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船舶三維管路智能布局優(yōu)化算法

發(fā)布時間:2021-07-13 14:50
  針對船舶在三維環(huán)境下管路布局約束多,工程規(guī)則難以量化,難以確定合適的優(yōu)化評價函數(shù)等問題,提出一種新的船舶管路自動布局方法。首先,采用軸平行包圍盒法(AABB)對船體和船內(nèi)設(shè)備進(jìn)行簡化,將其離散成空間節(jié)點(diǎn)并賦予初始信息素和能量值,對空間障礙物進(jìn)行標(biāo)記,并對主要的敷管規(guī)則給出了具體的量化形式;其次,將快速擴(kuò)展隨機(jī)樹(RRT)算法和蟻群優(yōu)化(ACO)算法進(jìn)行結(jié)合,引入方向選擇策略、避障策略和變步長策略,提升了算法搜索效率和成功率,通過建立優(yōu)化評價函數(shù),利用ACO對路徑進(jìn)行循環(huán)迭代優(yōu)化,以期得到滿足工程規(guī)則的綜合最優(yōu)解;最后,采用計算機(jī)模擬的船艙空間布局環(huán)境進(jìn)行管路自動敷設(shè)仿真實驗,驗證了所提方法的有效性和實用性。 

【文章來源】:計算機(jī)應(yīng)用. 2020,40(07)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】:7 頁

【部分圖文】:

船舶三維管路智能布局優(yōu)化算法


管路布局空間

示意圖,方向,信息素,示意圖


其中: 為可選方向節(jié)點(diǎn)信息素濃度的總和,pheromone(i)為每個方向上各節(jié)點(diǎn)的信息素濃度,根據(jù)概率Pi的大小來進(jìn)行方向的選擇,概率Pi較大的被優(yōu)先選擇。2.1.2 避障策略

示意圖,繞障,障礙物,節(jié)點(diǎn)


第二步當(dāng)新生成的節(jié)點(diǎn)不在障礙物內(nèi)時,此時就需要判斷新生成的節(jié)點(diǎn)的連線是否穿過障礙物,將節(jié)點(diǎn)連線進(jìn)行柵格化離散,然后判斷連線上的點(diǎn)是否在障礙物內(nèi):若不存在,則新生成節(jié)點(diǎn)滿足要求,可加入隨機(jī)樹中;若存在節(jié)點(diǎn)在障礙物內(nèi),則認(rèn)為新生成路徑與障礙物發(fā)生干涉,此次生長失敗,返回重新選擇下一節(jié)點(diǎn)。2.1.3 變步長策略

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于MOPSO的航空發(fā)動機(jī)分支管路多目標(biāo)布局優(yōu)化[J]. 柳強(qiáng),毛莉.  機(jī)械工程學(xué)報. 2018(19)
[2]基于迷宮算法和遺傳算法的船舶管路路徑規(guī)劃[J]. 隋海騰,牛文鐵.  工程設(shè)計學(xué)報. 2016(02)
[3]基于改進(jìn)A*算法的管路自動布局設(shè)計與優(yōu)化方法[J]. 吳宏超,劉檢華,唐承統(tǒng),徐聯(lián)杰,劉佳順.  計算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2016(04)
[4]基于最短路徑快速算法的船舶管路自動敷設(shè)方法[J]. 董宗然,林焰.  計算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2014(12)
[5]基于粒子群和蟻群算法的船舶機(jī)艙規(guī)劃方法[J]. 姜文英,林焰,陳明,于雁云.  上海交通大學(xué)學(xué)報. 2014(04)
[6]多蟻群協(xié)進(jìn)化的船舶多管路并行布局優(yōu)化[J]. 范小寧,林焰,紀(jì)卓尚.  上海交通大學(xué)學(xué)報. 2009(02)
[7]船舶管路三維布局優(yōu)化的變長度編碼遺傳算法[J]. 范小寧,林焰,紀(jì)卓尚.  中國造船. 2007(01)
[8]基于遺傳算法的管路智能敷設(shè)應(yīng)用研究[J]. 陳志英,樊江,蔡乓乓,王榮橋.  機(jī)械科學(xué)與技術(shù). 2006(08)
[9]航空發(fā)動機(jī)外部管路自動敷設(shè)研究[J]. 樊江,馬枚,楊曉光.  機(jī)械設(shè)計. 2003(07)

碩士論文
[1]基于改進(jìn)RRT的智能車路徑規(guī)劃[D]. 朱旻華.南京理工大學(xué) 2018



本文編號:3282265

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