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知识工程技术在船体设计中的研究进展与展望
1
作者
谢伟
刘祖源
+2 位作者
冯佰威
闫贺磊
曾大连
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2024年第6期3-16,共14页
随着人工智能的蓬勃发展,知识工程作为一门研究知识智能化处理的工程技术学科,逐渐成为研究热点,基于知识工程的船舶设计方法也得到越来越多的关注。为此,从船舶总体概念方案设计、船体结构设计和船舶布置设计3个方面,系统归纳和分析国...
随着人工智能的蓬勃发展,知识工程作为一门研究知识智能化处理的工程技术学科,逐渐成为研究热点,基于知识工程的船舶设计方法也得到越来越多的关注。为此,从船舶总体概念方案设计、船体结构设计和船舶布置设计3个方面,系统归纳和分析国内外知识工程在船舶设计领域的应用发展情况,并详细介绍船舶型线设计和厂所协同设计中知识工程应用的两个典型案例。同时,总结提炼出知识工程应用中存在的主要问题与制约因素,并对大型语言模型(LLM)技术推动知识工程发展进行展望。通过知识工程技术,船舶设计可实现智能化,能快速调用相关规范与要求,并将已有的经过充分实践论证的船舶设计知识进行储存及衍生,从而提高设计效率,缩短设计周期,但对知识工程技术的充分应用仍面临诸多挑战,需进一步探索与完善。
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关键词
知识工程
人工智能
船舶设计
大型语言模型
船体设计
船型优化
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职称材料
基于自组织映射和K-means聚类的分层设计空间动态缩减方法及其在船型优化中的应用
被引量：
1
2
作者
于群
李鹏
+3 位作者
郑强
冯佰威
邱春良
曾大连
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2024年第6期64-73,共10页
[目的]基于CFD的船型优化由于其高维、计算昂贵、“黑盒”等特点,通常会存在优化效率低,优化质量差的问题。针对以上问题,基于自组织映射方法和K-means聚类提出分层设计空间动态缩减方法(HSRM)。[方法]利用K-means聚类算法,对自组织映...
[目的]基于CFD的船型优化由于其高维、计算昂贵、“黑盒”等特点,通常会存在优化效率低,优化质量差的问题。针对以上问题,基于自组织映射方法和K-means聚类提出分层设计空间动态缩减方法(HSRM)。[方法]利用K-means聚类算法,对自组织映射方法的可视化结果进行聚类,并提取感兴趣的区域。通过该方式,可在船型优化过程中,对样本仿真数据进行数据挖掘、提取设计知识、指导设计优化,以提高优化质量。最后将该方法应用于7500吨级散货船的船型优化设计过程以验证有效性。[结果]结果表明,利用传统粒子群优化算法(PSO)和HSRM得到的优化船型总阻力分别降低1.854%和2.266%,HSRM能得到更高质量的优化解。[结论]所提出的方法可以指导优化算法向着最优解的方向进行寻优,有效提高优化效率和优化质量。
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关键词
船舶设计
船型优化
自组织映射
设计空间缩减
聚类分析
分层设计空间动态缩减方法
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职称材料
题名
知识工程技术在船体设计中的研究进展与展望
1
作者
谢伟
刘祖源
冯佰威
闫贺磊
曾大连
机构
中国舰船研究
设计
中心
高性能
船舶
技术教育部重点实验室
武汉理工大学船海与能源动力
工程
学院
广西中船北部湾船舶及海洋工程设计有限公司
出处
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2024年第6期3-16,共14页
基金
国家自然科学基金资助项目(51979211,52271327,52271330,52471339,52401390)
装备预研教育部联合基金(青年人才)资助项目(8091B032201)
+3 种基金
高等学校学科创新引智计划资助项目(BP0820028)
广西重大科技专项资助项目(AA23023013,AA23062037)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(104972024RSCbs0010)
国家资助博士后研究人员计划C档资助项目(GZC20232018)。
文摘
随着人工智能的蓬勃发展,知识工程作为一门研究知识智能化处理的工程技术学科,逐渐成为研究热点,基于知识工程的船舶设计方法也得到越来越多的关注。为此,从船舶总体概念方案设计、船体结构设计和船舶布置设计3个方面,系统归纳和分析国内外知识工程在船舶设计领域的应用发展情况,并详细介绍船舶型线设计和厂所协同设计中知识工程应用的两个典型案例。同时,总结提炼出知识工程应用中存在的主要问题与制约因素,并对大型语言模型(LLM)技术推动知识工程发展进行展望。通过知识工程技术,船舶设计可实现智能化,能快速调用相关规范与要求,并将已有的经过充分实践论证的船舶设计知识进行储存及衍生,从而提高设计效率,缩短设计周期,但对知识工程技术的充分应用仍面临诸多挑战,需进一步探索与完善。
关键词
知识工程
人工智能
船舶设计
大型语言模型
船体设计
船型优化
Keywords
knowledge-based engineering
artificial intelligence
naval architecture
large language mod-el
ship hull design
hull form optimization
分类号
U662.2 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
基于自组织映射和K-means聚类的分层设计空间动态缩减方法及其在船型优化中的应用
被引量：
1
2
作者
于群
李鹏
郑强
冯佰威
邱春良
曾大连
机构
武汉理工大学高性能
船舶
技术教育部重点实验室
武汉理工大学船海与能源动力
工程
学院
中国舰船研究
设计
中心
广西中船北部湾船舶及海洋工程设计有限公司
出处
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2024年第6期64-73,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(51979211,52271327,52271330,52471339,52401390)
装备预研教育部联合基金(青年人才)资助项目(8091B032201)
+3 种基金
高等学校学科创新引智计划资助项目(BP0820028)
广西重大科技专项资助项目(AA23023013,AA23062037)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(104972024RSCbs0010)
国家资助博士后研究人员计划C档资助项目(GZC20232018)。
文摘
[目的]基于CFD的船型优化由于其高维、计算昂贵、“黑盒”等特点,通常会存在优化效率低,优化质量差的问题。针对以上问题,基于自组织映射方法和K-means聚类提出分层设计空间动态缩减方法(HSRM)。[方法]利用K-means聚类算法,对自组织映射方法的可视化结果进行聚类,并提取感兴趣的区域。通过该方式,可在船型优化过程中,对样本仿真数据进行数据挖掘、提取设计知识、指导设计优化,以提高优化质量。最后将该方法应用于7500吨级散货船的船型优化设计过程以验证有效性。[结果]结果表明,利用传统粒子群优化算法(PSO)和HSRM得到的优化船型总阻力分别降低1.854%和2.266%,HSRM能得到更高质量的优化解。[结论]所提出的方法可以指导优化算法向着最优解的方向进行寻优,有效提高优化效率和优化质量。
关键词
船舶设计
船型优化
自组织映射
设计空间缩减
聚类分析
分层设计空间动态缩减方法
Keywords
naval architecture
hull form optimization
self-organizing maps
design space reduction
cluster analysis
hierarchical space reduction method
分类号
U661.31 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
知识工程技术在船体设计中的研究进展与展望
谢伟
刘祖源
冯佰威
闫贺磊
曾大连
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于自组织映射和K-means聚类的分层设计空间动态缩减方法及其在船型优化中的应用
于群
李鹏
郑强
冯佰威
邱春良
曾大连
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
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