0 引　言

柴油机是船舶不可或缺的组成部分之一，柴油机的性能优劣，直接关系到船舶的航行安全性、稳定性和经济性。不仅如此，由于船舶机舱的空间比较有限，从而对柴油机的选型产生一定的限制。为此要采取有效的方法，选取最为适宜的柴油机类型。同时，运用相关算法，求取最优解，据此得出最佳的机舱布局方案，对动力系统合理布设。

1 船用柴油机的选型方法 1.1 选型要求

柴油机是船舶的动力装置，它的选型不但关系到船舶的航行性能，而且还与机舱设备的布置情况密切相关。因此，在对船用柴油机选型时，要明确选型要求，具体包括可靠性、安全性、环保性和经济性。船舶是水上交通工具，使用场景为江河湖海等水域，因环境本身比较特殊^[1-3]，所以要保证柴油机的可靠性，避免行驶途中发生故障，影响船舶的正常航行。柴油机作为以柴油为燃料的内燃机，其归属于压缩点火式发动机的范畴，活塞在运动的过程中受到压缩，能够达到500°C～700°C的高温，因此要求柴油机具备较高的安全性。柴油机做功时，因产生一定的污染物，会对大气和水环境造成污染，为最大限度减轻污染，要选择环保型的柴油机。由于柴油机是船舶的主要动力装置，它的初期投资和后期养护维修费用，与船舶的经济性密切相关。要选择故障率低、使用寿命长的柴油机，以此来提高经济效益^[4-7]。

1.2 可供选择的推进系统

目前，可供选择的推进系统主要有以下几种：蒸汽透平推进系统、ME-GI（双燃料低速柴油机）推进系统、低速柴油机+再液化装置推进系统、DFDE（双燃料中速柴油机电力推进系统）。其中蒸汽透平是较为传统的推进方式，在早期的船舶中应用较为广泛，但在实际使用中发现，该推进装置的综合效率偏低，无法满足使用需要，现已逐步退出市场。而双燃料柴油机电驱系统，以其自身所具备的诸多特点，如可以灵活布置、高冗余、低压供气、热效率高等，在船舶中的应用越来越广泛，并在最近几年里，逐步成为主流趋势。作为全新的船舶推进系统，在应用的过程中，有大量的技术难点需要研究。此类系统一般采用双燃料柴油机构成推进装置，借助变频技术控制推进装置，有较多的特殊部件。基于此，可将双燃料中速柴油机电力推进系统作为首选。

1.3 动力装置选型

在对船舶主动力系统选型的过程中，可将电力负荷计算书作为基础，并采用如下方法：从全球最大的双燃料柴油发电机厂商处获取相关的技术资料，以此作为船舶主动力装置选型的方案，合理计算轴系布置情况，为机舱的布置提供参考依据。分析各种工况下，主动力装置的电力负荷，使配置的发电机容量合理。通过与船级社的沟通，取得各种工况下，船级社对电力负荷的要求，据此确定选型方案。按照选型方法，对配置方案初步确定，具体为4台12V50DF和2台6L50DF，如图1所示。

1.4 技术参数及装置性能

船舶主动力装置的发动机为双燃料柴油机，型号分别为12V50DF和6L50DF，额定功率依次为11700 kW和5850 kW；推进电动机是主动力装置中较为重要的设备，为提高主动力装置的整体性能，选取2台AMZ1120LT08电动机，额定功率为15000 kW，在额定转速下的电压/频率为4000 V/45 Hz，最小连续速度可以达到200 r/min，防护等级为IP44/I，绝缘等级为F/F，前倾角5°、后倾角9.5°，冷却水的温度和流量分别为36°C和58 m³/h。选定NDSH-4000齿轮箱，一级变速，螺旋桨轴推力为27500 kW，功率为14000 kW，最高速度可以达到700/89.54 r/min。

2 船舶动力系统机舱布置优化 2.1 优化算法选择

在对船舶动力系统机舱进行优化布置的过程中，需要选择适宜的优化算法。蚁群算法是寻找优化路径的概率型算法，从本质上讲，该算法是一种启发式全局优化算法，具有较强的鲁棒性和自适应性。不仅如此，该算法还有全局搜索能力，能够与其他算法相结合。但由于初期信息素比较匮乏，从而使算法初期的求解速度大幅度降低。为有效解决这一问题，可将蚁群算法与粒子群算法相融合，借助2种算法的优势，提高相关问题最优解的求取效率。2种算法的收敛速度－时间曲线如图2所示。

从图2可以看到，在搜索的初期阶段，粒子群算法向最优解的收敛速度更快，当时间点达到 $ {t_c} $ 后，该算法的求解效率出现下降的趋势。而蚁群算法由于初期时的信息素较为匮乏，所以在搜索的初期阶段，会将大部分时间用在形成最优解的信息素积累上，由此导致蚁群算法在初期时寻找最优解的速度较为缓慢。到了后期，随着信息素的大量累积，使蚁群算法的求解速度显著提升。基于此，将上述2种算法融合后，形成混合算法，能够使各自的优势得到充分发挥，可以更加高效得到最优解。具体步骤如下：

步骤1　以随机的方式生成个体，并将其作为初始的种群，既可以是粒子群，也可以是蚁群。随后对全局和个体极值初始化，以此作为首个粒子群或是蚁群个体的适应度函数值；

步骤2　对当前粒子群或是蚁群的个体适应度函数值求解，依据结果对种群排序，并从中找出个体和全局极值；

步骤3　将种群内适应度函数值比较差的个体，用随机的新个体替换，并以轮盘的方式，对种群内的部分个体进行交叉；

步骤4　利用轮盘和基因突变等方式，对种群内的个体特性进行改变，随后用粒子群算法的更新规则，完成种群中全部个体的更新；

步骤5　借助蚁群算法的信息素，对规则中的全部个体进行全局或局部更新；

步骤6　随后查看算法是否达到最大的迭代次数，确认达到，转至步骤5，若是未达到，则转至步骤2。

进行迭代后可以得到蚁群算法的代价函数为：

$ {J_{WTCMA}} = {\left({\left| {\textit{z}(k)} \right|^2} - {R_{CM}}\right)^2}。$

式中：通过蚁群算法可以得到最优的适应度值，为了将蚁群算法顺利应用到动力优化中，可以将亲和度最高的函数进行粒子群优化，然后可以得到适应度函数，该函数为：

$ F({f_i}) = 1/J({f_i}),i = 1,2, \cdots ,M。$

式中：

$ J = {\left({\left| {\textit{z}(k)} \right|^2} - {R_{{\text{CM}}}}\right)^2} ，$

优化后得到适应度函数为：

$ F({f_i}) = 1/J({f_i}),i = 1,2, \cdots ,M 。$

其中： $ J({f_i}) $ 为动力系统的代价函数； $ {f_i} $ 为机舱动力系统的向量。

为了配置动力系统的初始值，可以将 ${{\boldsymbol{p}}_{gbest}} = ({p_{g1}}, {p_{g2}}, \cdots ,{p_{gD}})$ 作为整个粒子群算法的初始化权向量。

2.2 混合算法的效果测试

为对2种算法融合后形成的新算法性能加以验证，采用测试函数，对新算法进行测试，用得到的结果与粒子群算法做比较分析。本次测试中使用的函数如下：

$ y = \sin (50*{({x_1} + {x_2})^2}) ，$

测试函数归属于复杂函数的范畴，因本身震荡性比较强，所以很难得到最小值。而Schaffer.1函数有多个极大值，利用新算法和传统的粒子群算法求解后得到的结果如图3所示。

最终得到的计算结果为：粒子群算法y=0.1428，用时0.0872 s；新算法y=0.0162，用时0.0732 s。由计算结果可知，新算法无论是得到的解，还是获得解所用的时间都要优于传统的粒子群算法。选取与Schaffer.1函数相类似的测试函数Schaffer.S，用下式表示：

$ y = \sin ({\rm{sqrt}}{({x_1} + {x_2})^2}) - 0.5。$

利用新算法和传统的粒子群算法求解后得到的极值分布结果如图4所示。最大值在1.5左右。

求解测试函数Schaffer.S所得结果如下：粒子群算法y=0.99864，用时0.0835 s；新算法y=0.98872，用时0.0798 s。可见，新算法在解和求解过程所用的时间都优于传统的粒子群算法。选取测试函数Goldstein，函数在（0，−1）这个点位处，存在一个全局最小值，局部极小值有3个。基于新算法求解测试函数Goldstein的结果如图5所示。

求解测试函数Goldstein所得的结果如下：粒子群算法y=3.6125，用时0.0786 s；新算法y=3.2862，用时0.0625 s。在该测试函数的求解中，新算法要优于传统的粒子群算法。

综上，选取3个不同的测试函数进行测试，结果显示，新算法求得的解以及求解过程的用时，都要优于传统的粒子群算法。换言之，新算法在最优解的求取方面具有可行性。

2.3 基于新算法的机舱布置优化

将新算法应用到船舶机舱布置优化中，以此来提高布置效果。仿真实验中采用的操作系统为Win10，编程软件为MatLab，相关参数的设置情况如下：H代表群体规模，设定为10；T表示迭代系数，取200； $ {P_c} $ 代表交叉概率，取值为0.5； $ {P_m} $ 代表变异概率，取值为0.3； $ {W_i} $ 表示权重系数； $ {c_1} $ ， $ {c_2} $ 表示加速系数，二者相等，取值为2.0； $ \alpha $ 代表蚁群算法信息素的启发式因子，取值为1.5； $ \beta $ 表示期望值的启发式因子，取值为3.5； $ \rho $ 表示信息素的残留系数，取值为0.5。在本次仿真实验中，通过轮盘法，选取算子，其中交叉算子为中间交叉，而变异算子的变异策略为基本位变异。基于蚁群算法的船舶机舱布局空间函数求解速率分布曲线如图6所示。

在该布局方案中，机舱内所有设备相对于中心剖面的惯性矩为0，由此能够使设备的稳定性要求得到很好的满足。同时，设备间、设备与机舱壁之间，均能够满足最小距离的约束条件，并且可以较为均匀分布于机舱的空间中。船舶的主机与柴油机的位置合理，与功能性原则的要求相符，辅机则是依据机舱内的功能区域合理划分，与功能相近的原则相符。基于新算法得到的机舱布局方案，将4#，7#，5#和6#设备，分布在出中心纵剖面的两侧，使设备在机舱内的布置更加均匀。图7给出了传统粒子群算法与新算法在船舶机舱空间利用率的计算结果对比。

可以看出，新算法求解的布局方案适应度高于传统的粒子群算法，由此说明，新算法的求解质量得到进一步提升，不但使布局周期大幅度缩短，而且还改善了布局效果。

3 结　语

为选出最为适宜的船用柴油机类型，除了要充分考虑柴油机的可靠性、安全性、经济性和环保性之外，还要确保柴油机能够妥善布置到机舱内。因船舶机舱的空间有限，所以应通过相关算法，优化布局方案，使动力系统能够妥善安置到机舱中。