关于“船坞浮坞门结构多目标优化设计”研究的学术报告
由大连理工大学船舶工程学院的管官、徐靖远、杜世光、靳松宇、孙炜迪等人合作完成的研究论文《多目标优化设计 of floating dock gate structures》于2025年发表在*Ocean Engineering*期刊第340卷。本研究针对船舶修造设施中的核心部件——浮坞门，提出并实现了一套集参数化建模、敏感性分析、代理模型构建与多目标优化于一体的创新设计优化框架。以下将对该研究进行详细介绍。
一、 研究背景与目标
浮坞门是干船坞的关键组成部分，长期处于与水接触的工作环境中，其结构安全性和可靠性直接影响整个船坞系统的运营效率与安全。浮坞门的重量与重心位置不仅关系到启闭操作的平稳性，还深刻影响着其浮态配置与整体稳定性。过重的结构会增加建造成本和浮力需求，而不当的重心位置则可能导致倾斜、振动等安全隐患。因此，在确保强度、刚度和水密性的前提下，对浮坞门结构进行轻量化与重心控制优化，具有重要的工程价值与经济意义。
尽管结构优化技术在船舶工程领域已有广泛应用，但针对浮坞门这类特定结构的系统性优化研究仍相对有限。现有设计多依赖传统经验和规范，虽能保证基本安全，但在实现结构轻量化与多性能协同提升方面存在不足。特别是，将加强筋数量与间距作为协同优化变量，进行系统化设计的研究尚属空白。不合理的加强筋布置可能导致应力集中、刚度不足或材料浪费。因此，本研究旨在填补这一空白，通过引入一种创新的多目标优化策略，将加强筋数量与间距作为关键设计变量，对浮坞门结构进行轻量化与重心控制协同优化，以平衡优化精度与工程可行性，为同类结构的设计优化提供有效参考。
二、 研究详细流程
本研究以一座28.8米长的钢质单底单侧全焊式浮坞门为研究对象，整个研究流程严谨且环环相扣，主要包含以下几个核心步骤：
初始设计方案确立与参数化建模：首先，依据《干船坞设计规范》（CB/T 8524-2011）、《船厂总体设计标准》（GB/T 51405-2019）以及《钢质海船入级规范》（CCS, 2024）等，确定了浮坞门的初始结构设计方案，包括各部位板厚、型材尺寸等。研究构建了一个包含57个初始设计变量的全参数化模型。特别值得注意的是，本研究创新性地将加强筋（包括L型和T型）的数量及其位置（通过间距体现）作为设计变量纳入参数化体系。例如，通过改变前/后外板特定区域的纵向次级加强筋数量，可直接改变加强筋间距，从而影响板格尺寸与规范要求的最小板厚/型材尺寸，实现了结构布局与构件尺寸的联动设计。基于初始方案建立了有限元模型，施加了包括静水压力、波浪力（采用包络载荷）、自重、压载等在内的多种载荷及相应边界条件。初始分析显示，最大冯·米塞斯应力为135.90 MPa，重量为241.24吨，重心高度为4069.90毫米，初稳性高（GM）为1.01米，均满足规范要求，但存在进一步优化的空间。
敏感性分析与关键变量筛选：面对高维（57维）设计空间，为提升后续优化效率，研究采用了基于最优拉丁超立方抽样（Optimal Latin Hypercube Sampling, OLHS）的敏感性分析。通过生成1000个样本集，分析了各设计变量对三个关键响应指标（结构重量、重心高度、最大应力）的帕累托贡献度。分析设定3%的贡献度阈值，并结合基于线性回归的t检验（p<0.05），从57个变量中筛选出11个对目标函数和约束条件影响显著的核心设计变量。这些变量主要包括不同区域外板与甲板的厚度（如P1、P2、P3、P4、P5、P6、P7）、特定区域加强筋数量（P17）以及部分型材厚度（P29、P48、P49）。敏感性分析揭示了变量间的多目标耦合关系，例如P1（前/后外板上层板厚）能显著降低应力（贡献度-26.67%），但同时会大幅增加重量（+9.69%）和重心高度（+13.27%），明确了优化过程中需要权衡的关键参数。
径向基函数代理模型的建立与验证：为替代计算昂贵的有限元分析，本研究基于筛选出的11个核心变量，采用最优拉丁超立方抽样生成了100个样本点（按8：2比例分为训练集与验证集），用以构建代理模型。研究对比了二阶响应面模型、三阶响应面模型、克里金模型、遗传算法优化的克里金模型以及径向基函数模型等多种代理模型的预测性能。评估指标包括决定系数、均方根误差和平均绝对误差。结果显示，径向基函数模型在拟合重量、重心高度和应力这三个响应时，整体表现最优，其预测误差较小，拟合精度较高（例如对重量的R²达到0.999），因此被选为本研究后续优化的核心代理模型。
多目标优化与方案决策：研究建立了以最小化浮坞门重量和重心高度为双目标的优化问题，约束条件包括最大应力不超过材料许用应力、重心高度不超过4.1米（通过稳性要求反推）、构件尺寸满足规范最小模量与惯性矩要求等。基于构建的RBF代理模型，采用第二代非支配排序遗传算法进行多目标优化。算法设置最大迭代代数为200，种群规模为100。优化过程生成了包含200组帕累托最优解的解集，展现了重量与重心高度之间的权衡关系。为了从帕累托前沿中选出最佳折中方案，研究采用了基于理想解排序的TOPSIS多准则决策方法，并结合德尔菲法确定了目标权重（重量：0.6，重心高度：0.4）。由此选出了综合最优方案（记为方案B）。作为对比，研究还进行了以最小化重量为单一目标的优化（采用多岛遗传算法求解），以获得方案D，用于凸显多目标优化的优势。
三、 主要研究结果
敏感性分析结果：成功识别出11个对浮坞门结构性能（重量、重心、应力）影响最大的核心设计变量。分析结果不仅为后续代理模型构建降低了维度，更重要的是揭示了工程设计的敏感点。例如，分析发现前/后外板区域II（P17）的加强筋数量对降低应力有显著贡献（-9.85%），这直接指引了优化方向。
多目标优化结果：NSGA-II算法成功收敛，获得了分布均匀的帕累托最优解集。通过TOPSIS方法选出的综合最优方案B，与初始设计相比，实现了结构重量降低17.09%（从241.24吨降至200.01吨），重心高度降低3.4%（从4069.90毫米降至3931.64毫米） 的显著效果。同时，该方案下的最大应力为181.13 MPa，仍在材料许用应力范围内，且初稳性高GM提升至1.19米，优于初始设计。优化后的方案显示，前/后外板区域II的加强筋数量从1根增加到了2根，验证了敏感性分析的结论，也证实了优化加强筋布置的有效性。
与单目标优化的对比结果：单目标优化方案D实现了最大的减重效果（重量降低20.18%，至192.56吨），但其重心高度比初始设计略高0.33%。为了在轻载工况下保持相同的吃水，需要增加固定压载来补偿减少的结构重量。这暴露了单目标优化可能带来的新问题——对压载配置灵活性提出了更高要求。而多目标优化方案B在减重幅度（17.09%）略逊于方案D的同时，实现了重心的有效降低，获得了更好的重量与稳性平衡，综合性能更优。
有限元验证结果：对选出的多目标优化方案B和单目标优化方案D进行了基于详细有限元模型的再分析。结果显示，代理模型预测的应力值与实际有限元分析结果相差很小（小于1.3%），有力地验证了所构建的RBF代理模型具有足够的精度和可靠性，能够有效支撑优化决策过程。
四、 研究结论与价值
本研究成功开发并应用了一套从“设计参数化 → 敏感性分析 → 代理模型构建 → 多目标优化”的渐进式优化框架，用于浮坞门的结构设计。主要结论如下： 1. 提出了一种基于加强筋数量与间距协同优化的新颖参数化设计方法，突破了传统固定参数假设的限制，为结构优化提供了新视角。 2. 通过全局敏感性分析筛选关键变量，并构建高精度RBF代理模型，显著提高了复杂工程结构优化设计的计算效率，降低了计算成本。 3. 研究表明，与传统的单目标轻量化优化相比，多目标优化能更好地平衡结构重量与重心稳定性。本研究获得的最优方案在减重17.09%的同时降低了重心3.4%，综合提升了浮坞门的经济性与安全性。生成的帕累托前沿为工程决策提供了清晰的量化依据。
本研究的科学价值在于为海洋工程结构，特别是像浮坞门这类具有明确功能约束的复杂薄壁箱型结构，提供了一套系统、高效且可复用的多目标优化设计方法论。其应用价值则直接体现在能够指导设计人员在满足强度与稳性规范的前提下，实现更优的轻量化和性能平衡设计，从而降低建造成本、提高运营安全性与效率。
五、 研究亮点
六、 其他说明与展望
作者在文末也指出了本研究的局限性：当前优化模型的约束设置相对保守，可能限制了设计空间的充分探索；优化目标未包含疲劳寿命、工艺性等其他重要性能指标；稳性评估主要基于典型工况的GM值，指标体系有待进一步完善。未来研究可考虑纳入更全面的稳性准则、局部结构细节、制造工艺约束等，以进一步增强该优化方法的工程可行性与在实船设计中的应用广度。
本研究得到了中国国家自然科学基金的支持。