文献

J-GLOBAL ID：202102235867097195   整理番号：21A1822865

高性能深海地震容器のCFDベース多領域最適化設計【JST・京大機械翻訳】

CFD Based Multi-Disciplinary Optimization Design of High-Performance Deep Sea Seismic Vessel

著者 (4件)： Xiaofei Mao (Wuhan University of Technology, Wuhan, China) ,  Wenxu Zhang (Wuhan University of Technology, Wuhan, China) ,  Jiankui Qian (Wuhan University of Technology, Wuhan, China) ,  Minghao Wu (Wuhan University of Technology, Wuhan, China)
資料名： ASME Conference Proceedings  (ASME Conference Proceedings)
号： OMAE2017  ページ： Null  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0478C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,計算流体力学(CFD)に基づく船舶船体形マルチ分野最適化(MDO)システムの適用に焦点を当てた。iSIGHTソフトウェアを使用して,MDOシステムは,自動幾何学変換プログラムと高忠実度CFDソルバを,異なるサブディスクのために統合する。流体力学解析サブシステムは,抵抗,シーリングおよび安定性モジュールを含む。抵抗と保留は,商業ポテンシャル-流動CFDコードによって解析して,安定性はインハウスコードによって評価された。幾何学変動出力は,数値ソルバによって自動的に使用することができた。実験(DOE)技術の設計によって,ニューラルネットワークメタモデルを,効率的に誘導船舶の短期運動応答を予測するために訓練した。システムは,地震船船船の船体形状最適化で使用され,抵抗を最小化し,長期海保作業性指数を最大化した。一方,波動における安定性は制約として関係する。ハイブリッドMIGA-NLPQL最適化アルゴリズムを,抵抗最適化における大域的から局所的探索に適用した。合成最適化のために,Pareto最適解集合を得て,最終解を解集合のトレードオフ解析によって達成した。全自動最適化プロセスは,新しい高性能容器の予備設計に使用できる。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 円板 ,  幾何学 ,  *最適化 ,  波動 ,  最適化手法 ,  船舶 ,  ニューラルネットワーク ,  *地震 ,  ソフトウェア ,  計算流体力学 ,  形状最適化 ,  *深海
準シソーラス用語： ソルバ ,  *多領域設計最適化 ,  メタモデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 船舶性能  (QJ02010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 高性能 ,  深海 ,  地震 ,  多領域最適化 ,  設計