![一种浮式平台系泊系统设计方法](/CN/2024/1/100/images/202410503408.jpg)
基本信息:
- 专利标题: 一种浮式平台系泊系统设计方法
- 申请号:CN202410503408.4 申请日:2024-04-25
- 公开(公告)号:CN118261065A 公开(公告)日:2024-06-28
- 发明人: 韩华伟 , 于长江 , 杜中旭 , 杨永辉 , 李昌飞 , 彦飞 , 王琪晨
- 申请人: 烟台大学 , 烟台中集来福士海洋工程有限公司
- 申请人地址: 山东省烟台市莱山区清泉路30号
- 专利权人: 烟台大学,烟台中集来福士海洋工程有限公司
- 当前专利权人: 烟台大学,烟台中集来福士海洋工程有限公司
- 当前专利权人地址: 山东省烟台市莱山区清泉路30号
- 代理机构: 烟台微远知行知识产权代理事务所(普通合伙)
- 代理人: 吴东颖
- 主分类号: G06F30/27
- IPC分类号: G06F30/27 ; G06F30/10 ; G06N3/126 ; G06F111/06 ; G06F119/14
摘要:
本发明公开了一种浮式平台系泊系统设计方法,包括:通过OrcaFlex建立初始系泊模型;定义优化变量、目标函数和约束条件,设置每个变量在合理的范围进行变化;通过自适应拉丁超立方抽样方法建立初始样本集,再调用OrcaFlex进行时域分析;用优化变量数值与目标函数计算结果构建初始代理模型;计算期望改善,确定采样点,迭代更新,判定并输出符合要求的解集。本发明使用改进算法通过对构建的代理模型进行寻优,提高了优化效率并降低对于机器的算力要求;实现了系泊系统设计方案的智能优化,通过设置初始参数范围得出在该范围内的最优设计方案,使得系泊设计简便快捷,在满足规范要求的前提下,极大地提高了系泊系统的经济效益。
IPC结构图谱:
G06F30/27 | 使用机器学习,例如人工智能,神经网络,支持向量机 |