摘要: 船舶总布置优化设计研究对船舶型线、结构等多种优化设计技术的融合统一具有重要意义，是现代船舶智能设计方法中亟待突破的核心问题。本文围绕船舶总布置优化设计建模方法和智能协同求解技术展开研究，旨在提出一种适用于船舶初步设计阶段的总布置优... 展开 船舶总布置优化设计研究对船舶型线、结构等多种优化设计技术的融合统一具有重要意义，是现代船舶智能设计方法中亟待突破的核心问题。本文围绕船舶总布置优化设计建模方法和智能协同求解技术展开研究，旨在提出一种适用于船舶初步设计阶段的总布置优化设计方法，实现船舶总体布局方案的自动优化设计。 通过将船舶总布置分解成船舶拓扑布置和船舶几何布置，实现了船舶总布置的拓扑关系和几何特征优化在数学表达形式上的统一。将网络科学技术引入到船舶总布置优化问题中，提出了一种基于网络表征的船舶拓扑布置，实现了船舶总布置在拓扑空间的表达，为优化协调船舶布置对象拓扑关系提供了一个全新的视角。为了方便船舶总布置在几何空间的描述，建立了船舶几何布置参数化模型，为船舶几何布置优化设计奠定基础。根据船舶拓扑和几何布置优化设计侧重不同，分别建立了相对独立的船舶拓扑和几何布置评估模型，最终形成一种可以通用的船舶总布置优化设计建模方法。 智能优化算法作为求解复杂优化问题的有效工具，是船舶总布置优化问题求解的核心技术。为了提高船舶总布置优化问题的求解效率和求解精度，以植物细胞内的碳氧循环过程和自然界中的粒子扩散现象为启发灵感，提出了一种全新的智能优化算法——基于P系统的扩散算法(DiffusionAlgorithmbasedonPsystem,DAPS)。并进行了系统的测试对比试验以验证DAPS的计算性能；试验结果表明，DAPS在各种类型优化问题上均表现出优秀的计算性能，适用于船舶总布置这类设计变量规模大，目标函数不连续、不可导的复杂优化问题。 考虑到船舶总布置优化中涉及大量的约束条件，以DAPS为基础提出了一种集成多方法的约束优化问题求解技术，并选用了13个复杂约束优化问题作为基准测试函数，验证了所提出约束处理技术的有效性。为了保证船舶总布置优化问题求解过程中拓扑关系和几何特征的一致性，建立了船舶拓扑-几何布置映射关系。最终，以集成多种约束处理方法的DAPS为基础，利用船舶拓扑-几何布置映射关系实时共享船舶拓扑和几何求解信息，实现了船舶拓扑布置和船舶几何布置优化问题的智能协同求解。 最后，为了验证本文提出的船舶总布置优化设计建模方法和智能协同求解技术的有效性，以Atlantis科考船和150客长江豪华旅游船为对象进行测试验证。测试结果表明本文提出方法能够自动创建合理、优秀的船舶总布置方案；与传统总布置设计方法相比，船舶总布置优化设计方法能提高船舶设计人员在船舶初步设计阶段的总布置设计效率，为后续的船舶总布置详细设计提供有效指导。 收起