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    基于改進能量法的郵輪客艙智能布局設(shè)計

    2020-06-03 08:13:14譚欣靜
    關(guān)鍵詞:客艙艙室郵輪

    蔡 薇 譚欣靜 陳 琪 高 攀

    (武漢理工大學交通學院1) 武漢 430063) (武漢理工大學郵輪游艇設(shè)計研究院2) 武漢 430063)

    0 引 言

    船舶艙室設(shè)計是船舶設(shè)計的重要內(nèi)容之一.郵輪客艙設(shè)計的優(yōu)劣直接影響乘客的船上體驗,從而影響郵輪口碑、郵輪收益,以及消費者對郵輪的選擇[1].目前,具體以郵輪客艙為研究對象的艙室布局設(shè)計研究不多,多數(shù)對居住艙室的研究仍然停留于一般船舶.文獻[2]以船舶機艙布置設(shè)計為研究對象,建立了機艙布置多目標優(yōu)化模型,并通過粒子群算法實現(xiàn)了機艙布置優(yōu)化;文獻[3]以游艇艙室為研究對象,建立游艇艙室布局的數(shù)學優(yōu)化模型,并采用基于Pareto前沿的NSGA-Ⅱ算法進行優(yōu)化求解;文獻[4]以載人潛水器艙室為研究對象,提出了基于Pareto的PGA算法對載人潛水器艙室進行布局優(yōu)化;文獻[5]提出能量法對船舶居住艙室可行方案進行評價,并采用遺傳算法來求解船舶居住艙室智能布局問題.文獻[6]以大型艦船艙室為對象,在大型艦船艙室布局設(shè)計專家系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,開發(fā)了大型艦船艙室自動布局設(shè)計系統(tǒng),對指揮類艙室布局設(shè)計問題進行了實際應用.關(guān)于艙室內(nèi)的智能布局研究,有以船舶機艙,指揮艙等特殊艙室為研究對象的,因其室內(nèi)布局難度較大,且布局規(guī)則專業(yè)性較強,因此,不能較好地直接運用于郵輪居住艙室.

    在郵輪客艙中,陽臺房是一類具有陽臺的典型郵輪客艙,也是一艘郵輪上配置數(shù)量最多的一類客艙.本文針對郵輪客艙特性對能量法進行改進,并以郵輪陽臺房為例,綜合考慮艙室采光性、舒適性、維修便利、室內(nèi)流線等因素,基于柵格法和改進能量法建立艙室布局模型,結(jié)合遺傳算法和博弈分析法生成可行方案并優(yōu)選,實現(xiàn)郵輪客艙的智能布局.

    1 基于改進能量法的布局方案評價

    郵輪客艙是郵輪內(nèi)部空間的重要組成之一,郵輪客艙布局設(shè)計成功的關(guān)鍵在于,滿足家具或設(shè)備使用功能特性和舒適度要求的前提下,合理地利用艙室內(nèi)部空間進行家具或設(shè)備布局.

    船用艙室家具的擺放與陸用家具不同,船用家具為了方便緊固,一般需緊貼艙壁進行布置,即沿艙壁布置[7].文獻[5]在研究船員起居艙室布局設(shè)計問題中提出的能量法符合船用艙室家具沿艙壁布置的設(shè)計特點,其主要思想是:根據(jù)待布局組件的特點,為待布局的艙室區(qū)域的艙壁賦予不同的能量值,能量值表示該區(qū)域?qū)δ繕私M件的吸引值,能量值越高的區(qū)域越適宜布局家具.除此之外,能量法還以所有待布局組件的能量值之和,即艙室布局方案的總能量值,來表達不同的艙室布局方案設(shè)計效果,在一定程度上解決艙室布局設(shè)計中的評價指標模糊性問題.

    1.1 能量法的不足

    目前,由于能量法對艙壁能量值的設(shè)定還不夠細致,自其提出后并未被廣泛應用.在船舶艙室布局設(shè)計中,能量法的不足主要包括以下幾點:

    1) 無法客觀區(qū)分待布局組件的縱橫擺向,見圖1a)~b).

    2) 針對每一個待布局家具,能量法需各自設(shè)定不同的艙壁值.隨著待布局家具數(shù)量增多,人為主觀性過強,不確定因素較多.

    3) 只對艙壁賦予能量值,而對除艙壁外的艙室其余空間不賦予能量值(即能量值均為零).對于艙壁與艙壁附近區(qū)域,能量值發(fā)生突變,欠缺傳遞性,見圖1a)和圖1c).

    圖1 能量法不足圖示

    1.2 改進能量法

    為解決上述能量法的不足,針對將在同一空間布局的所有待布局組件,需建立一個統(tǒng)一的能量域,并且能量值應具有傳遞性.運用柵格法對待布局空間進行網(wǎng)格化,根據(jù)艙壁屬性分別對艙壁賦予能量值.改進能量法提出以艙壁為起點,將能量值向艙室內(nèi)部呈線性衰減規(guī)律擴散,形成一個基礎(chǔ)能量域.

    由于居住艙室所在的船舶整體環(huán)境使其四面艙壁有著不同的屬性,為了體現(xiàn)四面艙壁對不同待布局組件的吸引力,改進能量法提出以基礎(chǔ)能量值與影響因子的乘積來進行表達,為

    (1)

    式中:xi為不同的待布局組件;Ebase為居住艙室布局空間的基礎(chǔ)能量域;W為待布局組件xi分別對四面艙壁的影響因子.

    布局方案的總能量值為所有組件覆蓋區(qū)域內(nèi)能量值之和,作為對布局方案設(shè)計效果的評價指標.總能量值的高低表征布局方案設(shè)計效果的優(yōu)劣.

    以6×6的柵格空間為例,對各艙壁賦予初始能量值為3,形成基礎(chǔ)能量域,見圖2a).每一個柵格點上有唯一的一個能量值.能量域中有一能量零點,表示該區(qū)域不適宜布局家具.若某一待布局組件的影響因子為ω={0.5,1,1,0.5},則其合成能量域,見圖2b).

    圖2 能量域示意圖

    2 結(jié)合陽臺房特性的改進能量法

    2.1 基礎(chǔ)能量域

    郵輪客艙的整體外形多為矩形,且具有較大的長寬比.陽臺房是一類具有通道特性的典型郵輪客艙,為保證其陽臺的可達性,艙室內(nèi)必須存在一道明顯的流線,即從艙室門至陽臺的通道.因此,在針對陽臺房進行布局設(shè)計時,無論布局空間內(nèi)組件如何布局,都必須保留這一通道,并保證其暢通性.

    針對陽臺房具有的通道特性,在生成基礎(chǔ)能量域時,只對圖3中B,D兩面艙壁賦予初始能量值,并使能量值向內(nèi)部空間線性輻射.由于只存在兩個成對的艙壁輻射能量,能量零點擴展成一條能量零點線,即為艙室內(nèi)流線,該能量零點線與艙室門的中心點對齊.

    2.2 影響因子

    船用居住艙室的待布局組件以家具為主,通過對各組件的布局要求和郵輪陽臺房特性的分析,該布局空間可等分為三段:靠近走廊段、中間段、靠近陽臺段,分別命名為I,II,III段,見圖4.基于上述空間劃分方式,綜合考慮陽臺房的采光性、舒適性、維修便利等設(shè)計因素,雙人床單元宜布局于II段,衛(wèi)生間單元宜布局于I段,

    圖4 陽臺房艙室內(nèi)空間劃分

    衣柜單元宜布局于I,II段,梳妝臺單元及沙發(fā)單元宜布局于III段.

    在改進能量法中提出影響因子是為了體現(xiàn)出不同艙壁屬性的差異性,若某待布局組件在某區(qū)域的影響因子越大,則該區(qū)域越適宜布局該組件.為了體現(xiàn)郵輪陽臺房的通道式布局空間特性,只對B、D兩面艙壁賦予初始能量值,因此組件在布局時具有往B、D兩面艙壁靠攏的趨向力.此處為了體現(xiàn)出組件在布局時往A、C艙壁靠攏的趨向力,對I,II,III三段空間分別賦予影響因子,每個能量點的值為基本能量值與影響因子的乘積.

    影響因子的確定采用專家打分法,由于在本示例中待布局空間被分為I,II,III三段,其評判準則見表1.按表1所示的評判準則對三段空間內(nèi)各組件的影響因子進行專家打分,結(jié)果見表2.

    表2 三段空間內(nèi)各組件的影響因子

    以衛(wèi)生間單元的能量域為例,加入影響因子后,其能量域見圖5.圖中曲面上交點的高度值為對應區(qū)域的能量點的能量值,曲面即為能量空間所有能量點所在的面.

    圖5 衛(wèi)生間單元能量域示意圖

    3 改進遺傳算法求解

    3.1 染色體編碼

    采用浮點編碼,要求在陽臺房內(nèi)布局5個組件,在染色體中以16位浮點數(shù)來表示,見圖6.前10位表示5個組件的x,y坐標值.后5位表示5個組件的狀態(tài)值,分別對應組件的縱橫擺向,0為組件沿船寬方向布局,1為組件沿船長方向布局.最后一位為標識位,表示該個體在初始化、交叉、變異的過程中,是否發(fā)育完善(組件在艙室內(nèi)的位置變化,當組件之間發(fā)生空間干涉或者組件跟艙壁發(fā)生干涉時,則為發(fā)育不完善),發(fā)育完善表示該條染色體有效,以0表示,發(fā)育不完善則表示該條染色體無效,以555表示.

    圖6 染色體編碼

    3.2 適應度函數(shù)

    適應度函數(shù)是遺傳算法的核心,用以影響搜索方向.整個待布局空間以100 mm×100 mm大小的柵格進行柵格化后,待布局空間以矩陣表示.布局空間矩陣的初始值為0,區(qū)域內(nèi)每布局一個組件,該組件所覆蓋的區(qū)域內(nèi)的值發(fā)生改變,用以布局時進行空間干涉檢查.建立適應度函數(shù)萬

    (2)

    式中:X為五個組件的布局位置集合;eij為各組件布局后所覆蓋區(qū)域的平均能量值;xx,yy分別為組件左上角的坐標;hk,wk分別為個組件的寬、長尺寸.

    3.3 遺傳算子

    遺傳算子由選擇、交叉和變異算子組成,選擇算子的策略采用輪盤賭策略;交叉算子采用雙點交叉策略;變異算子采用單點變異,其變異步長為變步長.進行變異操作時隨機選擇某個基因位,若是選擇第11~15位基因,則是狀態(tài)碼的變異,由0變異為1或由1變異為0.若是選擇第1~10位基因,則是組件坐標值的變異,該步長為

    Δ=9·r·(1-curr/maxg)+1

    (3)

    式中:Δ為步長;r為區(qū)間內(nèi)的隨機數(shù);curr為當前代數(shù);maxg為總迭代次數(shù).

    3.4 基于博弈分析法的種群初始化

    結(jié)合博弈分析法[8],本文所研究的問題簡單描述為:把5個待布局組件布局在一個矩形空間內(nèi),在滿足組件互不干涉的約束條件下得到能量值最大的布局方案,最終使各組件在空間內(nèi)發(fā)揮各自的功能,實現(xiàn)最佳的整體效果.

    得到非合作博弈均衡的一個有效方法是利用參與者的最佳響應求得[9].參與者的最佳響應即為組件的最佳收益,每一個參與者均以各自的最佳收益來選擇布局策略,在艙室布局設(shè)計中即為每個待布局組件選擇使自己能量值最高的布局位置進行布局.各組件在艙室內(nèi)的布局要求是不同的,在依據(jù)上述得到的影響因子(見表2)的基礎(chǔ)上確定各組件選擇不同布局策略的收益,并強調(diào)各組件最優(yōu)布局策略的收益,見表3~4.

    表3 參與者所得收益的評判準則

    表4 參與者選擇不同布局策略的收益情況

    為了與遺傳算法的概率性轉(zhuǎn)換規(guī)則相統(tǒng)一,將組件在不同區(qū)段的收益等級轉(zhuǎn)化為組件出現(xiàn)在該區(qū)段的概率.以雙人床單元為例,在種群初始化時,其布局位置出現(xiàn)在區(qū)域II段的概率為66.7%,出現(xiàn)在區(qū)域I段和Ⅲ段的概率均為16.7%.在種群初始化時加入上述影響后,模型求解起點相對較好,最后能比較穩(wěn)定的收斂至較優(yōu)結(jié)果.

    3.5 艙室智能布局實現(xiàn)流程

    艙室智能布局實現(xiàn)流程圖見圖7.

    圖7 艙室智能布局實現(xiàn)流程圖

    4 實例分析

    在本試驗中,郵輪陽臺房的艙室布局空間取除去陽臺部分的陽臺房室內(nèi)艙室空間.文獻[10]對申請郵輪休閑體驗設(shè)計指數(shù)CEDI(OX)附加標志的郵輪規(guī)定了乘客空間的要求,見表5.結(jié)合當今熱門郵輪的客艙實例,取郵輪陽臺房的艙室布局空間尺度為6 000 mm×3 000 mm.

    表5 乘客人均居住面積要求

    文獻[11]給出了船舶起居艙室主要家具設(shè)備的協(xié)調(diào)尺寸,并把家具設(shè)備配合尺寸模數(shù)限制在n×100 mm或n×50 mm系列之內(nèi).進行艙室布局時,選取待布局組件包括雙人床、衛(wèi)生間、沙發(fā)、化妝桌和衣柜5個對象,設(shè)定的具體尺寸見表6.

    表6 艙室待布局組件尺寸 mm

    在仿真計算時,設(shè)置種群規(guī)模為20,遺傳代數(shù)為500次,交叉概率為0.4,變異概率為0.1.5個艙室待布局組件根據(jù)其所占空間面積大小,按照從大到小的順序進行布局,即布局的優(yōu)先順序為:雙人床,衛(wèi)生間,沙發(fā),梳妝臺,衣柜.從收斂過程來看,試驗有較好的收斂結(jié)果,且搜索過程在前期就已趨近于最終結(jié)果,收斂速度較快.

    經(jīng)過計算后,得到郵輪陽臺房布局方案,見圖8a),與圖8b)中地中海郵輪某陽臺房布局圖進行對比,兩者的布局方案極為相似,區(qū)別僅在于化妝桌和沙發(fā)的位置.從布局功能分析,若對兩者的位置進行互換,其使用功能并無區(qū)別.由此驗證了該布局方案的有效性.

    圖8 試驗和現(xiàn)有郵輪陽臺房布局

    5 結(jié) 束 語

    本文通過分析能量法的優(yōu)點與不足,提出了改進能量法,解決了能量值欠缺傳遞性的問題,并能有效區(qū)分組件的縱橫擺向,使其對不同的布局方案有著更好的識別能力.結(jié)合大型郵輪陽臺房室內(nèi)流線設(shè)定基礎(chǔ)能量域,綜合考慮艙室采光性、舒適性、維修便利等因素確定待布局組件的影響因子,以此量化設(shè)計規(guī)則與經(jīng)驗,解決艙室布局方案評價指標模糊性問題,提高艙室智能布局設(shè)計的客觀性.該方法能在一定程度上解決郵輪客艙布局設(shè)計冗雜繁瑣問題,提高郵輪艙室設(shè)計效率,后續(xù)研究可將該方法推廣至大型郵輪其他類型的乘客居住艙室布局設(shè)計中.

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