船体结构耐撞性能优化：正交设计与BP-GA算法的应用

"基于正交设计与BP-GA算法的船体结构耐撞性能优化设计 (2013年)"这篇论文探讨了如何通过优化设计提升船体结构的耐撞性能，这是船舶安全领域的一个重要议题。在船舶遭遇碰撞时，结构的耐撞性能决定了其抵抗损害的能力，从而保护船上人员和货物的安全。 文中采用的方法结合了正交试验设计(Orthogonal Design)、反向传播神经网络(Backpropagation Neural Network, BPNN)以及遗传算法(Genetic Algorithm, GA)。正交试验设计是一种统计方法，它可以在较少的实验次数下有效地探索多个因素对结果的影响，以找出最优的参数组合。在这个研究中，它被用来确定影响船体结构耐撞性能的关键因素。 BP神经网络是一种用于模型预测和复杂问题求解的机器学习工具。在这里，它被用来构建一个响应面模型，模拟船体结构在碰撞情况下的行为，以评估不同设计方案对耐撞性能的影响。而遗传算法则是一种全局优化技术，模拟生物进化过程中的“优胜劣汰”原则，通过迭代改进，寻找最优化的结构设计。 论文提出了一个耐撞性综合指标，该指标作为优化目标函数，衡量船体结构在碰撞时的性能。在设定结构质量为约束条件下，利用MSC/Dytran这款强大的有限元分析软件，对船舶碰撞进行数值模拟，从而实现对船舷侧结构的耐撞性优化设计。 通过实际应用，研究发现优化后的结构在耐撞性能上有显著提升，验证了所提出方法的有效性。这种方法为船体结构耐撞性能的优化设计提供了新的理论支持和实践指导，对于提升船舶安全性，降低事故损失具有重要意义。 关键词涉及的领域包括船舶碰撞分析、耐撞性研究、结构优化设计、正交试验方法的应用、神经网络在响应面建模中的作用以及遗传算法在解决复杂优化问题上的运用。这些技术的结合，展示了多学科交叉在解决实际工程问题上的潜力。 这篇论文的发表在《江苏科技大学学报(自然科学版)》上，反映了江苏科技大学在船舶与海洋工程领域的研究实力。通过这种创新的设计方法，不仅提升了船舶设计的科学性和实用性，也为未来相关领域的研究提供了参考和借鉴。