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申请/专利权人：江苏杰瑞信息科技有限公司;大连理工大学

摘要：一种基于鲸鱼优化算法的复杂船舶总段装配工艺优化方法，其属于船舶与海洋工程制造的技术领域。针对复杂船舶总段装配的特点，提出了总段装配的评价指标体系，包括：船体分段的重定向次数；船体分段的贯入度；船体分段的焊接效率；船体分段的吊装效率；船体分段的装配效率。鲸鱼优化算法在算法前期进行全局搜索，而在算法的后期进行局部搜索，从而提高求解过程的收敛速度。该方法不但提高了工作效率，还可实现装配工艺顺序的自动优化和生成，自动实现装配工艺流程图的生成，极大地解放了人力，保证了操作人员的安全。

主权项：1.一种基于鲸鱼优化算法的复杂船舶总段装配工艺优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.确定评价指标集：建立船体分段装配序列的评价函数，评价指标集如式1所示；U＝{u1,u2,u3,u4,u5}1式中：u1是船体分段的重定向次数；u2是船体分段的贯入度；u3是船体分段的焊接效率；u4是船体分段的吊装效率；u5是船体分段的装配效率；1船体分段的重定向次数u1指的是在装配过程中，已完成装配的分段Pi与等待装配的分段Pi+1，在装配方向上改变的次数；分段在实际的装配过程中，应遵循其重定向次数最小的原则；在装配序列B＝{B1，B2，B3，……，Bn}中，Bi表示装配序列中第i个分段的装配方向；用bi表示装配序列中，两个相邻分段发生装配方向改变的数目，若分段Pi与分段Pi+1的装配方向发生改变时，则bi的值取1；若分段Pi与分段Pi+1的装配方向不发生改变时，则bi的值取0，根据式2判断出整个船体总段在装配时，装配方向的改变总次数； 式中：bi表示相邻分段装配时装配方向改变的次数；2船体分段的贯入度衡量贯入关系程度大小的量用贯入度表示，贯入度的值由贯入深度和贯入数量决定，其计算公式如式3所示： 式中：li-贯入深度；ni-贯入数量；3船体分段的焊接效率船体分段是由各个构件之间通过焊接形成的，船体分段装配过程中，总的焊接效率计算公式如式4所示： 式中：l-焊缝的总长度；lp-焊缝的平焊长度；lv-焊缝的立焊长度；lh-焊缝的横焊长度；ly-焊缝的仰焊长度；ηp-平焊的焊接效率；ηv-立焊的焊接效率；ηh-横焊的焊接效率；ηy-仰焊的焊接效率，且ηp＞ηv＞ηh＞ηy；4船体分段的吊装效率吊装效率的计算公式如式5所示： 式中：v-总的吊装重量，其中v＝Σvi+Σvj；vi是在最合理吊装重量区间时的吊装重量；vj是不在最合理吊装重量区间时的吊装重量；β1是vi在最合理吊装重量区间{vmin，vmax}时的吊装效率；β2是vj＜vmin时的吊装效率，且β1＞β2；5船体分段的装配效率生产过程中，会采用不同的装配方式对船体分段进行装配；不同的装配方式产生不同的装配效率，其中效率最高的是自上而下的装配方式，效率最低的是自下而上的装配方式，水平装配方式的效率在这两种装配方式效率之间；装配效率的计算公式如式6所示； 式中：e-总的装配次数，其中e＝ep+eh+ed；ep是自上而下的装配次数；eh是水平的装配次数；ed是自下而上的装配次数；αp是自上而下的装配效率；αh是水平的装配效率；αd是自下而上的装配效率，其中αp＞αh＞αd；S2.建立优化数学模型：1连接关系约束条件根据分段装配信息模型中所建立的连接关系矩阵CiAm查看具体值来判断组立Gi在进行装配之前是否与已经装配完成的组立之间存在连接关系；式7中Ci代表连接关系约束条件； 2干涉关系评价函数船舶分段能够顺利完成装配的基本条件就是各组立之间在装配时及装配完成时都不存在干涉，根据装配干涉矩阵可以判断对于一个已知的装配序列在装配过程中存在的干涉次数In；装配过程中，第一个组立不需要考虑其干涉性，从第二个组立开始判断与前面的组立干涉性，若沿dk方向装配，k表示组立i之前进行装配的任意一个组立，表示第i个进行装配的组立与之前任意一个装配组立的干涉关系； 式8中Iikx,Iiky,Iikz分别表示在装配序列中第i个进行装配的组立与在它之前进行装配的组立在x，y，z三个方向上的干涉值；则第i个进行装配的组立的干涉关系如式9所示： 整个装配序列的干涉次数In为： 3重定向评价函数重定向次数作为装配序列评价的一项重要指标，对于一个已知的装配序列根据式11判断其重定向次数： 其中δ代表装配序列中重定向的次数，式12中δi代表每一个待装配的组立与在它之前装配组立是否发生重定向，若发生重定向则计数1，若不发生重定向则计数0； 4吊装工具评价函数对于一个已知的装配序列可以根据式13判断其吊装工具改变的次数； 其中e代表装配序列中吊装工具改变的次数，式中ei代表每一个待装配的组立与在它之前装配组立的吊装工具是否改变，若吊装工具改变则计数1，若吊装工具不发生改变则计数0； 5装配效率评价函数根据采用不同方式装配的次数不同，以及不同装配方式的效率的不同，对于一个已知的装配序列可以根据式15得到该序列的装配效率评价函数；设nd为由上而下进行的装配次数，nh为水平进行的装配次数，nu为自下至上进行的装配次数，λd、λh、λu分别为沿其方向的效率且有λd＞λh＞λu；n代表各种装配方式的次数之和，其中n＝nd+nh+nu，则效率P最大值为Pmax＝n×λd，P的表达式如下： 根据上文所提出的约束条件得出船舶分段装配序列优化的数学模型如式16所示： 其中：S3.采用鲸鱼优化算法进行求解：采用一种元素排列的方式来解决多个分段装配序列的工序问题；一个鲸鱼个体包含多个元素，每一个元素代表一种进行的活动，而每个元素的索引值表示活动执行顺序，基于分段随机排列的初始解矩阵，式中Xij指的是第i条鲸鱼所访问的第j个分段，节点数即为装配工序；设工序次数为N，一个鲸鱼个体表示为N＝[R1,R2,...Rj,Rj-1,...,Ri+1,Ri,...RN-1,RN]，基于离散鲸鱼优化算法分段装配序列优化具体步骤如下：步骤一：初始化：确定种群规模Np和装配工序次数N，随机生成初始化种群；最大迭次数为Tmax，当前迭代t＝1；步骤二：计算鲸鱼种群目标函数值，公式如下；minF＝α1×fu1+α2×fu2+α3×fu3+α4×fu4+α5×fu5步骤三：根据C1，C2两种位置更新方式对鲸鱼个体位置进行更新，并更新鲸鱼种群值目标函数；假设当前最佳鲸鱼个体为X*，当前鲸鱼个体Xj+1的更新公式如下： 式中，C1为对2个鲸鱼个体进行交叉操作的第一种交叉方式；C2为对2个鲸鱼个体进行交叉操作的第二种交叉方式，其中p表示随机数，取值为[0，1]；第一种交叉方式位置更新步骤如下：首先在鲸鱼个体X1中随机选择一个位置上的元素e1，其次找到鲸鱼个体X2中p1位置上的元素e2，再回到鲸鱼个体X1上找到元素e2所在的位置p2，然后找到鲸鱼个体X2中p2位置上的元素e3；当最后选中的元素回到第一个选中的元素时停止，此时所有选中的元素为操作完选中的位置；然后用鲸鱼个体X1中选中的元素生成下一个位置上的鲸鱼个体X1'，并保证位置对应，然后将鲸鱼个体X2中剩余的元素放入X1'中；同样地，用鲸鱼个体X2中选中的元素生成下一个位置上的鲸鱼个体X2'，并保持位置对应，然后将鲸鱼个体X1中剩余的元素放入X2'中；第二种交叉方式位置更新步骤如下：首先在鲸鱼个体X1中随机选择一组元素e1，其次在鲸鱼个体X2中找到e1中所有元素的位置；保持鲸鱼个体X1和鲸鱼个体X2未选中的元素不变，按照选中元素的出现顺序，交换当中元素的位置，同时生成新的鲸鱼个体；上述2种方式都会得到2个新的鲸鱼个体，比较在实际位置更新中目标函数计算值，取函数值小的鲸鱼个体作为更新后的鲸鱼个体，以完成鲸鱼个体位置的更新；步骤四：对鲸鱼种群进行局部搜索操作，提高鲸鱼个体解的质量；步骤五：终止准则判断；迭代次数t＝t+1，若t＜Tmax，返回步骤二；否则计算结束，输出最优路径。

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