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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:洪銓鴻
研究生(外文):Chuan-Hung Hung
論文名稱:應用平行化基因演算法改進螺槳幾何之設計
論文名稱(外文):Application of a Distributed Genetic Algorithm to the Improvement of Propeller Design
指導教授:辛敬業辛敬業引用關係
指導教授(外文):Ching-Yeh Hsin
學位類別:碩士
校院名稱:國立海洋大學
系所名稱:系統工程暨造船學系
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2002
畢業學年度:90
語文別:中文
論文頁數:107
中文關鍵詞:基因演算法分散式運算螺槳幾何設計Bezier曲線
外文關鍵詞:Genetic AlgorithmsDistributed computingPropeller geometry designBezier curve
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在本研究論文中,我們針對現行之螺槳幾何設計中所不足之處,提出一種解決之方法。透過基因演算法之計算特性,針對螺槳幾何設計參數中,歪斜、傾斜及弦長之設計做探討,並採用Bèzier曲線作為螺槳曲線產生的方式。其後,為了解決因基因演算法所產生之龐大計算量,以及為了提升計算速度,我們引用了分散式運算的觀念,將計算量分散到各節點以節省計算之時間。
在經由計算例之探討後可以發現,傾斜對於我們所考慮之空泡、推力、扭力沒有非常相關之影響。而在弦長方面,則需牽涉到強度、升力線、升力面之計算,才能進行較完備之設計。而在歪斜方面,則是影響空化的最重要因素。從計算結果中可以得知,由於歪斜之變化太大,在未設限的情況下,由基因演算法計算出之最佳解並不能符合螺槳幾何設計的基本需要。因此,在本研究論文中可以發現,雖然基因演算法是屬於一全域之搜尋方法,但應用在螺槳幾何參數設計時,適當之設限條件是需要的,也較能幫助我們求得所需之螺槳設計幾何。論文中展示了設計例,並就其結果討論本方法可改進之處。
In this thesis, a propeller design tool is developed using a Genetic Algorithm. This design tool is developed for the assistance of propeller hydrodynamic designs, and used to design skew, rake and chord-length distributions for reducing cavitation on the blade surface. All these geometric parameters are traditionally designed by experience or existing data. In this method, Bèzier curves are adopted for defining these geometric parameters, and a Genetic Algorithm is used for searching the optimum solutions. A parallel version of this design method is developed on a distributed computing system for computationally efficiency.
The computational results show that the skew distribution is critical to the cavitation behavior, and the rake distribution is not. A good chord-length distribution can improve the blade cavitaion, however, it should be cooperated with the structure design. In order to obtain a practical and usable skew distribution, some constrains should be added to the design conditions. We have tried six different constrains, and discussed the design results in this thesis. Different fitness functions are tested, and it is found that “cavitation volume / propeller thrust” is the most appropriate function. Using different number of generations and different number of parents are also investigated in the thesis. Design example are shown in the thesis, and suggestions are made for improving this design method.
目錄
目錄 i
圖目錄 iii
表目錄 vi
摘要 vii
Abstract viii
第一章、緒論 1
1.1 改進螺槳設計的方法 2
1.2 採用基因演算法來改進螺槳設計 3
1.3 平行化計算 3
1.4 展望 5
第二章、基因演算法 6
2.1 何謂基因演算法 6
2.2 GA的三個運算子 7
2.3 適合度方程式(fitness function) 11
2.4 避免落入區域最佳解(local optimum) 11
2.5 分散式運算 15
第三章、螺槳設計之改進 19
3.1 現今螺槳設計之目標 19
3.2 螺槳設計與螺槳幾何參數 20
3.3 螺槳幾何參數之定義 23
第四章、計算程式與計算環境 32
4.1 基因演算法程式架構 32
4.2計算環境 39
第五章、計算例 41
5.1 設計策略 41
5.2 設計結果分析 50
5.3 分散式平行運算效率分析 59
第六章、討論與未來展望 102
6.1 討論 102
6.2 未來展望 105
參考文獻 106
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