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關鍵詞：mopso 勢流理論 興波阻力 船型優化 

摘要：粒子群優化算法(PSO)是一種進化算法,它與遺傳算法相比,不需要編碼,沒有交叉和變異操作,粒子只是通過內部速度進行更新,因此,易于實現。另外,PSO算法具有較好的記憶,好的解的知識所有粒子都保存,因此收斂速度較快。Multi Objective Particle Swarm Optimization(MOPSO)算法是適應多目標優化的粒子群算法。該文基于MOPSO算法和Neumann-Michell理論對KCS在給定兩個航速下的興波阻力性能進行綜合優化。以船型變換參數為設計變量,興波阻力為目標函數,采用自由變形方法(FFD)對船舶首部和船體后半體進行變形,通過OPTShip-SJTU求解器優化興波阻力。通過自編MOPSO算法對多目標函數進行優化,成功得到系列優化船型。并選擇3個優化船型與母型船進行進一步的數值模擬,對比分析。

水動力學研究與進展A輯雜志要求:

{1}作者簡介：姓名，出生年，性別，籍貫，單位（大小單位都要寫清）及所在省市、郵編，職稱或學位。

{2}來稿須為作者原創成果，內容詳實，數據準確，表達嚴謹，形式規范。

{3}層次標題是對本段、本條主題內容的高度概括。各層次的標題應簡短明確，同一層次標題的詞組結構應盡可能相同。層次標題的編號采用阿拉伯數字，即1，1.1，1.1.1，1.1.1.1。一般不超過4級。

{4}參考文獻：用于說明引文的出處，采用文末注的形式。注號：用“[1]、[2]、[3]……”。

{5}摘要需概述文章研究的目的、主題、論點等，一般為150～300字。

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