一种基于遗传算法的螺旋桨设计方法技术

本发明专利技术公开了一种基于遗传算法的螺旋桨设计方法，包括以下步骤：先预设初始航速V0；确定螺旋桨初始参数的取值范围；构造基因组种群；对基因组种群进行空泡校核剔除重组不合要求的基因组；计算基因组的螺旋桨效率；对基因组种群进行进化与淘汰，直至达到预设进化次数；输出并选取效率最高的螺旋桨设计参数计算相对应的航速；最后依据航速判断是否继续优化。本发明专利技术采用遗传算法优化设计，克服了现有技术中为得到最佳螺旋桨效率，需要考虑各参数间改变时的相互影响而不断调整的局限，提高了螺旋桨的设计效率；相比较因运用图谱设计方式仅得到一组最优参数而言，本发明专利技术最终得到的一组多解的优化参数方案，更加便于选择确定最优的螺旋桨设计方案。

【技术实现步骤摘要】
一种基于遗传算法的螺旋桨设计方法
本专利技术涉及螺旋桨设计
，更具体而言，涉及一种基于遗传算法的螺旋桨设计方法。
技术介绍
遗传算法(GeneticAlgorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群(population)开始的，而一个种群则由经过基因(gene)编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，在实际应用时一般进行简化，如简化为二进制编码。初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代(generation)演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度(fitness)大小选择(selection)个体，并借助于自然遗传学的遗传算子(geneticoperators)进行组合交叉(crossover)和变异(mutation)，产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码(decoding)，可以作为问题近似最优解。螺旋桨设计是整个船舶设计的一个重要组成部分。在船舶线型初步设计完成后，通过有效马力估算或船模阻力试验，得出该船地有效马力曲线。在此基础上，要求设计出一个具有效率最佳的螺旋桨，使之能达到：给定主机功率时，船舶所能达到的最大航速；或者是，保持所需航速所必须的最小主机功率。在螺旋桨设计过程中，当确定船舶的机型参数后，可得到螺旋桨直径D、螺距比P/D、盘面比AE/A0、桨叶数Z、以及航速V的初始参数的设计范围；但是，为了节省船舶运行费用，需要确定最佳的螺旋桨效率，也就是要确定目标航速V0以及目标航速V0相对应的螺旋桨直径D、螺距比P/D、盘面比AE/A0、桨叶数Z以及目标航速V0的具体数值。现有使用图谱设计方法中，为了得到最佳的螺旋桨效率，有时设计人员采用图谱设计方式，根据螺旋桨直径D、螺距比P/D、盘面比AE/A0、桨叶数Z以及目标航速V0的初始参数的设计范围，从荷兰船模水池图谱表中查询得到最相近的具体数值。但是，这种图谱设计方式存在以下缺陷：一方面，计算量大，需要耗费设计人员大量的操作时间；另一方面，有时因为条件限制，而无法从荷兰船模水池图谱表中查询得到最佳航速V相对应的螺旋桨直径D、螺距比P/D、盘面比AE/A0、桨叶数Z以及目标航速V0的具体数值，无法得到最佳的螺旋桨效率；并且，从荷兰船模水池图谱表中只能查询到唯一解，对于既限定转速、又限定螺旋桨直径，且螺旋桨直径不在最佳直径范围时的情形，无法得到最佳螺旋桨效率，运用局限大。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种基于遗传算法的螺旋桨设计方法，解决现有技术中因运用图谱设计方式设计螺旋桨当参数限制较多，且螺旋桨因为参数限制导致不能在图谱最佳效率区域取值而导致无法得到最佳螺旋桨效率，及图谱取值误差大的缺陷。一种基于遗传算法的螺旋桨设计方法，包括以下步骤：S1、预计一个船航速V0(设计预期达到的航速)；S2、输入螺旋桨初始参数的设计范围：根据设计的要求，事先确定螺旋桨直径D、螺距比P/D、盘面比AE/A0、桨叶数Z、基因组种群规模以及螺旋桨转速Np(因主机、齿轮箱确定而为一定值)的初始参数的设计范围；S3、构造基因组种群：对螺旋桨直径D、螺距比P/D、盘面比AE/A0以及桨叶数Z四个参数在设定范围内随机取值，并将值进行无因次转化，拼接这四个二进制编码形成二进制遗传编码组集合；S4、空泡校核；对基因组种群的各个基因组编码信息分别进行无因次数据还原，以航速V0、螺旋桨直径D、螺距比P/D、盘面比AE/A0、桨叶数Z、桨叶中心到水面距离hs、主机推力PD等值进行空泡校核。通过空泡校核的参数为合格的螺旋桨设计参数，对应的基因组为合格的基因组；S5、计算螺旋桨效率：对满足空泡要求的新基因组的各个新基因组编码信息分别进行无因次数据还原，计算出此基因组种群的对应的螺旋桨效率；重复完成确定数量的基因组，形成一代基因种群，对这代基因种群的螺旋桨效率按降序排序；S6、基因种群的进化：预设基因交叉遗传规则、移民遗传规则、变异率以及淘汰率，生成下一代基因种群。每完成一个新基因组，调用步骤S4，剔除不满足空泡要求的基因组。重复进化与空泡校核，直到满足空泡条件的基因组数量达到设定数量，完成一次基因进化过程，获得新一代的基因组种群。调用步骤S5，获得每个基因组的效率值，以效率值降序排序；S7、判断进化次数是否达到预设值：预设进化次数n，且执行步骤S6后，进化次数N＝N+1，若N不大于n，则再次执行步骤S6；若N大于n，则下一步；S8、输出最优螺旋桨效率设计参数组，航速确定：得到航速V0相对应的一组基因组，各基因组各基因编码转化得到相对应的：螺旋桨直径D、螺距比P/D、盘面比AE/A0、桨叶数Z以及螺旋桨效率值。选定排序为第一的基因各参数，按预设的航速V取值范围，分别计算各个航速V相对应的推力T和阻力F(V)，计算出推力T等于阻力F(V)相对应的目标航速VS；S9、参数优化结果判断；比较V0与VS的差，如偏差大于判断值，则回到步骤S1进行再优化，将V0＝VS，重新进行优化计算；直到V0与VS的差小于判断值，输出优化结果，优化完成。作为本专利技术的优先方案，该步骤S3具体为:S31、设置遗传编码规则，根据输入的螺旋桨直径D的设计范围，其余参数系统设定：螺距比P/D系统设置0<P/D<1、盘面比AE/A0系统设置0<AE/A0<1、桨叶数3≤Z<＜7，对每组螺旋桨直径D、螺距比P/D、盘面比AE/A0以及桨叶数Z进行随机取值；S32、无因次转化：将这随机获得的这四个实数转化为规定二进制位数的二进制数值，形成螺旋桨直径D、螺距比P/D、盘面比AE/A0以及桨叶数Z等四个二进制基因；S33、初始基因生成：将螺旋桨直径D、螺距比P/D、盘面比AE/A0以及桨叶数Z的二进制基因进行拼接，从而形成一个初始的基因组；经过多次循环执行步骤S31-S33，从而形成含有预设数目基因组的基因组种群。作为本专利技术的优先方案，该步骤S4具体为：S41、获取基因组种群中各个基因的基因组编码信息(D、P/D、AE/A0、Z)；S42、对各个基因组的编码信息进行无因次数据还原，得到各个基因组编码信息相对应的螺旋桨直径D、螺距比P/D、盘面比AE/A0以及桨叶数Z的具体数值；S43、根据螺旋桨直径D、螺距比P/D、盘面比AE/A0以及桨叶数Z的具体数值，利用推力负荷系数公式和实际推力负荷系数公式进行空泡校核；S44、满足空泡校核要求的基因组数据，确定为合格的基因个体。作为本专利技术的优先方案，该步骤S5具体为：S51、根据步骤S4中的新基因组种群，获取新基因组编码信息；S52、对各个新基因组编码信息进行无因次数据还原，得到各个新基因组编码信息相对应的螺旋桨直径D、螺距比P/D、盘面比AE/A0以及桨叶数Z的具体数值；S53、根据各个新基因组编码信息相对应本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于遗传算法的螺旋桨设计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、预设航速V0；S2、输入螺旋桨初始参数的设计范围：根据设计的要求，确定螺旋桨直径D、螺距比P/D、盘面比AE/A0、桨叶数Z、基因组种群规模以及螺旋桨转速Np的初始参数的设计取值范围；S3、构造基因组种群；S4、对基因组种群进行空泡校核；S5、计算基因组的螺旋桨效率；S6、基因组种群的进化：通过基因组进行移民或交叉遗传与变异处理，挑选出进化后满足空泡校核的基因组种群；S7、判断进化次数是否达到预设值：预设进化次数n，且执行步骤S6后，进化次数N＝N+1，若N不大于n，则再次执行步骤S6；若N大于n，则执行步骤S8；S8、输出最优螺旋桨效率设计参数组，确定目标航速VS；S9、参数优化结果判断；比较V0与VS的差，若偏差大于判断值，则回到步骤S1进行再优化，令V0＝VS，再次执行步骤S1‑S9；直到V0与VS的偏差不大于判断值，输出优化结果，优化完成。

【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法的螺旋桨设计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、预设航速V0；S2、输入螺旋桨初始参数的设计范围：根据设计的要求，确定螺旋桨直径D、螺距比P/D、盘面比AE/A0、桨叶数Z、基因组种群规模以及螺旋桨转速Np的初始参数的设计取值范围；S3、构造基因组种群；S4、对基因组种群进行空泡校核；S5、计算基因组的螺旋桨效率；S6、基因组种群的进化：通过基因组进行移民或交叉遗传与变异处理，挑选出进化后满足空泡校核的基因组种群；S7、判断进化次数是否达到预设值：预设进化次数n，且执行步骤S6后，进化次数N＝N+1，若N不大于n，则再次执行步骤S6；若N大于n，则执行步骤S8；S8、输出最优螺旋桨效率设计参数组，确定目标航速VS；S9、参数优化结果判断；比较V0与VS的差，若偏差大于判断值，则回到步骤S1进行再优化，令V0＝VS，再次执行步骤S1-S9；直到V0与VS的偏差不大于判断值，输出优化结果，优化完成。2.如权利要求1所述的一种基于遗传算法的螺旋桨设计方法，其特征在于，所述步骤S3具体为:S31、设置遗传编码规则：根据输入的螺旋桨直径D的设计范围，其余参数系统设定：螺距比P/D系统设置0<P/D<1、盘面比AE/A0系统设置0<AE/A0<1、桨叶数3≤Z<＜7，对每组螺旋桨直径D、螺距比P/D、盘面比AE/A0以及桨叶数Z进行随机取值；S32、无因次转化：将这随机获得的这四个实数转化为规定二进制位数的二进制数值，形成螺旋桨直径D、螺距比P/D、盘面比AE/A0以及桨叶数Z等四个二进制基因；S33、初始基因生成：将螺旋桨直径D、螺距比P/D、盘面比AE/A0以及桨叶数Z的二进制基因进行拼接，形成基因组。3.如权利要求1所述的一种基于遗传算法的螺旋桨设计方法，其特征在于，所述步骤S4具体为：S41、获取各个基因的基因组编码信息；S42、对各个基因组的编码信息进行无因次数据还原，得到各个基因组编码信息相对应的螺旋桨直径D、螺距比P/D、盘面比AE/A0以及桨叶数Z的具体数值；S43、根据螺旋桨直径D、螺距比P/D、盘面比AE/A0以及桨叶数Z的具体数值，利用推力负荷系数公式和实际推力负荷系数公式进行空泡校核；进行空泡校核；S44、满足空泡校核要求的基因组种群，确定为合格的基因组种群。4.如权利要求1所述的一种基于遗传算法的螺旋桨设计方法，其特征在于，所述步骤S5具体为：S51、根据步骤S4中的新基因组种群，获取新基因组编码信息；S52、对各个新基因组编码信息进行无因次数据还原，得到各个新基因组编码信息相对应的螺旋桨直径D、螺距比P/D、盘面比AE/A0以及桨叶数Z的具体数值；S53、根据各个新基因组编码信息相对应的螺旋桨直径D、螺距比P/D、盘面比AE/A0以及桨叶数Z的具体数值，利用进速系数公式计算出进速系数J，利用推力系数公式计算出推力系数KT，利用转矩系数公式计算出转矩系数KQ；S54、根据各个新基因组相对应的进速系数J、推力系数KT以及转矩系数KQ，利用螺旋桨效率公式分别计...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢纪文，
申请(专利权)人：中船西江造船有限公司，
类型：发明
国别省市：广西,45