管路布局优化方法及应用PDF电子书下载
交通运输
- 作 者：范小宁着
- 出 版 社：北京：冶金工业出版社
- 出版年份：2013
- ISBN：9787502462062
- 页数：165 页
图书介绍：船舶管系就像人身体里的血管，有了它，才能使船上各系统的功能得以正常连接和发挥作用，它是船舶设计中重要的设计内容，是一项亟待解决的技术难题。管路布局设计类似于三维空间内的机器人路径寻优，从理论上讲属于组合优化NP-hard问题。传统优化算法很难在确定的时间内取得满意的优化效果。本书在总结前人研究的基础上，立足于三维空间，从当前最先进的智能优化应用遗传算法，退火遗传算法，蚁群算法，模糊理论，协同进化方法和专家系统方法入手，详细研究了船舶管路的布局优化方法，为国内船舶管路的布局优化设计做了开创性的研究工作。本书可供从事船舶设计和研究的大中专教师、研究生以及工程技术人员参考阅读。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：交通运输部公路水运工程监理工程师过渡考试大纲 2012年版下一篇：海中救捞 《管路布局优化方法及应用》目录 标签：管路 布局 方法 应用
1 绪论1
1.1 船舶管路布局设计概述1
1.2 管路布局优化设计国内外研究概况3
1.2.1 迷宫法4
1.2.2 逃逸法6
1.2.3 网络优化算法7
1.2.4 Zhu算法8
1.2.5 遗传算法9
1.2.6 专家系统和模糊集理论11
1.2.7 单元生成法12
1.3 国内船舶管路布局设计现状12
2 基于遗传算法的船舶管路布局优化研究15
2.1 遗传算法16
2.1.1 生物进化及遗传算法的产生和发展16
2.1.2 遗传算法的基本思想和体系结构18
2.1.3 遗传算法的计算步骤和基本流程21
2.1.4 遗传算法的主要特点22
2.1.5 遗传算法在管路布置相关领域中的应用24
2.2 应用于船舶管路三维布局优化的遗传算法26
2.2.1 算法操作与关键参数设计26
2.2.2 计算仿真35
2.3 改进的遗传算法40
2.3.1 遗传算法的局限性40
2.3.2 自适应遗传算法41
2.3.3 模拟退火遗传算法42
2.4 自适应退火遗传算法的船舶管路布局优化方法44
2.4.1 算法改进措施45
2.4.2 算法计算步骤48
2.4.3 仿真实验49
3 蚁群管路敷设系统及其参数的敏感性分析55
3.1 蚁群优化算法55
3.1.1 蚂蚁的觅食行为55
3.1.2 蚁群算法的产生及其研究进展57
3.1.3 基本蚁群优化算法及其改进算法59
3.1.4 一般蚁群算法的组织结构64
3.1.5 蚁群算法的应用65
3.2 基于全局信息素迭代更新的蚁群管路敷设系统68
3.2.1 算法构成及实现68
3.2.2 仿真计算一73
3.2.3 仿真计算二79
3.3 迭代更新蚁群管路敷设系统参数的敏感性分析83
3.3.1 局部信息素残留系数γ对算法性能的影响83
3.3.2 全局信息素残留系数ρ对算法性能的影响85
3.3.3 信息素权重α和启发式信息权重β对算法性能的影响87
3.3.4 蚁群总数m对算法性能的影响88
3.3.5 结论89
4 模糊集合理论在管路布局中的应用92
4.1 模糊子集和隶属函数93
4.1.1 集合的特征函数93
4.1.2 模糊子集定义93
4.1.3 确定隶属函数的基本原则及常用的隶属函数94
4.2 存在于船舶管路布局中的模糊问题及其隶属函数的建立97
4.2.1 阀的操纵频率97
4.2.2 阀的可操纵性97
4.2.3 管路布局空间的区域划分100
4.3 基于模糊的蚁群管路敷设系统102
4.4 计算仿真102
4.4.1 参数设置102
4.4.2 模型空间103
4.4.3 优化目标104
4.4.4 布局结果105
5 多管路并行敷设的多蚁群协同进化算法110
5.1 协同进化算法111
5.1.1 生物的竞争、协同及协同进化111
5.1.2 协同进化算法的模型及其发展112
5.1.3 协同进化算法的基本特征和类型114
5.2 多种群互利共生类协同进化算法115
5.3 多蚁群协作式协同进化算法117
5.3.1 多蚁群协作式协同进化算法模型117
5.3.2 多蚁群协作式协同进化算法流程及其实现119
5.3.3 计算仿真122
6 船舶管路布置设计专家系统模型126
6.1 人工智能和专家系统126
6.2 专家系统在船舶设计中的应用131
6.3 船舶管路布置设计的专家系统132
6.3.1 系统框架134
6.3.2 工作过程137
6.3.3 知识分类143
6.3.4 知识表示145
6.3.5 推理机制147
6.4 应用实例149
6.5 船舶管路布置设计专家系统发展前景展望151
参考文献153
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摘要：本文以《管路布局优化方法及应用.pdf电子书版文档下载》为中心，详细阐述了管路布局优化方法及其在实际应用中的重要性。文章从管路布局优化方法、应用领域、优化效果以及未来发展趋势四个方面进行了深入探讨，旨在为相关领域的研究者和工程师提供有益的参考。
1、管路布局优化方法
管路布局优化方法主要包括以下几种：拓扑优化、遗传算法、模拟退火算法等。拓扑优化是一种基于结构拓扑变化的优化方法，通过改变管路结构的拓扑来提高系统的性能。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传变异的优化算法，适用于复杂管路布局的优化。模拟退火算法则是一种基于物理退火过程的优化算法，适用于解决管路布局中的局部最优问题。
在实际应用中，管路布局优化方法的选择取决于具体问题和优化目标。例如，对于大型复杂管路系统，遗传算法和模拟退火算法可能更为适用；而对于中小型管路系统，拓扑优化方法可能更为高效。
此外，管路布局优化方法还可以与其他优化方法相结合，如神经网络、粒子群算法等，以提高优化效果和效率。
2、应用领域
管路布局优化方法在众多领域都有广泛的应用，如石油化工、航空航天、交通运输、建筑给排水等。在石油化工领域，管路布局优化有助于提高系统的安全性和可靠性，降低能耗和运行成本。在航空航天领域，管路布局优化有助于提高飞行器的性能和燃油效率。在交通运输领域，管路布局优化有助于提高车辆的动力性能和燃油经济性。在建筑给排水领域，管路布局优化有助于提高系统的运行效率和节水效果。
随着科技的不断发展，管路布局优化方法的应用领域将不断拓展，为相关行业带来更多创新和发展机遇。
此外，管路布局优化方法在新能源、智能制造等新兴领域也具有广阔的应用前景。
3、优化效果
管路布局优化方法在实际应用中取得了显著的优化效果。通过优化管路布局，可以降低系统的能耗和运行成本，提高系统的安全性和可靠性。例如，在石油化工领域，管路布局优化可以降低管道泄漏风险，提高生产效率；在航空航天领域，管路布局优化可以提高飞行器的燃油效率，降低排放；在交通运输领域，管路布局优化可以提高车辆的动力性能，降低燃油消耗。
此外，管路布局优化方法还可以提高系统的运行效率和节水效果，为相关行业带来更多经济效益和社会效益。
随着优化方法的不断改进和优化，管路布局优化效果将更加显著，为相关行业的发展提供有力支持。
4、未来发展趋势
随着人工智能、大数据等技术的不断发展，管路布局优化方法将朝着智能化、自动化、高效化的方向发展。未来，管路布局优化方法将更加注重以下方面：
（1）算法创新：研究更加高效、稳定的优化算法，提高优化效果和效率。
（2）数据驱动：利用大数据技术，挖掘管路布局优化过程中的潜在规律，为优化提供有力支持。
（3）智能化应用：将人工智能技术应用于管路布局优化，实现自动化、智能化设计。
（4）跨学科融合：将管路布局优化方法与其他学科相结合，拓展应用领域，提高优化效果。
总结：
本文从管路布局优化方法、应用领域、优化效果以及未来发展趋势四个方面对《管路布局优化方法及应用.pdf电子书版文档下载》进行了详细阐述。管路布局优化方法在实际应用中取得了显著效果，为相关行业的发展提供了有力支持。随着科技的不断发展，管路布局优化方法将朝着智能化、自动化、高效化的方向发展，为相关行业带来更多创新和发展机遇。
本文由nayona.cn整理
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