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摘要：众所周知，舰船设计工作较为系统与全面，专业技术水平要求较高，为了更好地使用多学科的优化技术来设置和改善模型信息参数，有必要彻底研究各个学科的特征与项目体系结构过程中涉及的主题之间的关系。在其他主题中看到的效果比独立主题产生更大的影响，因此，设计结构发展方向应基于多学科设计，因为其可以集成和优化设计的整体风格，可最大程度地发挥每个链接对舰船设计的影响。
关键词：多学科设计；舰船设计；应用
引言
舰船设计是一项周期长、涉及面广的复杂工程,它的设计变量涉及多种类型,这些变量可能是连续的、离散的或非数值的。基于对舰船总体性能的考虑,在舰船设计工作中要涉及多个设计目标、多种约束条件、多个关联学科。如水面舰艇、潜艇等的设计都涉及到流体力学、结构、声学、振动学、电磁学、控制学等等学科。传统的串行设计方式没有考虑到各学科之间的相互耦合而产生的协同效应并割裂多学科之间的相互作用,该设计方法只能获得局部的最优解,很有可能失去全局最优解。
1舰船设计特点
1.1具有独立性和技术综合性
舰船长期独立在海上活动，需要考虑的因素较多，舰船建造时将安装包罗万象的多种装备。舰船设计不仅包含了众多的专业，而且要求各专业之间相互渗透和交融，技术综合程度非常高。这就要求参与舰船研制的不同专业的设计专家相互理解、默契配合，在总体目标的引导下，形成一个强有力的设计团队，综合选取并合理运用相关标准,按要求有序开展各阶段的设计工作。舰船设计过程中的协调工作量非常大，协调工作做的是否全面、深入直接关系到舰船的建造质量和进度。
1.2舰船研制类型很多，批量却很少
舰船是一种大型复杂武器装备，按规定应该在样舰研制出来，并被证明已满足战术技术任务书要求后再开始批量投产。但实际情况是，受舰船订购规模和经费的限制，每种类型舰船的建造数量非常有限。另一方面，海军所需的舰船种类特别多，不同类别的舰船在设计要求上的差别也非常大，这也给舰船设计带来了一定的难度和风险。
1.3要满足特定作战使用需求
舰船必须适应独特、恶劣的海上军事环境和自
然环境，满足各种特定的作战使用要求。因此，在舰船设计过程中，无论是系统配置，或是设备选型都要从实战需求出发，注重作战使用部门和军方代表的意见，有些国家甚至把与作战使用有关的舰船设计工作由军方来承担。在舰船研制中，当装备发生重大质量技术问题需要作出决策时，必须高度重视军方的意见和要求，以免在处理问题时只是从技术角度思考，而对作战使用要求考虑不足，那样将会带来潜在的隐患。
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图1 DDG系统集成模型的设计结构矩阵
2多学科设计在舰船设计中的应用
美国海军于1985年至2005年间采购DDG－51共计62艘，由于成本等原因，美国海军计划将这些舰船的服役寿命由35年增加至40年，因此美国海军采用多学科设计优化方法在最大化军事效率的同时，实现后续舰船购置成本的最小化。该DDG设计模块由美国弗吉尼亚理工大学公布，共包含武备模块、推进模块、船型模块、舱容计算模块、电气模块、阻力模块、重量模块、液体箱容积模块、布置需要空间计算模块、可行性模块、经济性模块、军事效率模块、风险评估模块等13个模块，总计25个设计变量。图1给出了DDG的设计结构矩阵，黑点表示有数据从左上方的学科向右下方的学科进行数据传递。通过该图可以发现，DDG的设计有2个特点:1)学科之间信息的大量交换，表明各学科之间存在着密切的联系;2)只存在设计信息的向前传递，而没有信息反馈，表明DDG的总体设计是一个顺序执行的过程。因此，DDG的总体设计属于弱耦合设计问题。
由于计算条件的限制，以及本文着重演示多学科设计优化方法如何在DDG设计上的实施，因此仅采用对DDG设计有重要影响的8个设计变量进行优化，它们分别是{LWL，B，T，D10，Cp，Cx，Crd，VD}。因此，DDG的多学科设计优化模型可以表示为如下形式:
Min:{－OEME，Cfola}，(1)
s.t.可行性约束，(2)
x={LWL，B，T，D10，Cp，Cx，Crd，VD}。(3)
优化算法采用基于Pareto的多目标遗传算法(MultipleObjectiveGeneralAlgorithm，MOGA)，相应控制参数分别取为:群体规模20，最大进化代数100，杂交概率1，变异概率0.1。
以有军事效率最大化和后续舰船购置成本的最小化为设计目标，采用基于Pareto的多目标遗传算法对DDG的多学科分析模型进行优化计算，得到军事效率和后续舰船购置成本的Pareto设计前沿，当运行至84代时，达到收敛。第84代时的DDG多学科设计优化第84代Pareto设计前沿的优化结果和原始设计如表1所示。
表1 DDG多学科设计优化结果与原始设计
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DDG多学科设计优化所得到的Pareto前沿均是一组优化解集，也称非支配解。可以看出当后续舰船购置成本越高时，军事效率也相应增加，反之，则随之降低。DDG1、DDG2和DDG3的后续舰船购置成本均低于原始设计DDG－A和DDG－B，且相应的军事效率高于原始设计DDG－A，小于DDG－B。因此，在提高军事效率的前提下，DDG1，DDG2和DDG3所需要的成本却小于DDG－A，说明DDG1，DDG2和DDG3的设计优于DDG－A。
虽然通过上述MDF方法实现了DDG的多学科设计优化，但未能实现并行设计，导致效率较低。可以尝试采用协同优化(CO)方法，实现并行优化设计，达到提高计算效率的目的。对于协同优化在DDG上的应用须进行一定的修改，因为DDG的设计包含13个学科，如果直接将学科建立成相应的子系统，将导致系统级设计变量中出现大量的耦合设计变量，使得系统级优化规模不断扩大，产生计算困难。这里采用另一思路构建DDG的CO模型。
系统级优化:将可行性、经济性、经济性以及风险评估这4个模块纳入系统级，建立相应的优化模型。
子系统优化:
子系统1:将推进、电气、舱容计算、液体箱容积以及布置需要空间计算模块纳入子系统1;
子系统2:将武备和重量模块纳入子系统2;
子系统3:将船型和阻力模块纳入子系统3;
通过以上模型可以使得原有的串行单级多学科设计优化变为并行的两级多学科设计优化，这部分的工作将在后续阶段予以完成。
结语
通过多学科设计优化可以充分利用现代的计算机技术和多学科技术发展的最新成果,按照面向舰船全局目标来系统地集成各学科的分析模型和数学工具。运用合理的设计优化策略,将系统论的思想在复杂工程的设计中得到具体的应用和实现,最终实现舰船的总体性能的最优化。
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