[发明专利]基于智能推理的船舶设计方法有效

专利信息
申请号: 202110256892.1 申请日: 2021-03-09
公开(公告)号: CN112918632B 公开(公告)日: 2022-08-19
发明(设计)人: 刘维勤;罗文平 申请(专利权)人: 武汉理工大学
主分类号: B63B71/00 分类号: B63B71/00
代理公司: 武汉开元知识产权代理有限公司 42104 代理人: 潘杰
地址: 430070 湖*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 基于 智能 推理 船舶设计 方法
【权利要求书】:

1.一种基于智能推理的船舶设计方法,其特征在于包括以下步骤:

S1.输入待设计的船舶指标;

S2.将主尺度参数库与待设计的船舶指标相关联通过深度学习与智能推理,得出主尺度参数方案;

S3.将船体型线离散为船艏型线、船艉型线、船舯型线;将主尺度参数分别与船艏型线库与船艉型线库相关联通过深度学习与智能推理获得船艏型线和船艉型线,对船艏型线和船艉型线进行快速光滑插值形成船舯型线,以生成船体型线方案;

S4.将主尺度参数与总布置数据库相关联,通过深度学习与智能推理,根据船体型线布置进行优化,得出各功能模块的布置方案;

S5.将主尺度参数与横剖面结构数据库相关联,通过深度学习与智能推理,根据船体型线布置进行优化,得出横剖面设计方案;

S6.将主尺度参数与主要设备数据库相关联,通过深度学习与智能推理,根据船体型线布置进行优化,得出主要设备方案;

S7.输出型线图、总布置简图、典型横剖面结构简图、主要设备清单和性能计算书;其中性能计算书结合已确定的船体型线与总布置方案获得。

2.根据权利要求1所述的基于智能推理的船舶设计方法,其特征在于待设计的船舶指标包括航速、续航、排水量、航区。

3.根据权利要求1所述的基于智能推理的船舶设计方法,其特征在于主尺度参数库,具体包括船长库、船宽库、型深/吃水库、方形系数库、菱形系数库、横剖面积系数库、水线面系数库。

4.根据权利要求1所述的基于智能推理的船舶设计方法,其特征在于总布置数据库包括生活模块库、动力模块库、指挥模块库;步骤S4中,建立各模块库中各个部分与主尺度参数的关联;其中的生活模块,包括生活模块底层甲板高度与型深比、顶层甲板高度与型深比、尾部舱壁距船尾距离与船长比、左舷侧舱壁距船中距离与船宽比;动力模块包括底层甲板高度与型深比、顶层甲板高度与型深比、尾部舱壁距船尾距离与船长比、首部舱距船尾距离与船长比;指挥模块包括底层甲板高度与型深比、顶层甲板高度与型深比、尾部舱壁距船尾距离与船长比、首部舱壁距船尾距离与船长比、左舷侧舱壁距船中距离与船宽比、右舷侧舱壁距船中距离与船宽比。

5.根据权利要求1所述的基于智能推理的船舶设计方法,其特征在于横剖面结构数据库离散为甲板结构库、船底结构库、舷侧结构库、纵舱壁结构库,并进一步离散化;其中的甲板结构,离散为典型横剖面的甲板数、甲板板厚、甲板纵绗选型、甲板纵绗数、两甲板纵绗间甲板纵骨数、甲板纵骨选型;船底结构离散为典型横剖面的单双底类型、船底板厚、内底板厚、船底纵桁选型、船底纵桁数、两船底纵桁间纵骨数、船底纵骨选型;舷侧结构离散为典型横剖面的单双舷类型、舷侧外板板厚、内舷板板厚、舷侧纵桁选型、舷侧纵桁数、两舷侧纵桁间纵骨数、舷侧纵骨选型;纵舱壁结构离散为典型横剖面的纵舱壁数、纵舱壁板厚、纵舱壁纵桁选型、纵舱壁纵桁数、两纵舱壁纵桁间纵骨数、纵舱壁纵骨选型。

6.根据权利要求1所述的基于智能推理的船舶设计方法,其特征在于主要设备库包括主机参数库、螺旋桨参数库;主机参数库细化为主机数量、功率、重量、价格、长度、宽度、高度;螺旋桨参数库细化为螺旋桨类型、直径、效率。

7.根据权利要求1所述的基于智能推理的船舶设计方法,其特征在于步骤S2中,还包括以下步骤:对主尺度参数进行尺度比衡准,要求所设计的船舶尺度比和各系数满足现有船舶的尺度比分布范围,包括船长船宽比、船宽吃水比、型深吃水比、方形系数范围,船舶主尺度正常的尺度比范围通过系列母型船归纳总结或CCS规范得到;如果衡准结果不在范围内则重新获取主尺度参数。

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