船舶管系设计中的管径优化算法与案例分析

摘要：作为整个船舶设计的重要组成部分，管系设计包括船舶各类管路的规划、布局以及优化等内容。近年来，随着计算技术的发展，多种优化算法被应用于船舶管系设计中，比如EPA-star等算法因其高效性和实用性受到广泛关注。传统的船舶管系布置设计方法存在一些明显的不足之处，如过度依赖设计人员的经验、设计周期长、修改困难等。随着船舶技术的不断发展和复杂性的持续增加，需要不断创新船舶管系设计中的管径优化算法，以提升整个的设计质量和效率。

关键词：船舶管系；管径优化；EPA-star算法；案例分析

0引言

船舶管系是整个船舶的重要组成部分，其主要负责输送燃油、滑油、冷却水、压缩空气等多种不同的介质。科学而又合理的管径设计，不仅能够提高介质输送效率，还可以降低能耗，节省更多的运营成本。然而，船舶管系设计中存在诸多约束条件，如空间限制、介质流量和压力要求等等，使得管径优化成为一个复杂的多目标优化问题。因此，针对船舶管系设计中的管径优化算法及案例展开分析和研究是非常重要的。

1管径优化算法概述

1.1传统优化方法

在船舶管系设计的早期阶段，管径优化主要依赖于传统的方法，这些方法通常基于经验公式和手工计算。设计人员依据过往积累的经验，结合已有的工程数据和标准规范，通过手工计算来确定管径的大小。这种方法的优点在于其简单性和直观性，设计人员能够快速地根据经验给出初步的管径选择。然而，在面对较为复杂的船舶管系系统时，传统方法的局限性逐渐显现。由于船舶管系涉及多种介质的输送，且受到空间布局、压力损失、流量要求等多方面因素的制约，传统方法容易因考虑不周而出现一些误差。

此外，传统优化方法难以同时满足多个不同的优化目标，例如在追求最小化管路压力损失的同时，还要考虑管材成本和空间占用等各项因素，这就使得传统方法在多目标优化问题面前显得力不从心。尽管如此，传统方法在一些简单、常规的管系设计中仍具有一定的应用价值，为后续更复杂的优化算法提供了基础参考。

1.2启发式优化算法

随着计算技术的持续发展，启发式优化算法逐渐在船舶管径优化领域崭露头角。这类算法主要是通过模拟自然现象或生物行为来寻找最优解，其核心思想是借鉴自然界中生物进化、群体协作等高效解决问题的机制，将其转化为数学模型和算法策略，以应对复杂的工程优化问题。常见的启发式优化算法包括：遗传算法（GA）、蚁群算法（ACO）和粒子群优化（PSO）等。遗传算法模拟生物的进化过程，通过选择、交叉和变异等操作，在解空间中逐步搜索最优解。它能够同时处理多个候选解，并通过遗传操作不断改进解的质量，从而在复杂的约束条件下找到较好的管径优化方案。蚁群算法则是受到蚂蚁群体觅食行为的启发，蚂蚁在寻找食物的过程中会自然地释放信息素，其他蚂蚁会根据信息素的浓度选择路径，从而逐渐找到最短的路径。在管径优化中，蚁群算法通过模拟这种群体协作行为，能够有效地在众多可能的管径组合中找到较优解。粒子群优化算法模拟鸟群或鱼群的社会行为，每个粒子代表一个潜在的解，粒子通过与群体中的其他粒子交流信息，不断调整自己的位置，以寻找最优解。

上述这些启发式优化算法在处理复杂约束条件和多目标优化问题时表现出色，能够较好地平衡管径优化中的多个目标，如降低压力损失、减少管材成本等等。

1.3 EPA-star算法

EPA-star（Escape Pruning A-star）算法是一种改进的启发式搜索算法，它在船舶管径优化领域展现出非常显著的优势。该算法巧妙地结合了逃逸图法和A-star算法的优点，既继承了A-star算法在路径搜索中的高效性，又通过逃逸图法增强了路径规划的灵活性和适应性。A-star算法是一种经典的启发式路径搜索算法，它通过评估每个节点的代价函数来选择最优路径，其中代价函数综合考虑了从起点到当前节点的实际代价以及从当前节点到终点的预估代价。这种评估机制使得A-star算法能够在复杂的环境中快速找到一条较优路径。然而，A-star算法在处理复杂布局和多约束条件时，可能会产生较多的折弯和冗余点，导致路径不够简洁和高效。为了解决这一问题，EPA-star算法引入了逃逸图法。逃逸图法通过预先构建一个逃逸图，为路径搜索提供了一个宏观的引导方向，使得搜索过程能够更加高效地避开障碍物和复杂区域。结合逃逸图法后，EPA-star算法在路径搜索过程中能够更好地适应复杂的布局环境，减少路径中的折弯和冗余点。

2 EPA-star算法的基本原理

2.1布局空间离散化

EPA-star算法的核心步骤之一是将复杂的三维布局空间进行离散化处理。具体而言，整个布局空间被划分为多个离散的网格点，每个网格点代表一个潜在的管路连接点。这种离散化方法不仅简化了复杂的三维空间，还为后续的路径搜索提供了清晰的框架。通过逃逸图法，算法能够高效地生成连接点，并将这些连接点存储为邻接表。邻接表的使用进一步优化了路径搜索过程，使得算法能够快速地从一个连接点跳转到另一个连接点，从而显著提高了路径搜索的效率。这种离散化和邻接表的结合，为EPA-star算法在复杂布局环境中的高效运行奠定了基础。

2.2路径剪枝处理

在EPA-star算法中，路径剪枝处理是优化管路路径的关键环节。算法计算得出的管路路径最初由一系列连接点正交连接而成，这些路径可能包含许多不必要的折弯和冗余点。路径剪枝处理通过分析路径中的连接点，识别并去除那些对路径优化无益的点。这一过程不仅使路径更加的直观，还减少了路径的总长度和弯头数量，从而提高了管路的布设质量和效率。通过路径剪枝，EPA-star算法能够生成更加简洁、高效的管路路径，充分满足船舶管系设计中对空间利用和介质输送效率的严格要求。

2.3预估代价和惩罚函数

为了进一步优化路径质量，EPA-star算法引入了预估代价和惩罚函数。预估代价函数用于预测从当前点到目标点的最优路径代价，而惩罚函数则对路径中的折弯和折返现象进行惩罚。通过合理设置预估代价和惩罚函数，算法能够有效减少路径中的折弯和折返现象，特别是在大跨度情形下，这种优化效果更为显著。预估代价和惩罚函数的引入，不仅提升了路径的整体质量，还使得EPA-star算法在处理复杂布局问题时更具适应性和灵活性，能够生成更加符合工程实际需求的管路路径。

3船舶管系设计中的管径优化案例分析

3.1案例一：某船舶燃油管路优化

以某船舶燃油管路优化作为案例来说，采用EPA-star算法进行管径优化。EPA-star算法是一种改进的A-star算法，通过引入预估穿越代价和惩罚函数，减少了路径中的折弯和折返现象，以此提高了路径质量。在该案例中，优化后的管路总长度缩短了0.52%，弯头数量减少了约32.3%，同时留有更大的维修空间，协同布管效果更为紧凑，布管质量得到了显著提升。

3.2案例二：某核动力船舶机舱管路优化

以某核动力船舶机舱管路优化为例，相关人员采用PG-MACO算法进行管径优化。PG-MACO算法是一种改进的蚁群算法，通过改进设计变量的产生机制、优化过程和多蚁群协同进化机制，提高了算法的计算效率和收敛速度。在该案例中，优化后的管路总长度缩短了35.41%，弯头数量减少了6.5%，并且整体布局的空间利用率变得更高，满足了核动力船舶复杂布局环境下的工程实用性要求。

4结语

总之，船舶管系设计中的管径优化是一个复杂的多目标优化问题，需要综合考虑多种因素。遗传算法、蚁群算法和粒子群算法等智能优化算法在船舶管径优化中具有较好的应用效果，能够有效减少管路长度和弯头数量，提高布管质量。EPA-star算法和PG-MACO算法等改进算法在实际案例中也表现出了较高的优化效率和工程实用性。然而，这些算法也存在一些不足之处，比如计算时间较长、参数设置复杂等。未来的研究可以进一步改进这些算法，提高其优化性能和工程应用价值，为船舶管系设计提供更加高效、可靠的优化方法。

参考文献

[1]刘阳,杨嫚.船舶管系生产设计规格书优化探索[J].船舶与海洋工程,2024,40(03):65-69.

[2]彭建华.船舶管加工车间布局优化与信息管理技术研究[D].江苏：江苏科技大学,2022.

作者简介：高凡，1995年出生，汉族，江苏淮安人，本科，助理工程师，研究方向:船舶管系生产设计