Identyfikatory
Warianty tytułu
Zastosowanie metod sztucznej inteligencji do poprawy sprawności transportowej statku
Języki publikacji
Abstrakty
The paper presents some selected results of research on applications of arificial intelligence to the optimization of main ship design parameters and hull shape coefficients with the ship transport efficiency as an objective function. Basics of ship transport formulation are concisely discussed, together with examples for different approaches to optimization. An example of neutral network use for the determination of ship transport efficency is given with an assessment of its ability for data generalization. Moreover, two optimization procedures are praesented: one using genetic algorithms and the other with simulated annealing approach. Both procedures lead to the improvement of ship transport efficiency.
W artykule zaprezentowano wybrane wyniki badań nad zastosowaniem metod sztucznej inteligencji do optymalizacji parametrów projektowych statku oraz współczynników kształtu kadłuba. Jako funkcję celu proponuje się zastosowanie wskaźnika sprawności transportowej. Podstawowe zależności i sformułowanie tego wskaźnika zostały zwięźle przedstawione, z egzemplifikacjami różnego podejścia do optymalizacji. Zaprezentowano przykład zastosowania sieci neuronowej do wyznaczania sprawności transportowej oraz ocenę zdolności sieci do uogólnienia wyników. Ponadto przedstawiono dwie procedury optymalizacyjne prowadzące do zwiększenia wskaźnika sprawności transportowej statku: jedną z zastosowaniem algorytmów genetycznych, a drugą z użyciem metod symulowanego wyżarzania.
Rocznik
Tom
Strony
5--11
Opis fizyczny
Bibliogr. 7 poz., rys., tab.
Twórcy
autor
- Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny, Wydział Techniki Morskiej 71-065 Szczecin, al. Piastów 41, tomasz.abramowski@zut.edu.pl
Bibliografia
- 1. MAN B&W Diesel A/S: Propulsion trends for bulk carriers. 2005.
- 2. ABRAMOWSKI T., ZMUDA A.: Combining Artificial Neural Networks and Simulated Annealing Algorithm for Reducing Ship Effective Power. P.J. Environmental Studies, 2008, 17, 4C, 67–71.
- 3. SCHNEEKLUTH H., BERTRAM V.: Ship design for efficiency and economy. Butterworth-Heinemann, 1998.
- 4. CHĄDZYŃSKI W.: Elementy współczesnej metodyki projektowania obiektów pływających. Prace Naukowe Politechniki Szczecińskiej. Szczecin 2001.
- 5. ABRAMOWSKI T., ZMUDA A.: Generalization of Container Ship Design Parameters by Means of Neural Networks. P.J. Environmental Studies, 2008, 17, 4C, 111–115.
- 6. Matlab User Guide, Genetic algorithm and direct search toolbox, Neural network toolbox. The MathWorks, 2008.
- 7. MESBAHI E., ATLAR M.: Artificial neural networks: applications in marine design and modeling. 1st Int. Conf. Computer Applications and Information Technology in the Maritime Industries. Potsdam 2000.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BWM6-0001-0001