申请/专利权人：江苏科技大学

申请日：2024-01-19

公开（公告）日：2024-05-03

公开（公告）号：CN117973009A

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;G06F30/27;G06F30/15;B63B71/10;G06F111/04

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.05.03#公开

摘要：本申请涉及船舶设计领域，公开了一种应用于船型优化的并行序列采样方法，包括以下步骤：S1、生成设计空间内的初始样本点集合；S2、计算初始样本点集合对应的性能响应值；S3、构建初始代理模型；S4、进行设计空间的Voronoi分割，确定对应的Voronoi单元；S5、根据预测误差以及并行策略在相应的Voronoi单元内选择新的样本点，并更新代理模型；S6、重复步骤S2‑S5直至满足预定的终止条件；S7、采用所述代理模型进行船型设计优化。本发明通过并行采样和代理模型的使用，采用拉丁超立方抽样和自适应序列采样，并根据代理模型的预测误差有针对性地选择新样本点，提高了对设计空间的全局搜索能力，可用于加快船型设计优化过程，提高船型的性能和经济性。

主权项：1.一种应用于船型优化的并行序列采样方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、使用拉丁超立方抽样方法生成设计空间内的初始样本点集合；S2、计算初始样本点集合对应的性能响应值；S3、利用所述初始样本点及其性能响应值构建初始代理模型；S4、基于所述代理模型进行设计空间的Voronoi分割，以确定各个样本点对应的Voronoi单元；S5、执行自适应序列采样，根据预测误差以及并行策略在相应的Voronoi单元内选择新的样本点，并更新代理模型；S6、重复步骤S2-S5直至满足预定的终止条件；S7、采用所述代理模型进行船型设计优化。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江苏科技大学 一种应用于船型优化的并行序列采样方法

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