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【学术论文】Multi-stage Design Space Reduction Technology based on SOM and Rough Sets, and its Application to Hull Form Optimization

发布日期：2022-11-18

论文题目：

Multi-stage Design Space Reduction Technology based on SOM and Rough Sets, and its Application to Hull Form Optimization

刊物名称：

Expert Systems With Applications（影响因子8.665）

期刊区位：

COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE - SCIE(Q1);

OPERATIONS RESEARCH & MANAGEMENT SCIENCE - SCIE(Q1);

ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC - SCIE(Q1)

作者情况：

郑强，常海超（第一通讯作者），刘祖源（第二通讯作者），冯佰威，詹成胜，

程细得，魏骁

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.119229

论文简介：船型设计优化是一个计算量大且复杂的工程问题。它具有以下特点：（1）表示船体形状的设计参数很多，优化空间很大，这使得它成为一个典型的高维问题。（2）设计性能空间复杂，优化算法难以开发。（3）迭代次数很大，计算流体动力学数值模拟的计算量很大。这些特性直接导致基于CFD的船型优化技术效率低下，难以获得全局最优解。基于上述分析，本文结合自组织映射（SOM）和粗糙集理论的特点和优点，提出了一种多阶段空间约简技术。对样本模拟数据进行知识发现和数据挖掘，并将获得的知识用于指导设计优化和定位值得关注的子空间，这可以显著提高优化效率。将该方法应用于46000DWT油轮型线的优化。

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