【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人帆船，具体涉及一种基于nsga-ii算法的梯形帆多目标尺寸优化方法。
技术介绍
1、无人帆船是一种利用风能自主航行的海洋机器人，翼帆作为无人帆船的关键部件，其设计直接影响到无人帆船的航行效率和稳定性。
2、现阶段，尺寸优化已成为提高无人帆船性能的重要手段之一，通过尺寸优化有助于设计出更加高效的翼帆，减少能耗的同时还能确保无人帆船在不同海洋条件下的稳定航行。此外，尺寸优化还有助于减小材料的使用，在降低成本的同时提高无人帆船的载荷能力。
3、因此，亟需提出一种基于nsga-ii算法的梯形帆多目标尺寸优化方法，通过研究梯形帆的合力、强度与多个设计变量之间的关系，实现对梯形帆的多目标尺寸优化，获取能够提供最大化合力和足够强度的最优尺寸，为梯形帆尺寸的优化设计提供新的解决方案。
技术实现思路
1、本专利技术旨在确定能够为无人帆船提供足够推力且轻量、高强度的最优梯形帆尺寸设计参数，提出了一种基于nsga-ii算法的梯形帆多目标尺寸优化方法，将梯形帆设计参数与性能评价参数相结合，利用克里金代理模型替代流体仿真分析准确获取梯形帆的性能评价参数，并结合nsga-ii算法进行梯形帆设计参数寻优，实现了对最优梯形帆设计参数的快速确定，为优化无人帆船的设计方案提供了新思路。
2、本专利技术具体采用如下技术方案：
3、一种基于nsga-ii算法的梯形帆多目标尺寸优化方法，包括以下步骤：
4、步骤1，选取展弦比、锥度比、拱度比作为梯
5、步骤2，基于拉丁超立方抽样方法在各设计参数的取值范围内进行采样，获取多组设计参数；
6、步骤3，分别针对各组设计参数，利用流体仿真分析软件构建梯形帆模型，通过仿真得到各组设计参数所对应的性能评价参数，包括梯形帆的合力、应力和应变，并根据各组设计参数及其所对应的性能评价参数获取多个梯形帆样本数据，构建数据库；
7、步骤4，建立克里金代理模型，利用数据库中的梯形帆样本数据训练克里金代理模型，使得训练后克里金代理模型对于梯形帆性能评价参数的预测结果满足预设精度要求，利用训练后的克里金代理模型根据梯形帆的设计参数直接预测梯形帆的性能评价参数；
8、步骤5，选取多组待择优的梯形帆设计参数，基于nsga-ii算法和克里金代理模型对梯形帆设计参数进行多目标尺寸优化，得到最优梯形帆设计参数；
9、步骤6，利用流体仿真分析软件确定最优梯形帆设计参数的性能评价参数，验证基于nsga-ii算法和克里金代理模型对梯形帆设计参数进行多目标尺寸优化所获取最优梯形帆设计参数的准确性。
10、优选地，所述步骤3中，所述梯形帆模型包括蒙皮与骨架；所述蒙皮安装于所述骨架上形成帆面；所述骨架包括多个翼肋和翼梁，所述翼肋等间隔设置于所述翼梁上，翼梁底端固定于梯形帆模型底部，所述帆面截面由梯形截面和长方形截面两部分组成，其中，梯形截面位于长方形截面的上方，且梯形截面的宽度由顶部向底部方向逐渐增大。
11、优选地，基于流体仿真分析软件，分别针对各组设计参数利用梯形帆模型进行仿真分析，具体过程为：
12、根据设计参数、结构参数和材料性能在三维坐标系内建立梯形帆模型，其中，三维坐标系的原点位于梯形帆模型的前缘处，x轴沿梯形帆模型翼梁的弦长方向设置，y轴沿梯形帆模型的厚度方向设置，z轴沿梯形帆模型的展长方向设置；
13、设置梯形帆模型的流场计算域和流场初始参数，设置流场中流体的入口边界、出口边界、流动方向和流速，并将流体的入口边界作为流场计算域的速度入口、流体的出口边界作为流场计算域的压力出口，设置梯形帆模型与流体入口边界、流体出口边界之间的距离；
14、设置流体仿真分析的仿真总时长和时间步长，
15、在各时间步内，利用梯形帆模型仿真模拟并进行瞬态动力学分析，直至达到预设的仿真总时长结束仿真，获取梯形帆模型的受力情况，得到梯形帆模型所受到的阻力、升力和合力，并根据梯形帆模型所受到的合力，利用有限元分析软件计算梯形帆模型的应力和应变，得到梯形帆模型设计参数所对应的性能评价参数，包括梯形帆模型的合力、应力和应变；
16、将梯形帆模型的设计参数与所对应的性能评价参数相结合，以性能评价参数作为设计参数的标签，形成梯形帆样本数据，并根据所有设计参数所确定的梯形帆样本数据构建数据库，用于训练克里金代理模型。
17、优选地，所述梯形帆模型的流场计算域基于质量守恒方程和动量守恒方程，所述流场计算域为：
18、
19、其中，
20、
21、式中，ρ为；t为时间；为速度矢量，其中，u为速度矢量在x方向上的分量，v为速度矢量在y方向上的分量，w为速度矢量在z方向上的分量；div(·)为散度；p为压力；τxx、τyx、τzx、τxy、τyy、τzy、τxz、τyz、τzz均为分子粘性作用于微元体表面上所产生粘性力τ的分量；fx为微元体在x方向上的质量力，fy为微元体在y方向上的质量力，fz为微元体在z方向上的质量力。
22、优选地，所述步骤4中，包括以下子步骤：
23、步骤4.1，建立克里金代理模型，利用数据库训练克里金代理模型，从数据库中随机抽取梯形帆样本数据输入至克里金代理模型中，利用克里金代理模型根据梯形帆样本数据内梯形帆的设计参数预测梯形帆的性能评价参数，得到梯形帆的合力、应力和应变的预测值；
24、步骤4.2，将梯形帆的合力、应力和应变的预测值与梯形帆样本数据标签中性能评价参数的仿真计算值进行对比，计算克里金代理模型预测的精度值，并与预设精度进行对比；若克里金代理模型的预测精度不低于预设精度，则表明克里金代理模型的预测结果准确，进入步骤4.3，否则，则调整克里金代理模型的核函数，返回步骤4.1中，继续利用数据库中的梯形帆样本数据训练克里金代理模型，直至克里金代理模型的预测精度不低于预设精度；
25、步骤4.3，获取经数据库训练后的克里金代理模型，利用训练后的克里金代理模型替代流体仿真分析软件根据梯形帆的设计参数直接预测梯形帆的性能评价参数。
26、优选地，所述克里金代理模型为：
27、
28、式中，i为梯形帆样本数据的序号，xi为输入的梯形帆样本数据；为克里金代理模型的预测值；f(·)为核函数；β*为核函数系数；r(·)为相关向量；t为转置矩阵；γ*为相关因子。
29、优选地，所述步骤5，包括以下子步骤：
30、步骤5.1，设置最大迭代次数并将迭代次数初始化为0，开始进行迭代优化；
31、步骤5.2，根据待择优的梯形帆设计参数，构建种群数量为n的初始种群；
32、步骤5.3，将初始种群中的个体作为父代，生成父代种群p，利用训练后的克里金代理模型预测父代种群p中各个体所对应的性能评价参数，结合性能评价参数的预设评价顺序和各个体的拥挤本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于NSGA-II算法的梯形帆多目标尺寸优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于NSGA-II算法的梯形帆多目标尺寸优化方法，其特征在于，所述步骤3中，所述梯形帆模型包括蒙皮与骨架；所述蒙皮安装于所述骨架上形成帆面；所述骨架包括多个翼肋和翼梁，所述翼肋等间隔设置于所述翼梁上，翼梁底端固定于梯形帆模型底部，所述帆面截面由梯形截面和长方形截面两部分组成，其中，梯形截面位于长方形截面的上方，且梯形截面的宽度由顶部向底部方向逐渐增大。
3.如权利要求2所述的基于NSGA-II算法的梯形帆多目标尺寸优化方法，其特征在于，基于流体仿真分析软件，分别针对各组设计参数利用梯形帆模型进行仿真分析，具体过程为：
4.如权利要求3所述的基于NSGA-II算法的梯形帆多目标尺寸优化方法，其特征在于，所述梯形帆模型的流场计算域基于质量守恒方程和动量守恒方程，所述流场计算域为：
5.如权利要求1所述的基于NSGA-II算法的梯形帆多目标尺寸优化方法，其特征在于，所述步骤4中，包括以下子步骤：
6.如权利要求5所述的基
7.如权利要求1所述的基于NSGA-II算法的梯形帆多目标尺寸优化方法，其特征在于，所述步骤5，包括以下子步骤：
8.如权利要求7所述的基于NSGA-II算法的梯形帆多目标尺寸优化方法，其特征在于，所述交叉变异处理基于模拟二进制交叉和多项式变异；
9.如权利要求1所述的基于NSGA-II算法的梯形帆多目标尺寸优化方法，其特征在于，所述步骤6中，分别针对各组待择优的梯形帆设计参数构建梯形帆模型，利用流体仿真分析软件模拟得到不同各组梯形帆设计参数所对应的性能评价参数，获取最优梯形帆设计参数，并与基于NSGA-II算法和克里金代理模型对梯形帆设计参数进行多目标尺寸优化所获取的最优梯形帆设计参数进行对比，验证基于NSGA-II算法和克里金代理模型对梯形帆设计参数进行多目标尺寸优化所获取最优梯形帆设计参数的准确性。
...【技术特征摘要】
1.一种基于nsga-ii算法的梯形帆多目标尺寸优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于nsga-ii算法的梯形帆多目标尺寸优化方法，其特征在于，所述步骤3中，所述梯形帆模型包括蒙皮与骨架；所述蒙皮安装于所述骨架上形成帆面；所述骨架包括多个翼肋和翼梁，所述翼肋等间隔设置于所述翼梁上，翼梁底端固定于梯形帆模型底部，所述帆面截面由梯形截面和长方形截面两部分组成，其中，梯形截面位于长方形截面的上方，且梯形截面的宽度由顶部向底部方向逐渐增大。
3.如权利要求2所述的基于nsga-ii算法的梯形帆多目标尺寸优化方法，其特征在于，基于流体仿真分析软件，分别针对各组设计参数利用梯形帆模型进行仿真分析，具体过程为：
4.如权利要求3所述的基于nsga-ii算法的梯形帆多目标尺寸优化方法，其特征在于，所述梯形帆模型的流场计算域基于质量守恒方程和动量守恒方程，所述流场计算域为：
5.如权利要求1所述的基于nsga-ii算法的梯形帆多目标尺寸优化方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：秦洪德，王允美，曹小建，薛祎凡，袁驷驹，齐颐君，于宋，匀铎，武鋆熠，孙冬程，职锦强，陈建廷，邓忠超，朱仲本，牟晓凯，白桂强，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：
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