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基于SBD的船舶参数化自动优化设计关键技术研究的开题报告
一、研究背景及意义
船舶设计是现代工程设计的复杂领域之一。一个完整的船舶设计需要考虑多个因素，如良好的航行性能、良好的耐航性、良好的舒适度、符合法规要求、节能环保、安全性能等。将这些因素通过多种参数综合起来，构建出可以实现最优船舶性能的设计方案，是造船工程师们需要完成的一个重要任务。
传统的船舶设计一般是基于经验和试错的方式来完成的，设计师需要反复的修改、优化设计，在庞大的设计工程中这种方式是非常耗费时间和精力的，而且资源浪费较大。同时，在复杂的设计任务中，由于设计方案数量巨大，导致设计师们必须选择有限数量的设计方案，无法得到全局最优解。经过近年来技术的发展和进步，可以通过数值计算的方法来完成船舶参数化自动优化设计，极大的提高了设计的效率和质量。
近年来，船舶设计方面的自动化和智能化技术不断发展。自动化设计既可以有效地提高设计效率，又能够方便地实现对大量设计方案的全局搜索，大大提高了设计的精度和优化的效果，同时也减少了人工干预的误差。
本文旨在研究基于Shipflow数据的船舶参数化自动优化设计技术，为船舶设计方面的自动化和智能化技术的进一步发展做出贡献。
二、研究目标和内容
本文研究的目标是：针对不同类型船舶，研究开发基于Shipflow数据的船舶参数化自动优化设计技术，提高设计效率和设计质量。
本文研究的内容包括以下几方面：
1、对船舶设计方案中的多参数进行处理，建立包含参数关系的参数化模型；
2、在通过Shipflow进行流场模拟的基础上，采用遗传算法等智能优化算法进行船舶的优化设计；
3、对比分析不同算法对船体优化设计的效果，寻找最优设计方案；
4、通过实测数据对优化后的船体进行燃油效率及航速等性能指标评估，检验优化算法的有效性。
三、研究方法
1、数据收集：本研究将使用Shipflow软件进行流场模拟，并利用该软件自动生成的环境变量和船体参数等数据；
2、参数处理：将收集到的数据进行参数处理，建立多参数之间的关联模型；
3、优化算法：本研究采用多种优化算法，包括遗传算法、粒子群算法等，以此寻找最优的船体设计方案；
4、模拟验证：通过对比研究，将不同优化算法所得到的设计方案进行模拟验证，寻找最佳方案；
5、实测评估：通过实测数据对优化后的船体参数进行评估，检验优化算法的有效性。
四、预期研究成果
本研究的预期成果包括以下几方面：
1、建立基于参数化的船舶设计模型，可快速生成优化的设计方案；
2、比较分析不同的优化算法，在寻找最优设计方案的效率和精度方面的优缺点；
3、探索船舶设计中参数自动优化技术的应用前景和发展方向。
五、进度安排
本研究按以下进度安排开展：
2021年10月-2022年6月：文献综述、Shipflow模拟数据收集和整理；
2022年7月-2022年10月：建立参数化船舶设计模型；
2022年11月-2023年2月：应用遗传算法、粒子群算法进行设计优化；
2023年3月-2023年6月：整合实验数据并对优化结果进行评估；
2023年7月-2023年9月：完善研究论文并完成毕业论文的答辩和提交。
六、结语
本文研究将利用现代的计算工具和智能优化算法，基于Shipflow模拟数据，实现船舶参数化自动优化设计，目的就在于完善和提升船舶设计效率和质量，同时也有助于为同类问题的研究提供可借鉴的研究思路和方案。