船舶艙室布置是船舶總布置的一部分。與一般的布置問題不同,艙室布置中不僅要滿足幾何約束,還需要滿足性能約束;不僅要滿足設(shè)備之間不干涉、空間安排合理等幾何意義上的要求,還要滿足船舶設(shè)備功能上的要求。因此,傳統(tǒng)的艙室布置,需要具有一定專業(yè)知識(shí)的人員,借助CAD軟件,不斷反復(fù)、螺旋上升、逐步求精,最后得出比較合理的布置方案。
科技工作者們對(duì)船舶艙室布置優(yōu)化問題進(jìn)行了大量相關(guān)研究。A.I.Olcer等在整合了多目標(biāo)優(yōu)化理論和粗糙多屬性集決策理論的基礎(chǔ)上,提出了針對(duì)滾裝船艙室布置的多準(zhǔn)則決策方法;馮軍提出了艙室虛擬布置的設(shè)計(jì)知識(shí)模型和設(shè)備信息的層次模型,采用模糊函數(shù)方法引入操作維護(hù)方便度評(píng)價(jià)指標(biāo),提出了基于模式搜索的船舶艙室布置優(yōu)化算法;張梅基于AutoCAD ActiveX技術(shù),采用Visual Basic語言對(duì)其進(jìn)行二次開發(fā),開發(fā)了船舶上層建筑居住艙室劃分與布置自動(dòng)化設(shè)計(jì)系統(tǒng),基本實(shí)現(xiàn)了居住艙室的自動(dòng)化設(shè)計(jì);周發(fā)模通過分析機(jī)艙設(shè)備的類型和一般布置原理提出了機(jī)艙布置設(shè)計(jì)知識(shí)的表達(dá)和推理機(jī)制,并分別應(yīng)用粒子群算法、自適應(yīng)模擬退火算法(Adaptive Simulate Annealing,ASA)和帶精英策略的非支配排序遺傳算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithms,NSGA-II)完成了機(jī)艙布置的優(yōu)化,對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行比較,得出粒子群算法在時(shí)間和全局搜索能力上都有優(yōu)勢(shì)的結(jié)論;鄧小龍?zhí)岢隽酥悄懿贾迷O(shè)計(jì)的一般性思路,利用產(chǎn)生式規(guī)則表示法和拓?fù)潢P(guān)系分別表示規(guī)則知識(shí)和范例知識(shí),用模擬退火算法進(jìn)行范例推理,基于CATIA二次開發(fā)構(gòu)建了艙室智能布置設(shè)計(jì)系統(tǒng)與甲板錨泊智能布置設(shè)計(jì)系統(tǒng)。
現(xiàn)階段的艙室布置優(yōu)化問題的研究對(duì)象一般是形狀較為規(guī)則的矩形艙室。本文基于知識(shí)工程理論和優(yōu)化思想,探索船舶機(jī)艙智能布置設(shè)計(jì)的方法,在獲取和表達(dá)機(jī)艙布置工作中的各類知識(shí)的基礎(chǔ)上,應(yīng)用CATIA二次開發(fā)功能,對(duì)遺傳算法的編碼和解碼過程做出修改,完成在任意形狀的布置平面上的機(jī)艙布置,使機(jī)艙布置三維可視化、自動(dòng)化、智能化,達(dá)到提高知識(shí)的重用性和共享性、縮短設(shè)計(jì)周期、提高設(shè)計(jì)效率和質(zhì)量的目的。
1 機(jī)艙智能布置中的知識(shí)獲取
知識(shí)工程是一種將某領(lǐng)域知識(shí)重復(fù)利用于新型設(shè)計(jì)的工程學(xué)理論。其核心是將有關(guān)學(xué)科專業(yè)知識(shí)、領(lǐng)域知識(shí)、用戶成熟的設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)、設(shè)計(jì)參數(shù)的選擇依據(jù)、相關(guān)設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)及規(guī)范等知識(shí)嵌入設(shè)計(jì)軟件中,通過知識(shí)再利用實(shí)現(xiàn)邏輯判斷和推理,進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的智能化設(shè)計(jì)。知識(shí)工程的關(guān)鍵技術(shù)有知識(shí)獲取、知識(shí)表示和知識(shí)推理。它們構(gòu)成了知識(shí)工程解決實(shí)際問題的步驟,即從知識(shí)源獲取知識(shí),然后將其轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可處理的知識(shí)形式,最后由這些知識(shí)推出所需要的結(jié)論。
知識(shí)獲取是指由領(lǐng)域?qū)<业慕?jīng)驗(yàn)和知識(shí)轉(zhuǎn)換為智能系統(tǒng)解決問題所需要的專業(yè)知識(shí)的過程。知識(shí)工程領(lǐng)域中有很多類型的知識(shí),主要有事實(shí)、過程、規(guī)則、啟發(fā)式知識(shí)等。知識(shí)本身的多樣性決定了知識(shí)獲取不存在一種統(tǒng)一的方式。根據(jù)艙室布置設(shè)計(jì)的特點(diǎn),本文主要從機(jī)艙的布置原則、設(shè)備分類、操作維護(hù)和人員通道四部分進(jìn)行知識(shí)獲取,具體的知識(shí)獲取過程在此不作展開。
2 機(jī)艙智能布置中的知識(shí)表示
知識(shí)表示就是對(duì)知識(shí)的描述,即用一些約定的符號(hào)把知識(shí)編碼成一組可被計(jì)算機(jī)直接識(shí)別,并便于系統(tǒng)調(diào)用的形式知識(shí)。本文主要應(yīng)用兩種方法表達(dá)機(jī)艙布置中的知識(shí),即產(chǎn)生式表示法和面向?qū)ο蟮谋硎痉ā?/P>
2.1 產(chǎn)生式表示法
針對(duì)設(shè)備的布置準(zhǔn)則、設(shè)備的重要性和設(shè)備之間的聯(lián)系這三種規(guī)范類的知識(shí),適宜用表示因果關(guān)系“IF A,THEN B”的產(chǎn)生式表示法來表示。
表1是產(chǎn)生式表示法知識(shí)庫的一部分!拔恢谩币涣杏脭(shù)字“1”表示設(shè)備位于花鐵板平臺(tái);“系統(tǒng)”一列用漢字代表設(shè)備所屬系統(tǒng);“重要”一列用數(shù)字代表設(shè)備的重要程度,是綜合考慮設(shè)備所在系統(tǒng)的重要程度和設(shè)備在系統(tǒng)中的重要程度而確定的,設(shè)備的重要程度從“1”到“3”遞減;“L”、“B”和“H”分別表示設(shè)備的長(zhǎng)、寬和高;“X1”、“X2”、“Y1”和“Y2”是由“布置準(zhǔn)則描述”限定的設(shè)備布置范圍,分別表示船長(zhǎng)方向最小、最大值和船寬方向的最小、最大值。
因此,“油渣泵屬于燃油系統(tǒng),比較重要,應(yīng)放在油渣艙下方”這條知識(shí)可以表示為:
IF 名稱=油渣泵
THEN (系統(tǒng)=燃重要=2X1=31940,X2=41420,Y1=0,Y2=14100)
表1 產(chǎn)生式表示法知識(shí)庫(部分)
2.2 面向?qū)ο蟮谋硎痉?/STRONG>
針對(duì)操作維護(hù)、人員通道等這兩種知識(shí),本文用面向?qū)ο蟊硎痉▉肀硎尽>唧w做法是將知識(shí)封裝在三維模型中,這樣使得三維模型同時(shí)具有幾何屬性和知識(shí)屬性。
由于設(shè)備的操作維護(hù)方便程度的要求,在設(shè)備四周需要預(yù)留出一定的操作維護(hù)空間。因此采用“考慮操作維護(hù)空間的三維建模方法”對(duì)設(shè)備模型進(jìn)行二次建模。圖1是燃料油輸送泵模型,圖2是用“考慮操作維護(hù)空間的三維建模方法”建立的模型。
圖1 燃料油輸送泵模型
圖2 用“考慮操作維護(hù)空間的三維建模方法”建立的模型
花鐵板的三維模型中,主機(jī)周圍的人員通道、逃生通道以及肋骨和海水總管處不能布置設(shè)備,因此采用“布爾運(yùn)算”的方法,將這些區(qū)域從花鐵板模型中減掉。圖3為布爾運(yùn)算后的花鐵板三維模型。
圖3 花鐵板的三維模型
3 機(jī)艙智能布置中的知識(shí)推理
知識(shí)獲取與知識(shí)表達(dá)的最終目的是利用這些知識(shí)來求解智能布置問題,獲取布置設(shè)計(jì)方案。這個(gè)關(guān)鍵的求解過程便是由布置設(shè)計(jì)的知識(shí)推理所完成的。機(jī)艙智能布置的知識(shí)推理可以通過調(diào)用機(jī)艙智能布置的數(shù)學(xué)模型來具體實(shí)現(xiàn)。
3.1 數(shù)學(xué)模型
機(jī)艙布置是一個(gè)多目標(biāo)問題,本文采用加權(quán)算法進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化,將多目標(biāo)決策問題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)問題求解,建立了機(jī)艙優(yōu)化布置設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)模型:
其中:
1)X={X1,X2,…,Xp}={(x1,y1),(x2,y2),…,(xp,yp)},p為設(shè)備數(shù)量,xi(i=1,2,…,p)為設(shè)備i的x坐標(biāo),yi(i=1,2,…,p)為設(shè)備i的y坐標(biāo)。
2)目標(biāo)函數(shù)中:wi(i=1,2,3)為各指標(biāo)的重要性權(quán)系數(shù)。f1(X)描述了機(jī)艙內(nèi)部對(duì)于干擾距離有要求的設(shè)備之間的廣義綜合距離,即干擾距離。f2(X)描述了機(jī)艙內(nèi)所有設(shè)備對(duì)于中縱剖面的力矩代數(shù)和,即平衡力矩。f3(X)描述了機(jī)艙內(nèi)所有設(shè)備到其所在平臺(tái)逃口的距離和,即人員流通距離。
3)約束條件:這里主要考慮兩類約束,即幾何約束和領(lǐng)域約束。幾何約束包括:(1)設(shè)備互不干涉且不與肋骨干涉;(2)設(shè)備不超出平臺(tái)邊界。優(yōu)化時(shí),將這兩種幾何約束轉(zhuǎn)化為懲罰項(xiàng)加到目標(biāo)函數(shù)中。領(lǐng)域約束即上文所探討的“知識(shí)”,分別通過產(chǎn)生式表示法和面向?qū)ο蟮谋硎痉ū磉_(dá)。
3.2 優(yōu)化方法
遺傳算法(GA)是模仿自然界生物進(jìn)化思想而得出的一種魯棒性極強(qiáng)的全局優(yōu)化方法,在對(duì)搜索空間探索和開發(fā)的分析中,具有很強(qiáng)的搜索尋優(yōu)能力。本文采用遺傳算法對(duì)機(jī)艙布置優(yōu)化問題求解。
3.2.1 適應(yīng)度函數(shù)
遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù),可表示為問題的目標(biāo)函數(shù)與罰函數(shù)之和:
fF(X)=F(X)+w4I(X)+w5P(X)
其中,w4與w5是重要性權(quán)系數(shù);F(X)是問題的目標(biāo)函數(shù),如式(1)所示;I(X)是衡量設(shè)備干涉的應(yīng)變量,干涉數(shù)越多,則I(X)越大;P(X)是衡量設(shè)備是否超出平臺(tái)邊界的應(yīng)變量,超出設(shè)備越多,則P(X)越大。
3.2.2 編碼與解碼
由于機(jī)艙布置平臺(tái)的形狀極不規(guī)則,因此不能采用傳統(tǒng)的對(duì)坐標(biāo)對(duì)進(jìn)行編碼的形式,而是先將坐標(biāo)對(duì)集合轉(zhuǎn)換成基于點(diǎn)集的集合,再對(duì)此集合進(jìn)行編號(hào),最后將此十進(jìn)制編號(hào)進(jìn)行二進(jìn)制編碼。相反,解碼過程為:二進(jìn)制編碼轉(zhuǎn)換為十進(jìn)制編號(hào),再轉(zhuǎn)換成坐標(biāo)值。圖4為編碼與解碼的流程圖。
圖4 編碼與解碼流程圖
這樣的編碼與解碼過程的好處是,可以事先將各設(shè)備的允許布置的空間(一般為極不規(guī)則的圖形)轉(zhuǎn)換成一個(gè)點(diǎn)集并記錄下來,代替設(shè)備的空間約束條件。因此,基于“點(diǎn)集編號(hào)”的編碼和解碼方式可以實(shí)現(xiàn)在任意形狀的布置平面上完成布置。
3.2.3 遺傳算子
遺傳算子包括選擇、交叉、變異三種。其中,選擇過程采用輪盤賭方法,交叉過程采用單點(diǎn)交叉方式。
3.2.4 初始種群與終止條件
種群規(guī)模Npop為幾十到幾百,初始種群隨機(jī)產(chǎn)生。以迭代次數(shù)達(dá)到某值作為終止條件。
4 機(jī)艙智能布置的實(shí)現(xiàn)
以機(jī)艙花鐵板為例,對(duì)花鐵板上的設(shè)備進(jìn)行智能布置。
4.1 花鐵板平臺(tái)布置中的知識(shí)獲取與表示
4.1.1 設(shè)備分類
花鐵板平臺(tái)是機(jī)艙中最下方的一層平臺(tái),花鐵板平臺(tái)上布置的設(shè)備有19個(gè),包括燃料油輸送泵、柴油輸送泵和消防水系統(tǒng)、壓載水系統(tǒng)、艙底水系統(tǒng)的設(shè)備等。對(duì)這19個(gè)設(shè)備進(jìn)行分類,如表2所示。
表2 花鐵板平臺(tái)的設(shè)備分類
4.1.2 布置原則
花鐵板平臺(tái)的布置平面是花鐵板。花鐵板是主機(jī)安裝好之后進(jìn)行安裝的,安裝花鐵板的目的是覆蓋住雙層底上方的管路,便于輪機(jī)人員行走和操作。
海水總管和主滑油泵位于花鐵板下方,十分靠近花鐵板,因此海水總管和主滑油泵上方不應(yīng)布置設(shè)備。各設(shè)備的位置要求是:燃料油輸送泵和柴油輸送泵應(yīng)接近燃油溢油艙,并排布置;油渣泵、No.1主機(jī)滑油分油機(jī)供給泵和No.2主機(jī)滑油分油機(jī)供給泵應(yīng)盡量布置在油渣艙下方;滑油輸送泵應(yīng)布置在滑油澄清艙下方;冷卻水輸送泵應(yīng)接近冷卻水艙;No.1、No.2、No.3冷卻海水泵應(yīng)接近海水總管,并排布置;電擊棒控制箱應(yīng)接近海水總管;日用艙底水泵和艙底水油水分離器應(yīng)接近艙底水存放艙與艙底水分離油艙;艙底消防總泵和消防艙底泵應(yīng)接近海水總管,左右對(duì)稱;No.1和No.2壓載泵應(yīng)接近海水總管,左右對(duì)稱;制淡裝置噴射泵應(yīng)接近海水總管;空冷器化學(xué)清洗柜和清洗泵沒有位置要求。
以上設(shè)備的位置要求都可以很容易地轉(zhuǎn)化設(shè)備坐標(biāo)的取值范圍(即表1中的:X1、X2、Y1、Y2),并與設(shè)備分類信息合并成產(chǎn)生式表示法知識(shí)庫。
4.1.3 操作維護(hù)
操作維護(hù)方面的知識(shí)利用2.2節(jié)中面向?qū)ο蟮闹R(shí)表示法來表達(dá),即將設(shè)備的操作維護(hù)空間利用“自由空間”建模的方法“封裝”在一個(gè)個(gè)長(zhǎng)方體中。
4.1.4 人員通道
人員通道方面的知識(shí),也利用2.2節(jié)中面向?qū)ο蟮闹R(shí)表示法來表達(dá),即將肋骨,逃生門,主機(jī)周圍,海水總管和主滑油泵所在的區(qū)域從花鐵板布置平臺(tái)中“減去”。
4.2 CATIA二次開發(fā)技術(shù)
CATIA的二次開發(fā)有多種方法,在進(jìn)程內(nèi)程序(In-process Application)通過vbscript腳本或者vba訪問,在進(jìn)程外程序(Out-process Application)通過OLE自動(dòng)化對(duì)象來訪問。VB.NET對(duì)CATIA的二次開發(fā)主要基于COM訪問CATIA內(nèi)部對(duì)象,其核心就是使用外部程序控制內(nèi)部程序,這樣使開發(fā)者可以使用VB.NET程序嵌入訪問CATIA內(nèi)部程序。
本文采用VB.NET對(duì)CATIA進(jìn)行二次開發(fā),以實(shí)現(xiàn)機(jī)艙智能布置的構(gòu)想。主要用到的CATIA內(nèi)部函數(shù)有:設(shè)定位置Set Components(CATSafeArrayVariant iAxis Components Array),增加部件Add Components From Files(CATSafeArrayVariant iFilesList,CATBSTR iMethod),干涉Clash等。
4.3 花鐵板平臺(tái)布置實(shí)例分析
花鐵板平臺(tái)的布置問題采用遺傳算法進(jìn)行求解。其設(shè)計(jì)變量是花鐵板上19個(gè)設(shè)備的坐標(biāo)X={X1,X2,…,X19}={(x1,y1),(x2,y2),…,(x19,y19)},采用基于“點(diǎn)集編號(hào)”的二進(jìn)制編碼。適應(yīng)度函數(shù)考慮到了設(shè)備之間的干擾距離、不平衡力矩、逃生距離、設(shè)備之間是否干涉和設(shè)備是否超出花鐵板邊界。
在遺傳過程中,取種群規(guī)模Npop為50,迭代次數(shù)為50,交叉概率Pc為0.8,變異概率Pm為0.01。圖5為遺傳算法適應(yīng)度函數(shù)值隨代數(shù)變化的曲線。圖6為智能布置的結(jié)果。圖7和圖8為三維仿真機(jī)艙智能布置結(jié)果示意圖。
圖5 遺傳算法適應(yīng)度函數(shù)值隨代數(shù)變化曲線
從圖6—圖8可以看出,智能布置的結(jié)果:所有設(shè)備距中縱剖面的力矩較小,有足夠的人員流通通道,各設(shè)備之間沒有干涉且沒有設(shè)備超出了布置平臺(tái)的邊界,滿足布置準(zhǔn)則且考慮到了操作維護(hù)的方便度。因此,這個(gè)結(jié)果滿足機(jī)艙布置的基本要求。
圖6 智能布置結(jié)果
圖7 三維仿真機(jī)艙智能布置結(jié)果示意圖(a)
圖8 三維仿真機(jī)艙智能布置結(jié)果示意圖(b)
5 結(jié)論
本文以船舶機(jī)艙布置作為研究對(duì)象,綜合運(yùn)用知識(shí)工程的關(guān)鍵技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和優(yōu)化技術(shù),建立船舶機(jī)艙智能布置的數(shù)學(xué)模型及建立求解方法,突破傳統(tǒng)船舶CAD系統(tǒng)在布置設(shè)計(jì)中的局限性,使機(jī)艙布置三維可視化、自動(dòng)化、智能化,提高了設(shè)計(jì)效率和質(zhì)量。最后以3100TEU集裝箱船機(jī)艙花鐵板平臺(tái)智能布置為例進(jìn)行驗(yàn)證,優(yōu)化結(jié)果表明,知識(shí)工程的方法可以有效助力解決三維布置問題。
核心關(guān)注:拓步ERP系統(tǒng)平臺(tái)是覆蓋了眾多的業(yè)務(wù)領(lǐng)域、行業(yè)應(yīng)用,蘊(yùn)涵了豐富的ERP管理思想,集成了ERP軟件業(yè)務(wù)管理理念,功能涉及供應(yīng)鏈、成本、制造、CRM、HR等眾多業(yè)務(wù)領(lǐng)域的管理,全面涵蓋了企業(yè)關(guān)注ERP管理系統(tǒng)的核心領(lǐng)域,是眾多中小企業(yè)信息化建設(shè)首選的ERP管理軟件信賴品牌。
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本文標(biāo)題:船舶機(jī)艙智能布置方法研究
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