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基于EEDI能效設(shè)計(jì)指數(shù)的高性能船舶優(yōu)化方法研究

發(fā)布時(shí)間:2017-06-01 01:08

  本文關(guān)鍵詞:基于EEDI能效設(shè)計(jì)指數(shù)的高性能船舶優(yōu)化方法研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:EEDI能效設(shè)計(jì)指數(shù)是衡量船舶能效水平的重要指標(biāo),對(duì)于新建船舶,在設(shè)計(jì)初期和試航階段都需要對(duì)該指標(biāo)進(jìn)行驗(yàn)證,驗(yàn)證滿足要求,可以投入運(yùn)營(yíng),反之則淘汰。但該規(guī)則并不適用所有船型,對(duì)于高性能船舶,規(guī)則并沒(méi)有具體要求。然而伴隨著全球溫室效應(yīng)的不斷加強(qiáng),EEDI的要求將越來(lái)越嚴(yán)格,高性能船舶未來(lái)也將納入至標(biāo)準(zhǔn)當(dāng)中。因此,對(duì)高性能船舶EEDI的研究,是高性能船舶建造及研究單位的重要課題。 為了應(yīng)對(duì)未來(lái)EEDI對(duì)高性能船舶進(jìn)行限制,本文在現(xiàn)有的EEDI規(guī)則基礎(chǔ)上,研究了高性能船舶EEDI,對(duì)高性能船舶EEDI計(jì)算公式及基線公式進(jìn)行了探討,并以高速游艇為實(shí)例,對(duì)其能效水平進(jìn)行了分析研究,得出該類型船舶EEDI能效水平。并從節(jié)能裝置、無(wú)壓載水設(shè)計(jì)和船型優(yōu)化三個(gè)方面具體介紹了提高高性能船舶能效水平的措施,為日后高性能船舶節(jié)能減排研究提供參考。 為了進(jìn)一步提高高性能船舶的能效水平,本文創(chuàng)新性的提出了基于EEDI的高性能船舶多目標(biāo)優(yōu)化方法研究,其原理是采用合適的多目標(biāo)優(yōu)化算法,對(duì)影響高性能船舶EEDI的兩個(gè)重要因素航速和載重能力進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化,從而達(dá)到高性能船舶EEDI優(yōu)化的目的。學(xué)習(xí)研究多目標(biāo)優(yōu)化方法,對(duì)比分析多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法和多目標(biāo)遺傳算法,選擇更適合于EEDI優(yōu)化的多目標(biāo)遺傳算法;贛ATLAB多目標(biāo)遺傳算法工具箱,以57.6米高速鋁合金快速反應(yīng)支持船為實(shí)例,對(duì)該高速船進(jìn)行EEDI多目標(biāo)優(yōu)化,得出滿意的優(yōu)化設(shè)計(jì)方案。優(yōu)化結(jié)果表明,多目標(biāo)遺傳算法的應(yīng)用在高性能船舶設(shè)計(jì)初期的船型論證中能有效的提高高性能船舶的能效水平。
【關(guān)鍵詞】:EEDI 高性能船舶 多目標(biāo)優(yōu)化 多目標(biāo)遺傳算法
【學(xué)位授予單位】:大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類號(hào)】:U662
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-8
  • 目錄8-11
  • 第1章 緒論11-15
  • 1.1 前言11-12
  • 1.2 多目標(biāo)優(yōu)化方法研究概述12-13
  • 1.3 論文主要工作13-15
  • 第2章 EEDI能效設(shè)計(jì)指數(shù)研究15-26
  • 2.1 前言15
  • 2.2 EEDI計(jì)算公式15-20
  • 2.2.1 碳轉(zhuǎn)換系數(shù)CF16
  • 2.2.2 船舶航速v_(ref)16
  • 2.2.3 載重能力Capacity16-17
  • 2.2.4 船舶功率P17-18
  • 2.2.5 單位燃油消耗量SFC18
  • 2.2.6 各修正系數(shù)18-20
  • 2.3 EEDI基線研究20-22
  • 2.3.1 EEDI基線的確定20-21
  • 2.3.2 折減系數(shù)的確定21-22
  • 2.4 EEDI適用范圍及驗(yàn)證流程22-25
  • 2.4.1 適用范圍23
  • 2.4.2 驗(yàn)證流程23-25
  • 2.5 本章小結(jié)25-26
  • 第3章 高性能船舶與EEDI能效設(shè)計(jì)指數(shù)26-43
  • 3.1 前言26
  • 3.2 高性能船舶26-33
  • 3.2.1 高性能排水型單體船27-29
  • 3.2.2 小水線面雙體船和穿浪雙體船29-31
  • 3.2.3 高性能多體船31
  • 3.2.4 槽道滑行艇31
  • 3.2.5 水翼艇31-32
  • 3.2.6 氣墊船32-33
  • 3.3 高性能船舶EEDI能效設(shè)計(jì)指數(shù)33-37
  • 3.3.1 高性能船舶EEDI探討33-34
  • 3.3.2 實(shí)例分析34-37
  • 3.4 改善能效水平的方法37-42
  • 3.4.1 節(jié)能裝置38-41
  • 3.4.2 無(wú)壓載水設(shè)計(jì)41-42
  • 3.4.3 船型優(yōu)化42
  • 3.5 本章小結(jié)42-43
  • 第4章 多目標(biāo)優(yōu)化方法研究43-56
  • 4.1 前言43
  • 4.2 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題43-45
  • 4.2.1 定義43-44
  • 4.2.2 多目標(biāo)優(yōu)化Pareto解集44-45
  • 4.3 多目標(biāo)優(yōu)化方法45-50
  • 4.3.1 多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法45-47
  • 4.3.2 多目標(biāo)遺傳算法47-49
  • 4.3.3 兩種優(yōu)化算法的比較49-50
  • 4.4 MATLAB多目標(biāo)遺傳算法工具箱50-55
  • 4.4.1 多目標(biāo)遺傳算法工具箱的特征50
  • 4.4.2 MOGA算法的實(shí)現(xiàn)50-52
  • 4.4.3 實(shí)例計(jì)算驗(yàn)證52-55
  • 4.5 本章小結(jié)55-56
  • 第5章 高性能船舶EEDI多目標(biāo)優(yōu)化56-67
  • 5.1 前言56
  • 5.2 船型參數(shù)與目標(biāo)函數(shù)56-59
  • 5.2.1 船型參數(shù)57
  • 5.2.2 目標(biāo)函數(shù)-航速v_(ref)57-58
  • 5.2.3 目標(biāo)函數(shù)-載重能力Capacity58-59
  • 5.3 高速鋁合金船EEDI多目標(biāo)優(yōu)化59-66
  • 5.3.1 母型船EEDI值計(jì)算59
  • 5.3.2 EEDI優(yōu)化模型的建立59-60
  • 5.3.3 優(yōu)化工具箱的應(yīng)用60-62
  • 5.3.4 優(yōu)化結(jié)果分析62-66
  • 5.4 本章小結(jié)66-67
  • 第6章 優(yōu)化船型阻力數(shù)值模擬67-79
  • 6.1 前言67
  • 6.2 船體模型的建立67-70
  • 6.2.1 NAPA簡(jiǎn)介67-68
  • 6.2.2 船體的建模68-69
  • 6.2.3 靜水力計(jì)算69-70
  • 6.3 阻力數(shù)值模擬70-72
  • 6.3.1 FLUENT簡(jiǎn)介70-71
  • 6.3.2 流域及網(wǎng)格劃分71-72
  • 6.3.3 阻力數(shù)值模擬72
  • 6.4 計(jì)算結(jié)果分析72-78
  • 6.4.1 船體表面壓力分析73-76
  • 6.4.2 船體表面流線分析76-77
  • 6.4.3 阻力分析77-78
  • 6.5 本章小結(jié)78-79
  • 第7章 總結(jié)與展望79-81
  • 7.1 總結(jié)79-80
  • 7.2 展望80-81
  • 參考文獻(xiàn)81-83
  • 附錄A 優(yōu)化計(jì)算Pareto解集83-87
  • 致謝87-88
  • 作者簡(jiǎn)介88

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 柳衛(wèi)東;陳兵;;新造船能效設(shè)計(jì)指數(shù)及其對(duì)船舶設(shè)計(jì)的影響[J];船舶工程;2010年02期

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10 顧雅娟;;無(wú)壓載水艙船型開發(fā)和前景分析[J];船舶與海洋工程;2013年02期

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 魏靜萱;解決單目標(biāo)和多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的進(jìn)化算法[D];西安電子科技大學(xué);2009年


  本文關(guān)鍵詞:基于EEDI能效設(shè)計(jì)指數(shù)的高性能船舶優(yōu)化方法研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



本文編號(hào):411173

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