，确定参数最优分布位置。

**研究结果**

**2.2 优化参数数量对船型优化结果的影响**
通过设置6个不同参数数量的优化算例（从2个参数逐步增至12个参数），发现随着参数增加，优化船型的兴波阻力下降幅度增大，表明适当增加参数数量可提高优化质量。但参数分布不合理时（如集中在舭部），阻力下降幅度变小甚至出现阻力增加。

**2.3 优化参数分布位置对兴波阻力的影响**
将船体表面划分为球鼻艏区（Area 1）、舷侧区（Area 2）、舭部区（Area 3）和艉部区（Area 4）四个区域，分别设置5个优化参数并生成100个样本，计算样本兴波阻力系数的样本方差。结果表明，方差大小顺序为：球鼻艏区 > 舷侧区 > 艉部区 > 舭部区，即球鼻艏区参数对兴波阻力优化影响最大，其次为舷侧区。

**3.2 基于应变能的表面变形程度评价**
通过三次B样条曲面的算例验证，发现表面应变能随变形程度增大而单调增加。将该指标应用于KCS球鼻艏表面变形，计算初始船型及两个变形船型的应变能，结果与截面线图观察一致，证实应变能可合理表征船体表面变形程度。

**3.3 船体表面变形程度对兴波阻力优化的影响**
在球鼻艏区和舷侧区分别选取5个优化参数，生成100个样本并计算对应的表面应变能与兴波阻力系数。将样本按应变能从小到大排序后，发现应变能越大（即变形程度越大），兴波阻力系数的变化范围越宽，意味着更有可能通过优化获得性能更优的船型。

**4.3 基于遗传算法的KCS优化参数选择**
采用遗传算法求解组合优化问题，在球鼻艏、舷侧和艉部三个区域分别选择5个优化参数，以最大化表面应变能为目标。优化后参数分布在球鼻艏区沿球鼻轮廓、舷侧区靠近平板龙骨线和设计水线附近、艉部区在最大宽度收缩处及水线附近。这些位置曲率变化大，变形剧烈，有利于产生丰富的船型。

**5.2 优化应用结果**
将基于经验选择的3个参数（球鼻艏前点X、Z坐标及最大半宽点Y坐标）与基于应变能选择的15个参数（Y坐标）共18个参数用于KCS优化，以设计速度弗劳德数Fr=0.26下兴波阻力最小化为目标，约束静水力参数和固定点。优化后兴波阻力降低20.28%，总阻力降低3.01%。船型对比显示，球鼻艏前伸且微翘，平行中体前部整体瘦削，形成有利波形干扰，船体表面波浪明显减小。

**讨论与结论**
本研究提出了一种系统化、减少主观依赖的优化参数选择方法，通过引入表面应变能作为变形程度指标，并利用遗传算法确定参数分布，显著提升了船型优化效果。该方法的推广应用有望提高优化效率，缩短节能船型开发周期。研究结论部分如下：船型优化是开发节能船舶的关键技术。虽然CFD的进步拓宽了其应用，但优化参数的合理选择仍是一个重大挑战，通常基于经验主观处理。本文以KCS集装箱船为案例，提出了一种系统化的参数选择方法。应用该方法可提高优化效率，加速节能船体开发。主要贡献包括：研究了参数数量与分布的影响，证明增加参数数量可在可接受计算时间内提高优化质量，并发现球鼻艏区参数对兴波阻力优化影响最大，其次为舷侧和艉部区；提出了基于表面应变能的参数选择方法，将参数分布问题转化为最大化表面变形程度的组合优化问题，采用遗传算法求解，确定了集装箱船的有效参数分布；将该方法应用于KCS优化，实现了兴波阻力降低20.28%，总阻力降低3.01%。