蚁群算法优化大型油船中剖面结构：降低重量与效率提升

本文主要探讨了在现代大型油船设计领域中，如何利用先进的优化算法——蚁群算法来提升中剖面结构的效率和经济性。大型油船的中剖面结构优化是船舶设计中的关键环节，因为这直接影响到船舶的重量、稳定性以及运营成本。作者选取了纵骨型号等关键设计变量作为优化因素，构建了一个目标函数，目标是通过最小化单位长度中剖面构件的重量来实现结构的轻量化。 在设计过程中，作者参考了挪威规范，引入了一系列严格的约束条件，如总纵强度等，以确保船舶在满足安全标准的同时进行优化。这些约束条件对于保障船舶的结构强度和航行安全性至关重要。通过改进的蚁群算法，对这个优化模型进行计算，结果显示，这种方法成功地减轻了大型油船中剖面纵向结构的单位长度重量，从而实现了重量的有效节省。 蚁群算法作为一种启发式搜索算法，其模仿蚂蚁群体寻找食物的行为，能够有效地在设计空间中探索并找到最优解。这种算法具有良好的全局寻优能力和自适应性，尤其适合处理复杂的多目标优化问题。论文的结论强调了蚁群算法在大型油船中剖面结构优化设计中的实际应用价值和有效性，证明了它在提高设计效率和降低成本方面的重要作用。 本文的研究对于推动船舶设计技术的发展，特别是在大型油船领域的节能减排和经济性提升方面，具有重要的理论和实践意义。随着科技的进步，未来可能会有更多基于人工智能和机器学习的优化算法被应用于船舶结构设计，以进一步提高船舶性能和可持续性。