艦船船型航行性能的多學科設計優化應用研究

陳偉，楊向暉，邱遼原

艦船船型航行性能的多學科設計優化應用研究

陳偉，楊向暉，邱遼原

中國艦船研究設計中心，湖北武漢430064

艦船船型航行性能設計及優化是艦船總體設計的重要部分。針對以往迭代式的多方案船型設計及優選效率較低、難以獲得全局最優解等不足，引入多學科設計優化方法，開展船型航行性能優化。以DTMB 5415標模船型阻力、耐波性和操縱性等綜合優化為例，介紹船型多學科協同設計優化的一般過程，建立以典型性能指標為優化目標的數學模型，獲得了綜合航行性能明顯改善的船型方案，驗證了多學科設計優化在船型設計中的應用潛力。研究成果可為工程船型設計提供有益參考。

艦船船型；航行性能；多學科設計優化

期刊網址：www.ship-research.com

引用格式：陳偉，楊向暉，邱遼原.艦船船型航行性能的多學科設計優化應用研究［J］.中國艦船研究，2015，10（5）：1-5，52.

CHENWei，YANG Xianghui，QIU Liaoyuan.App lication ofmultidiscip linary designoptim ization to hull seagoing performancedesign［J］.Chinese Journalof Ship Research，2015，10（5）：1-5，52.

0　引言

艦船船型航行性能包括穩性、快速性、耐波性和操縱性等，彼此相互影響和制約，其優化是一個多目標、多變量和多約束條件的復雜問題。傳統迭代式的船型設計方式較少考慮各性能之間相互耦合而產生的協同效應，盡管可獲得滿足設計要求的船型方案，但往往是設計空間內的局部最優解，船型性能還存在著進一步改進提高的空間。而多學科設計優化方法（Multidisciplinary Design Optimization，MDO）則為上述問題提供了解決途徑。

國外很早就注重將MDO引入船型水動力性能優化中，大衛·泰勒研究中心（DTRC）于本世紀初期便嘗試用MDO方法對DTMB 5415的艏部線型開展綜合優化，有效提升了艦船阻力和耐波性能［1］。意大利羅馬水池（INSEAN）在THALES護衛艦的船型研發項目中，為挖掘船型優化潛力，采用MDO方法開展船型優化并進行了實驗驗證，有效改善了艦船在風浪中的航行性能［2］。國內在船型航行性能MDO應用方面的研究起步較晚，馮佰威和劉祖源［3-4］等系統地研究了船型航行性能多學科設計優化方法，邱遼原等［5］利用參數融合方法開展了船型阻力和耐波性優化，趙峰等［6］通過對船型航行性能MDO內涵的分析，提出了水面艦船航行性能MDO系統頂層設計方案。

本文將基于MDO思想，介紹船型航行性能多學科設計優化的一般過程，并給出協同優化（Collaborative Optimization，CO）數學模型。針對DTMB 5415標模，開展船型阻力、耐波性和操縱性綜合優化研究，有效提升船型綜合航行性能，以為水面艦船船型優化提供新的方法和手段。

1　航行性能多學科設計優化

1.1航行性能的協同優化方法

在常用的多學科優化框架中，協同優化屬于2級優化方法，每個子系統在優化設計過程中可暫不考慮其它子系統的影響，只需要滿足該子系統的約束，最后由系統級來協調子系統間、以及系統與子系統間的一致性。這種方式使得子系統級分析擁有高度的自治性和并行處理能力，適用于處理子系統變量遠多于學科間耦合變量的情況，即適用于解決具有松散耦合情況的設計問題。采用CO優化策略能使優化模型具有更好的擴展性。

圖1所示為航行性能的協同優化基本框架，為便于構建船型航行性能優化框架，將航行性能分為快速性、耐波性和操縱性3個子系統，每個子系統分別開展船型設計及學科優化，系統級負責協調各子系統船型參數的一致性。這樣，每執行一次系統級優化，子系統執行船型重構和學科分析的總次數將達，（Ni為第i個子系統的船型重構和學科分析次數）。這在較大程度上會降低系統級優化的效率，因此必須選取合適的優化算法，同時采用近似模型來提升優化和分析速度。初始近似模型構建所需的樣本庫可在開展船型參數靈敏度分析時獲得，同時在優化過程中不斷更新模型。引入近似模型后，各學科分析模型均基于近似模型開展，因而無需在優化進程中進行多輪耗時的船型重構和學科性能仿真。在子系統優化結束后，可基于優化參數開展性能精確分析，同時將結果寫入樣本庫，一方面不斷充實近似模型構建所需的樣本庫，另外，每次追加的樣本均為優化解，因而可有效提升子系統及系統級的優化速度。

圖1　航行性能協同優化基本框架Fig.1　Collaborative optimization framework ofseagoing performance

1.2航行性能MDO關鍵要素

1）學科分析方法。

為快速準確地開展多方案分析，選取成熟且在設計階段廣為使用的分析方法是多學科設計優化的一般原則。考慮到優化效率等因素，在船型優化中，快速性暫只考慮阻力性能，主要采用經驗方法與勢流理論相結合的方式計算，其中興波阻力利用非線性勢流理論計算獲取。耐波性基于成熟的切片理論，對船型主要作業海況下的典型運動響應幅值進行預報。操縱性基于分離MMG思想，對船型受到的作用力采用經驗模型估算，求解四自由度運動方程預報艦船回轉性能。

2）船型參數化重構。

采用基于NURBS的船型全參數化設計方法進行船型幾何重構［7］。針對研究對象DTMB 5415，船型參數化的重點在于如何實現球鼻艏曲面的參數化，且在參數變化過程中確保局部船型具有較好的光順性。在具體實現上，通過分析球鼻艏區域橫剖線特征，以球鼻艏橫剖面曲線的曲率拐點連線和主船體船型橫剖線的切點連線為主要控制曲線，實現其橫剖面曲線的參數化設計，然后再基于參數化設計的一般流程實現參數化曲面生成。參數化模型如圖2所示。

圖2　船型參數化模型Fig.2　Parametric hull form ofDTMB 5415

3）參數靈敏度分析。

表征船型曲面的參數眾多，且各參數對航行性能影響程度不一。為縮減問題規模，有效實現各性能學科分析解耦，需要開展子系統靈敏度分析，確定對各性能學科影響較大的船型參數，同時清理各學科間的耦合設計變量。在具體實現上，首先基于Isight搭建各學科分析模型，實現參數化船型和單個性能分析模塊的集成，然后結合設計經驗和參數化船型特征，分別選取對各性能有重要影響的系列船型設計參數開展試驗設計，通過主效應分析分別獲得各組參數對各性能的影響排序。對于本文，分別針對阻力性能和耐波性開展了參數靈敏度分析。對各學科，分別選取30個初始船型設計參數，經主效應分析，分別選取對響應的影響程度排序前15名的參數作為學科分析的設計變量。將各子系統設計變量中相同的變量作為系統設計變量。在本文精簡的2組船型參數中，相同參數包括中橫剖面系數Cm、水線面系數Cw、尾部抬升點位置系數cpc_cXup、球鼻艏寬度bulbw idth、中縱剖線尾端高度系數cpc_Hstern及棱形系數Cp等。

4）學科分析近似模型。

在靈敏度分析篩選出子系統設計變量的基礎上，可重新進行試驗設計以獲得新的樣本空間。由于精簡出的設計變量對性能的影響占絕對主導，因此也可直接利用靈敏度分析所用樣本庫開展近似模型研究。從近似模型構建時間和擬合精度來綜合權衡選取合適的近似策略。本文分別針對阻力性能和耐波性能等開展了近似模型研究，對比了響應面模型（RSM）、徑向基神經網絡（RBF）和Kriging模型，最終選取模型構建時間和精度均較優的4階響應面模型作為各子系統學科的代理模型。

2　模型建立與優化

2.1航行性能優化數學模型

建立優化數學模型可為MDO優化流程的搭建、數據的交互關系等提供有效指導。對于DTMB 5415優化，本文保持船型主尺度不變，在一定空間內變化參數化船型，通過性能評估來優化船型參數及局部曲面。參考實際設計需求，具體優化目標暫定為單位排水量阻力R/Δ、艏斜浪橫搖幅值Roll150、頂浪縱搖幅值Pitch180、艏部加速度ACC1和無因次回轉直徑D/L，上述參數中，R為總阻力，Δ為排水量，D為回轉直徑，L為船長。

建立的優化數學模型如下。

1）系統級優化。

優化目標：

設計變量為：Cm_sys，Cw_sys，cpc_cXup_sys，bulbw idth_sys，cpc_Hstern_sys，Cp_sys，對于耦合設計變量，參數名后綴為sys代表系統級變量，參數名后綴為數字代表各子系統耦合設計變量，下略。

設計約束：

（1）一致性約束J1≤ε，J2≤ε，其中ε為一致性容差，取0.001。

（2）布置約束：系統級設計變量在±5%的基線范圍內變化。

（3）性能約束：穩性、快速性、耐波性及操縱性等規范及總體設計要求。

2）阻力性能優化子系統。

優化目標：

式中：J1為阻力子系統一致性約束；J1i（i=1，2，…，6）代表子系統耦合設計變量與系統級設計變量的偏差；F1為單位排水量阻力。可采用下式計算：

設計變量包括子系統耦合設計變量和快速性子系統獨立設計變量，共15個。

設計約束：

（1）布置約束：子系統設計變量在±5%的基線范圍內變化。

（2）穩性、快速性滿足規范和總體設計要求。

3）耐波性和操縱性優化子系統。

由于操縱性主要基于經驗模型，且其輸入參數需要用到船型靜水力數據，為簡化起見，將操縱性和耐波性作為一個子系統順序執行。

優化目標∶

式中：J2為耐波性及操縱性子系統一致性約束，J2i（i=1，2，…，6）代表子系統耦合設計變量與系統級設計變量的偏差；Fi為學科評價指標，即

設計變量包括子系統耦合設計變量和子系統獨立設計變量，共15個。

設計約束：

（1）布置約束：子系統設計變量在±5%的基線范圍內變化；

（2）穩性、耐波性及操縱性等滿足規范和總體設計要求。

2.2基于Isight的優化流程實現

本文基于Isight構建上述協同優化流程（圖3），實現參數化船型、各學科分析模型、近似模型、文件解析、樣本空間更新、數據轉換及接口等功能模塊的綜合集成。

圖3　基于Isight的多學科優化流程Fig.3　Optimization flow based on Isight

3　優化結果及分析

針對上述優化模型，系統級采用多島遺傳算法（M IGA）、子系統采用序列二次規劃法（NLPQL）開展優化。為控制優化時間，系統級優化次數設為500次，各子系統每次優化迭代100次，約20 h完成優化。優化所得主要優化目標間的Pareto前沿圖如圖4～圖6所示。

圖4　橫搖和縱搖優化前沿Fig.4　Optimized frontof rolland pitch

圖5　橫搖和回轉直徑優化前沿Fig.5　Optimized frontof roll and turning diameter

圖6　橫搖和單位排水量阻力優化前沿Fig.6　Optimized frontof rolland resistances of the unitdisplacement

從優化解集中初步挑選3個方案，重新計算其航行性能，并與基線方案對比，結果如表1所示，各參數相比基線方案的變化率如表2所示。

由2表可知，優選方案較基線方案在耐波性和阻力性能方面均有較大程度的提升，其中橫搖運動下降幅度較大，可達16%以上，縱搖及加速度運動可降低約2%；在排水量基本不變的前提下，單位排水量阻力下降可達8%。在操縱性回轉直徑方面，方案3較基線方案有所改善，另外2個方案相比初始方案有所增加，由于操縱性采用的是經驗模型，與船型設計參數之間沒有強關聯，使得操縱性在設計空間內變化較小。

表1　優選方案對比Tab.1　Per formance indicatorsof op tim ized hu ll form

表2　優化效果對比Tab.2　Im p roved rate of seagoing per form ance：op tim ized hu ll form s versus baseline

方案3的優化船型與初始方案的船體線型對比如圖7所示。優化方案的船體線型整體光順性良好，球鼻艏尺度顯著增大，艉部抬升點位置及水下排水體積前移，有利于阻力性能；艉部橫剖面形狀偏V形發展，前體橫剖線水線以上部分外飄增大，加之排水體積向艏部移動，這些變化對減小橫搖及艏部1站加速度幅值均有利，進一步驗證了優化過程及結果。

圖7　優化船體線型Fig.7　Lines plan ofoptimized hull form

4　結語

本文結合艦船船型航行性能優化實際，介紹了多學科優化所涉及的優化框架、船型參數化、學科及近似模型、優化算法等，基于Isight構建了基于CO的船型航行性能多學科優化框架。針對

DTMB 5415標準艦船船型，實現了船型參數化表達，建立了涵蓋阻力性能、耐波性和操縱性等在內的多性能協同優化模型并開展船型優化，獲得了優化船型方案集合。理論核算結果表明，優化船型方案在操縱性指標基本不變的情況下，橫搖、縱搖幅值及單位排水量阻力性能等較初始方案有明顯的改善；優化所獲得的參數化船型方案整體光順合理，船體線型優化方向符合一般的設計經驗。通過研究，驗證了船型航行性能MDO優化方法及流程的正確性，顯示了MDO方法在船型航行性能優化中的應用潛力。本文的研究過程及方法可為水面艦船船型優化提供參考和借鑒。

［1］PERID，CAMPANA E F.Multidisciplinary design optim ization of a naval surface combatant［J］.Journal of Ship Research，2003，47（1）：1-12.

［2］EEFSEN T，WALREE F V，PERID.Developmentof frigate designs with good seakeeping characteristics［C］//9th Symposium on Practical Design of Ships and OtherFloatingStructures.Luebeck-Travemuende，Germany，2004

［3］馮佰威.基于多學科設計優化方法的船舶水動力性能綜合優化研究［D］.武漢：武漢理工大學，2011.

［4］劉祖源，馮佰威，詹成勝.船體型線多學科設計優化［M］.北京：國防工業出版社，2010.

［5］ 邱遼原，謝偉，姜治芳，等.基于參數化CAD模型的船型阻力/耐波性一體化設計［J］.中國艦船研究，2011，6（1）：18-21，29.

QIU Liaoyuan，XIEWei，JIANG Zhifang，et al.Integrated ship resistence/seakeeping optim ization based on parametric CAD model［J］.Chinese Journal of Ship Research，2011，6（1）：18-21，29.

［6］ 趙峰，程素斌，楊磊，等.水面艦船航行性能MDO系統頂層設計研究［J］.船舶力學，2012，16（11）：1257-1266.

ZHAO Feng，CHENG Subin，YANG Lei，et al. Top-down design research for the navigational performance MDO system of naval surface combatant［J］. Journal of ShipMechanics， 2012， 16（11）：1257-1266.

［7］ 陳文戰，陳偉，楊向暉，等.最小阻力的參數化船型優化研究［J］.中國艦船研究，2013，8（2）：28-33.

CHEN Wen zhan，CHENWei，YANG Xianghui，etal. Parametric hull form optimization for minimum resistance［J］.Chinese Journal of Ship Research，2013，8（2）：28-33.

［責任編輯：田甜］

App lication ofm u ltidiscip linary design op tim ization to hu ll seagoing perform ance design

CHENWei，YANG Xianghui，QIU Liaoyuan
China Ship Developmentand Design Center，Wuhan 430064，China

Seqgoing performance design is of vital importance to naval surface combatants and it is a typical Multidisciplinary Design Optimization（MDO）problem.The standard naval vessel hullmodel DTMB 5415 is taken in this paper to illustrate how to used MDO method to hull seagoing performance design.Resistance，seakeeping，and maneuverability are all considered in the optimization.Several seagoing performance indicators such as resistance，pitch amp litude，roll amplitude，and turning diameter are used as the optimization targets，which leads to improved performance of the hull form，and the proposed MDOmethod is thus validated.

hull form；seagoing performance；Multidiscip linary Design Optimization（MDO）

U661.3

ADOI：10.3969/j.issn.1673-3185.2015.05.001

2015-01-26網絡出版時間：2015-10-8 11∶10

陳偉（通信作者），男，1985年生，碩士，工程師。研究方向：艦船總體設計與優化

楊向暉，男，1976年生，博士，高級工程師。研究方向：艦船總體設計與優化

邱遼原，男，1977年生，博士，高級工程師。研究方向：艦船總體設計與優化

網絡出版地址：http∶//www.cnki.net/kcms/detail/42.1755.TJ.20151008.1110.010.htm l