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摘要：船舶设计正在想着大型化、复杂化的方向全面的发展，未来发展给予船舶结构设计、建设提供更加广阔的发展空间，可以有效的降低成本，提升船舶的使用率，产生更高的经济效益。船舶结构优化设计最为主要的目标就是能够确定合理的结构形式与规格尺寸，确保船体强度、稳定性达标，同时还能够使得力学性能、经济效果、工艺技术等满足要求。本文具体分析船舶结构设计的概念与实际情况，为今后的设计效果提升奠定基础。
关键词：船舶结构；设计；方法；优化
船舶结构优化设计就是在满足强度、刚度、稳定性等条件之下，通过应用计算机编程与数学公式方法，能够进行船舶形式、结构尺寸等方面的优化设计，让船舶重量、布局等符合使用要求。船舶结构优化设计是通过船舶结构、水介质耦合动力学等专业知识合理应用下，进行运动性能、结构性能的改进，提高运行安全性，以最小的重量获得最佳的效果。通过优化设计，可以使得船舶的动力或静力形态发生变化，设计建设出最合理的框架与结构尺寸，保证船舶强度、频率、刚性等符合要求，产生更高的经济效益，也能够促进船舶领域的发展。
1船舶结构优化设计概述
1.1 船舶结构优化设计概念
经济与社会的全面发展，船舶行业取得了很大的进步，计算机技术水平得到很大的提升，船舶设计知识、技术都有了一定的变化。船舶设计制造环节，无论是选择何种设计方法，首先需要保证的是船舶应该达到安全性、便捷性标准，然后才能产生更高的经济效益，这是基本原则。船舶结构设计优化就是实现经济效益的最大化，可以研发出更高水平的船舶设计结构形式，确保设计尺寸、外形等方面符合要求，能够实现设计目标，还要达到相关技术标准，符合约束要求，以提升船舶设计综合水平，动力与静力实现完美融合。
1.2 船舶结构优化分类
根据变量属性展开分析，把船舶结构形式分为离线模型、连续模型、混合变量模型等。因为船舶制造环节有着一定的复杂性，所以建设中应该保证其达到连续性、离散性，骨材制造中也是尤为关键，钢材厚度、型材都要符合设计标准。从这一方面出发，船舶结构优化设计包含内容非常多，也非常的复杂。
2 船舶结构经典优化设计方式
2.1 准则优化设计方式
准则法是以力学专业知识、工程设计等方面作为基础实施的，研发出先进的优化设计方法。这种船舶结构有效的设计，在达到约束限制条件之下，确定最为合理的准则设计方法。
准则法优化设计具备如下的优势：（1）物理层作用是比较明显，能够有序开展分析设计工作；（2）设计计算操作比较简单；（3）设计计算中，结构分析次数比较少；（4）计算速度比较快，在最初应用船舶结构优化设计时，产生非常高的实际应用价值。但是该设计方法也存在如下的缺陷：（1）计算结构准确性比较差；（2）收敛性无法进行充分验证；（3）优化设计环节，设计人员可以结合具体状况进行设计。
因为准则法有着上述缺陷，所以在设计中也加入了形状优化设计方法，在具体的应用环节中，可以防止出现应力集中的问题。如果力学模型内存在比较多的变量，该方法的应用可以适当的优化设计步骤。当前的船舶建设中，要综合多种设计方法，以提升设计水平。
2.2 数学规划设计方式
准则法应用逐步深入，很多专家学者也深入研究数学规划设计方面，在1970年，有些研究人员研发出新的结构设计方法，比如单目标排序法、降维法、函数评价法等。在应用环节中，可以把多个目标实现规范化设计，能够把复杂的设计逐步优化成为简单的单个目标，然后进行单个目标的优化以提升设计效果。
数学规划法是以规划轮作为基础应用的，因为理论体系比较完善，所以应用范围也是非常大的，且还有一定的收敛性。
但是在具体的应用时，也存在某些缺点，比如：（1）计算环境比较复杂、收敛消耗时长过大等，尤其是变量性对较多的条件之下，收敛需要的时间比较长；（2）计算结构存在一定的不准确性。
结合上述缺陷问题，研究人员进行了必要的改进和完善，规范法中加入了准则法，实现二者的优势互补，根据力学特性来实现优化设计，能够大幅提升运算速度与计算准确性。
3启发式优化设计方法
船舶领域高速发展，很多大型船舶都被设计和建造，所以对于船舶结构优化的要求也在逐步的提升，板架、横剖面、舱段甚至整个船体都实现结构优化，设计变量数量比较多、约束条件比较多、目标函数复杂等，优化环节的问题也更多，同时还存在多峰、高维等特点。根据现代社会的发展，遗传优化设计与蚁群优化设计算法优化和应用，使得船舶结构优化设计水平更高。
3.1遗传算法（GA）
遗传优化设计方法主要是通过模拟生物遗传作为基本原理实施船舶结构优化设计，其设计流程如下所示：设计参数编码与生成初始群体。根据需要确定初始群体，然后根据需要选择合适的函数设计方案，能够进行群体内个体适应性展开分析，然后就是进行遗传设计与参数控制，利用繁殖、变异、较差等实现遗传算法的应用。较之传统优化设计算法来说，遗传计算方法的简单性高，鲁棒性也非常强，并不会通过梯度信息来实现，可以利用目标函数来进行。该算法在进行各种传统搜索方法无法应用的非线性领域内，所以船舶结构优化设计效果更高。目前针对于遗传算法的设计与应用已经比较成熟，研发也比较深入，所以总体效果更好。
3.2蚁群算法（ACO）
蚁群算法是应用组合优化问题的启发式随机搜索算法，它是对自然界中蚂蚁的寻径方式进行模拟所得出的一种仿生算法，用来在图中寻找优化路径的几率型算法，与其他算法相比，蚁群算法在发现最优解方面具有明显优势。在实际应用中，在求解节点树为5-100的组合优化方面，选用合适的参数，蚁群算法的优化结果要明显优于遗传算法、进化算法以及模拟退火算法等。蚁群算法主要由信息素的更新和路径构建量方面组成，其中，信息素越多，路径被选择的概率就会增加。
3.3启发式优化设计方法优势及不足
启发式优化算法已经被大量的使用都实践中，具体原因如下：①启发式算法在船舶优化设计中不需要目标函数导数的有关信息，只需要在迭代过程中应用到相应的目标函数值即可，因此，更适合船舶结构的优化设计；②启发式算法全局搜索能力更强，设计者不需要关注初始点节点优劣，寻优结果不依赖于初始点的设计，应用效率大为提升；③启发式算法在高维、多峰、高非线性方面优化能力更强，进一步提升了复杂的船舶结构优化设计处理能力。虽然这种算法应用时间较长且效果非常好，但是依然存在明显缺陷，比如：首先表现要面对的问题就是启发式算法“早熟”，就是在最优化设计中无法主期内的判定出某个结构部分中的过早集中问题；其次是要面对启发式算法算量过大问题。不管是遗传算法还是蚁群算法，都需要利用“群体”概率来进行分析，这就会使得后续的计算工作量比较大，所以计算的时间比较长，一旦结构复杂性非常，结构设计优化难度大、时间长，应用时需要充分考虑。
4结语
现代社会船舶领域发展速度非常快，极大的影响整个行业的发展，船舶结构设计、建造优化设计有着非常大的发展空间，可以有效的降低成本，提升船舶总体利用率。本文总结出几种比较常见且先进的优化设计方案，其中启发式算法总体水平比较高。在具体的实施中，启发式算法应用时间比较长，代理模型技术能够弥补这一缺陷，所以也是未来研究的重点。研究学者深入研究，有限元算法是船舶优化设计应用效果最好的方式，不管是局部设计还是整体设计，未来有限元分析都是重要趋势，需要投入更大力量研发，以提升设计水平。
参考文献
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