技術背景

船體型線設計是船舶設計的關鍵環節和重要內容，對船舶的技術性能和經濟性有重大影響。傳統的船型設計方法經歷了手工設計、CAD輔助設計和CAD輔助設計+CFD技術評估的發展過程，但傳統設計方法的自動化和智能化程度不高。借助于智能的一體化設計優化平臺，以性能參數為目標，能夠有效快速尋找“最優”設計方案。

問題與挑戰

1. CAD輔助設計的船型設計方法嚴重依賴設計人員的設計經驗，并且需要多輪水池試驗進行驗證，人力物力成本較高；

2. 引入CFD進行設計方案評估能夠節省一定的人力物力成本，但是單次評估時間較長，并且自動化程度較低；

3. 用代理模型替換CFD，基于代理模型的優化設計方案能夠大大縮短設計周期，但是代理模型的精度影響著設計方案的最終效果。

解決方案 

由于傳統船型設計方法的自動化和智能化程度較低且評估時間較長，因此利用一體化的設計平臺，并且采用基于代理模型的優化設計方案，以提高設計方案的自動化、智能化程度。同時為了提高代理模型精度，綜合采用HDDV高維可視化、HierarchicalStratify分層分類、ROD異常點清理以及AIAgent智能訓練算法等多種核心技術用以輔助船體型線的智能化設計，目前這些核心技術已經集成在天洑自研的數據建模軟件平臺DTEmpower之中。

圖1 船型智能優化設計解決方案

1. 借助于參數化建模工具提取母型的幾何特征，并利用CFD仿真工具得到用于數據建模的仿真數據集；

2. 考慮到CFD工具的運行速度限制導致生成的數據集規模通常較小，這會影響數據模型的精度。因此提出了一系列的提升方案，包括DTEmpower中集成的 HDDV高維可視化 、 HierarchicalStratify分層分類 、 ROD異常點清理 以及 AIAgent智能訓練算法 等關鍵技術，用以提升代理模型精度 ；

3. 在相關船型設計數據集上的建模結果表明，AIAgent智能訓練算法相較于常見的開源算法具有顯著優勢，可使模型的R2指標從常見算法的83%提高到94%；

4. 用代理模型替換CFD仿真工具可使單個算例的評估時長由小時級別縮短到秒級，這為基于大量算例的智能優化奠定基礎。并且借助于一體化的設計平臺，能夠實現船型設計的自動化和智能化。

應用價值 

縮短船型設計的周期，提高設計效率

通過基于代理模型優化的設計方法能夠在較短時間內評估優化上萬種設計方案，并且通過智能優化算法能夠找到較優的設計方案。

節約船型設計成本

傳統的船型設計方法需要依賴設計人員的設計經驗，并且需要多輪的水池試驗進行方案驗證，全流程的自動化設計平臺能夠在較短時間內找到相對最優的設計方案，并減少水池試驗次數。這節省了船型設計過程中的人力和物力成本。

圖2 基于代理模型優化的船型設計方案的優勢

相關案例

圖3 智能優化設計平臺

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