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可視化進一步促進了流動模式的探索以及阻力和推進力的計算。 根據模擬結果，可以優化船體形狀以獲得更好的性能和效率。可以重新運行模擬，直到確定船體設計的最佳變化。為了進一步提高性能，CFD 模擬還可以用于分析不同的螺旋槳設計 - 它們的形狀和位置。

本文針對百次左右計算規模，選擇不同優化策略對KCS船阻力性能開展了優化研究，通過優化結果的比對和分析，得到以下結論： （1）基于參數化建模技術和CFD技術的一體化設計方法能夠有效地對船型進行優化設計，相比于傳統的設計手段，該一體化設計降低了對設計經驗的依賴，自動化程度和效率更高。

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。

如面向優化造船流程的機構重組目標不完善、面對全新的設施和船型未來流程無法全面梳理清楚并流程化、多元化人員組合的職能和業務端的主動性不夠、先進船廠的既有子系統和運行模式無法移植導致ERP的定制性和可行性差等。當然，實施ERP所需不菲的投資也是原因之一。

圖8 客戶端啟動圖9 優化任務遠程監控二、實際案例 （1）船型優化案例1： 該案例的設計變量為６個，目標變量為阻力系數最小，有2個約束，CFD調用次數限定為64次。最終的優化過程如表 1所示，64次優化AIPOD實現5.01%的性能提升，競品算法的性能提升為3.36%，AIPOD對于競品算法的優勢體現明顯。

六、結論 利用參數化降維方法允許用戶在設計階段選擇更多的設計變量，并在優化階段通過降維減少設計變量的個數，有效降低優化成本，減少優化項目的時間，并取得更好的優化效果。具體比較見下表： 注：采用CFD軟件為SHIPFLOW 7. 1 。單個算例仿真時長為40分鐘。

目前，船型優化主要基于SBD(Simulation Based Design)技術，如圖1所示，將CFD性能評估、幾何重構/變形技術和智能優化技術相結合，實現一定約束條件下船體性能的最優化。船型優化技術一般可實現節能2%-5%。

其研究的主要問題包括：? 船舶以一定速度在水中直線航行時所遭受的各種阻力的成因及其性質；? 阻力隨航速、船型和外界條件的變化規律；? 研究減小阻力的方法，尋求設計低阻力的優良船型；? 為設計推進器（螺旋槳）和決定主機功率提供依據。

減小興波阻力的主要途徑就是改進船型，船型由下面幾個參數決定：draft 、Halfbeam、Height 等。每一組參數，都對應一種船型，也就對應一個興波阻力。剛剛這些參數含義我也不懂，其實這工具它也不懂，你就把這些數據放里，它就kuakuakua一頓算，就能找到這些參數之間的關系，從而進行計算和預測。我手里現在的這份數據，有1211組，這些數據，有的是實驗來的，有的是CFD仿真算的。

圖5 AICFD智能加速案例：簡化汽車外氣動仿真4）優化多相流VOF算法 多相流VOF模型可以準確分析船舶航行過程中受到的阻力情況，從而指導船型設計優化，提高船舶的可用性和經濟性。

科考船多波束導流罩線型CFD分析方法與試驗驗證[J]. 船舶工程, 2015, 37(4): 9-11. Zhang Ya, Ge Tong, Wu Gang.

閆蕾 [106] 研究了攻角固定的 T 型翼對三體船型運動性能的影響。結果表明，在規則波中，相對于常規后三體船型，帶 T 型翼的前三體船型的迎浪縱向運動都得到了一定的改善。周廣利等 [107] 對三體船加裝T 型翼的阻力變化進行了試驗和數值研究，通過對比 3 種縱向安裝位置、2 種垂直翼高度和 3 種攻角情況，確定了安裝 T 型翼的較佳位置。

在我們的案例研究中，工程師使用高保真度計算流體力學 (CFD) 仿真軟件根據當前幾何體計算功率分布圖，如圖2所示。CFD 模板可供用戶迅速以高準確度進行全尺寸船型分析。此仿真僅需輸入幾何體、目標速度、對應最大位移的草圖。仿真會自動針對不同推進場景運行。結果會獲得阻力與速度對比曲線。