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公开(公告)号：CN119761122A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411835964.8
申请日：2024-12-13
Applicant: 中国人民解放军海军工程大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06F30/15 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本申请属于舰船动力装置设计方法技术领域，尤其涉及一种基于代理模型的舰船长轴系校中优化方法。包括如下步骤：确定轴系校中所考察的主机运行工况，并根据轴系的初始设计方案获取校中输入参数；建立该轴系的有限元校中计算模型，确定多目标校中优化的优化目标、约束条件及变量，确定校中的优化目标；建立代理模型；进行多目标校中优化计算得到最优的轴系校中方案。本发明在预测精度满足要求的前提下，采用代理模型替代高精度有限元模型，并结合多目标优化算法进行轴系校中优化计算，为长轴系的技术设计提供了一种更高效、更快速的校中优化方法，有助于提高设计效率，缩短设计周期。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114528643A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210192910.9
申请日：2022-03-01
Applicant: 中国人民解放军海军工程大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/28 , G06F111/06 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本申请属于舰船动力装置设计方法技术领域，尤其涉及一种结合流固耦合的舰船轴系动力学多目标优化设计方法。包括如下步骤：构建桨轴船一体化模型；流域模型构建；流固耦合；轴系动力学分析建模；构建多目标优化函数；寻优计算；方案确定本申请结合流固耦合思想，将伴流场条件下的螺旋桨水动力计入轴系动力学分析过程，提高了轴系校中及振动计算精度，提高了多目标优化函数的建立效率以及有效性，能够有效提高针对复杂结构的设计效率；基于有限元分析以及模块化设计的思想引入自适应多目标遗传算法进行多目标寻优计算，提供了一种更加高效和稳定的舰船轴系设计方案。
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公开(公告)号：CN114528643B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202210192910.9
申请日：2022-03-01
Applicant: 中国人民解放军海军工程大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/28 , G06F111/06 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本申请属于舰船动力装置设计方法技术领域，尤其涉及一种结合流固耦合的舰船轴系动力学多目标优化设计方法。包括如下步骤：构建桨轴船一体化模型；流域模型构建；流固耦合；轴系动力学分析建模；构建多目标优化函数；寻优计算；方案确定本申请结合流固耦合思想，将伴流场条件下的螺旋桨水动力计入轴系动力学分析过程，提高了轴系校中及振动计算精度，提高了多目标优化函数的建立效率以及有效性，能够有效提高针对复杂结构的设计效率；基于有限元分析以及模块化设计的思想引入自适应多目标遗传算法进行多目标寻优计算，提供了一种更加高效和稳定的舰船轴系设计方案。
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公开(公告)号：CN114547942B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202210194009.5
申请日：2022-03-01
Applicant: 中国人民解放军海军工程大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本申请属于船舶状态监测及评估方法技术领域，尤其涉及一种基于CAS分析和神经网络的轴系状态监测及评估方法。包括如下步骤：构建模型确定测点，确定测试方案，确定轴系额定运行工况点，针对各类数据测点和处理后的历史数据，构建并训练神经网络，校验其正确性；采集不同工况下的测试数据，根据各测试工况下的状态评价隶属度值对轴系的状态进行监测和评估。本申请的基于CAS分析和神经网络的轴系状态监测及评估方法，能够在现有监测基础上，提高测点的布置效率，降低分析数据的维度和复杂性，提高特征数据的代表性，使得基于该方法的更加科学合理，评估结果具有更高的准确率和可靠性，有助于提高船舶轴系状态监测与评估的效率。
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公开(公告)号：CN114547942A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210194009.5
申请日：2022-03-01
Applicant: 中国人民解放军海军工程大学
Abstract: 本申请属于船舶状态监测及评估方法技术领域，尤其涉及一种基于CAS分析和神经网络的轴系状态监测及评估方法。包括如下步骤：构建模型确定测点，确定测试方案，确定轴系额定运行工况点，针对各类数据测点和处理后的历史数据，构建并训练神经网络，校验其正确性；采集不同工况下的测试数据，根据各测试工况下的状态评价隶属度值对轴系的状态进行监测和评估。本申请的基于CAS分析和神经网络的轴系状态监测及评估方法，能够在现有监测基础上，提高测点的布置效率，降低分析数据的维度和复杂性，提高特征数据的代表性，使得基于该方法的更加科学合理，评估结果具有更高的准确率和可靠性，有助于提高船舶轴系状态监测与评估的效率。
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公开(公告)号：CN119761121A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411835835.9
申请日：2024-12-13
Applicant: 中国人民解放军海军工程大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/15 , G06F111/10 , G06F119/06 , G06F119/14
Abstract: 本申请属于舰船动力装置设计方法技术领域，尤其涉及一种船舶推进轴系数字孪生方法。本方法包括如下步骤：建立推进轴系几何模型；构建轴系1D预测模型；轴系动力学分析；构建推进轴系的数字孪生体；构建数字孪生体与实体的联系；数字孪生1D预测模型迭代；本申请基于1D预测模型，搭建可视化三维几何模型，提高了船舶推进轴系整体数字孪生水平，增强推进轴系可视性，提高了推进轴系数字孪生的寿命分析、故障预警、性能计算能力；基于数据采集系统的数据实时更新与历史运行数据的比对，为舰船推进轴系1D预测模型的更新迭代提供了一种方案。
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