浅水AUV耐压舱多目标优化设计

摘要

针对设计过程中计算保守与试验难度大等问题,对耐压舱进行结构设计,在满足结构强度和稳定性要求的前提下,基于Workbench中的Design Exploration对耐压舱简化模型进行多目标优化分析。采用最佳填充空间设计(OSF)试验法得到优化变量的样本空间,利用神经网络构建优化响应面模型,并基于多目标遗传算法(MOGA)在回归模型中的应用,得到优化设计尺寸。经过仿真验证表明,优化后的耐压舱在强度和稳定性较好的前提下,质量和体积显著减小,实现了轻量化设计。