一种基于多学科设计优化的大型舰艇淡水用水量预测方法

代　亮，刘　毅

(1.海军装备部驻426厂军事代表室，辽宁 大连 116005； 2.中国舰船研究设计中心，武汉 430064)



一种基于多学科设计优化的大型舰艇淡水用水量预测方法

代亮1，刘毅2

(1.海军装备部驻426厂军事代表室，辽宁 大连 116005； 2.中国舰船研究设计中心，武汉 430064)

摘要：介绍一种依据多学科设计优化理论，适用于大型舰艇淡水用水量预测的方法。该方法通过确定日用水系统参数，协调与其余系统的耦合关系，有助于舰艇的多学科集成优化。预测过程首先分析大型舰艇淡水使用规律，针对多学科集成优化设计要求，选取“日用水量”和“时用水量”建模，综合考虑影响因素和时间序列数据，建构预测组合模型，通过BP神经网络求解模型，得出预测值。

关键词：多学科设计优化；预测方法；日用水量；时用水量

大型舰艇的设计是一项周期长、涉及面广、影响因素多的复杂艰巨工程，涉及多个关联学科，多种连续的、离散的甚至是非数值的变量，多种物理参数，多种约束条件和设计目标[1]。传统的舰艇设计采用串行设计方法。该方法在设计过程中没有充分考虑舰艇分系统各学科之间的相互影响和耦合作用，只能获得局部的最优解，导致设计过程中可能失去全局的最优解[2]。

多学科设计优化[3]通过充分探索和利用舰艇系统中相互作用的协同机制，考虑各学科、各子系统间的耦合效应，从整个系统的角度整体上并行设计舰艇系统。该方法能够有效地优化整个复杂系统的设计过程，挖掘设计潜力，获得系统的整体最优解，缩短设计周期，减少设计成本，提高设计效率[4]。

1日用水系统多学科设计优化

1.1大型舰艇日用水系统

日用水系统是大型舰艇多学科集成优化的重要子系统，其设计以“简单可靠、卫生安全”为原则，充分利用淡水资源，改善舰员生活用水条件。日用水系统的性能关系到多个学科的知识：水动力学科、工程应用学科、成本分析学科、数据统计预测学科、材料学科等，其性能与多个分系统系统相互关联影响，直接决定着舰艇的整体性能。

1.2用水量预测对多学科设计优化的意义

因为日用水系统的主要功能是整合舰上的淡水资源，该系统在设计初期首先要根据舰艇的总体人员配置、舰上生活保障措施和机械用水量等信息确定舰艇所需耗用的淡水量，并以此来进一步确定系统的资源配置情况。所以在日用水系统设计的初期，需利用多学科设计优化方法来梳理该系统与其余系统间的相互关系，并依据总体数据来预测淡水用水量，指导舰艇的整体设计。

由于长期来看舰员生活用水的波动性较小，而机械用水所占淡水总耗量的比例较低，短期的用水量预测即可满足舰艇日用水系统的设计需求。大型舰艇淡水用水量预测主要包括日用水量和时用水量。日用水量反映舰艇对淡水资源的整体需求，直接决定舰艇所配置海水淡化装置的处理能力、淡水舱容量的确定以及淡水舱的整体规划。时用水量反映一天中舰员淡水使用量随时间序列的波动情况，其峰值直接决定了舰艇所需淡水资源的调供给和调驳能力。淡水需求量的峰值直接决定了舰船总体设计时供水泵的配置，淡水供水分区和淡水供水管网的整体规划。

1.3大型舰艇淡水用水量基本规律

大型舰艇日用水用水量的变化规律包括三部分：周期性部分、趋势性部分及随机扰动性部分[5]。舰上生活规律性较强，舰艇用水量主要呈现按天的周期变化，相反按周、按月、按年变化的周期性较弱。舰艇，日用水量在一个时间序列中会呈现较强的趋势性，相邻两天的用水量的波动会呈现相关的趋势性[6]。舰艇用水量的扰动源主要分为内部扰动和外部扰动，内部扰动包括舰员数量、淡水资源管制措施、舰员活动等，外部扰动包括时间因素(如节假日与工作日的区别)、气候因素(如温度、降雨、海况)、舰艇状态(如巡逻状态与训练状态的区别)等。由于舰艇在海上航行属于一个相对独立的系统，因此在每个航次，外部扰动对用水量的影响相对较小。另外还存在一些不可预见的因素对大型舰艇用水量产生扰动。

大型舰艇时用水量也具有较强的趋势性、周期性和随机扰动性等特点[6]。某大型舰艇24 h淡水时用水量变化规律见图1。

图1　某大型舰艇24 h淡水时用水量变化规律

由图1可见，1 d 24个时段对应的时用水量是随着时间而波动的。全天会出现两个用水长高峰和两个用水短高峰。第一个长高峰出现在6～7时，早晨起床洗漱时会消耗大量淡水；第二个长高峰出现在20～22时，在该时间段舰员睡前集中洗漱，此时用水量会达到一天的最大值。舰员洗漱用水是两个用水高峰最主要的用水源，尤其在淋浴室集中开放时，供水压力增至最大。为保证全舰的用水安全，21、22时的用水峰值是全舰供水能力设计中决定性的参数。2个小高峰出现在午餐和晚餐时间，用水源是厨房用水和洗涤用水。其余时间段用水主要为机械用水，由于用户耗水过程稳定、随机且分散，因此这些时间段的用水量相对较小且较为平稳。

1.4用水量预测方法

目前国内关于用水量预测的研究主要集中在城市自来水管网淡水用量预测方法上，总体上分为2类：解释性预测方法(回归分析法)和时间序列分析法[7]。解释性预测方法重点在于分析被预测值的各影响因素，依靠各制约条件建立回归分析模型。时间序列分析法依据预测量的历史数据和数据模式，通过系列分析，找出其顺序变化规律，建立模型来预测后一时段的用水量[8]。

回归分析法在建模过程中过于依赖显著影响因素的准确性，且无法考虑非显著因素对用水量变化趋势的影响，降低了模型的预测精度。由于在预测过程中没有引入过去的用水量数据，也无法对预测数据进行校核。时间序列分析法虽然利用了相邻数据之间的影响因素相关程度较好的优势，但是没有充分考虑用水量的决定性影响因素，导致预测结果也不理想。国内有学者针对两种预测模型的各自优缺点，提出了水量预测组合模型[9]。该模型在考虑用水量主要影响因素的回归分析模型中，引入时间序列中的用水量历史数据。

2大型舰艇淡水用水量预测组合模型

水量预测组合模型综合水量预测两种方法的优点，针对大型舰艇的特点，将温度、用水状态(包括舰员人数、人均用水量、舰船状态、航行区域等)等主要影响因素和基准日用水量作为模型的参考数据，建立起非线性回归组合模型。

(1)

式中：Q——预测日用水量预测值；

Qp——基准日(一般为预测日前1～3 d)实际用水量；

Δt——预测日温度与基准日温度之差；

ΔH——预测日用水状态与基准日温度之差；

Y——不可预见水量及突变因素变量影响的水量。

2.1大型舰艇淡水日用水量预测模型

现有文献在日用水量预测过程中，多采用预测日前几天的用水数据作为预测模型的主要影响因子。根据大型舰艇的用水特点，在重点考虑预测日前三天用水数据的同时，还引入舰员人数、舰员日均用水量、设备日均用水量、设备使用系数、舰艇状态、当日气温和天气情况等7个变量得出如下的预测模型。

式中：Qd——日用水量预测值；

P——舰员数量；

V——舰员日均用水量；

W——设备日均用水量；

N——设备使用系数(根据设备使用周期而改变，取值范围0～1.0)；

X——舰艇状态(根据舰艇状态分为4级，分别为航行、巡逻、试验、战斗，取值范围0～4)；

t——当日温度；

S——当日天气状况(天气状况分为12级，根据天气预报分为晴、晴间多云、阴转情、多云、阴、雾、阴转雨、小雨、中雨、大雨、阵雨、雪，取值范围0～12)

Qd-3——预测日前3 d的日均用水量；

Qd-2——预测日前2 d的日均用水量；

Qd-1——预测日前1 d的日均用水量；

该模型已知输入变量和输出数据，适于用BP神经网络建立大型舰艇日用水量预测模型。

2.2大型舰艇淡水时用水量预测模型

大型舰艇时用水量的研究意义在于得出全天时用水量的峰值，再右该峰值计算舰艇所需具备的供水能力和供水管网的分区、组织形式。

大型舰艇作为海水一个独立的系统，其淡水资源比较紧张。在日用水系统设计过程中，水龙头、淋浴头等配水管件的数量仅能在最低限度上满足舰员的使用要求。因此在早晚用水高峰时段，决定时用水量数值的不再是舰员的数量等人员因素，而是舰上配水管件的数量和出水量。根据研究资料，各配水管件计算用水量见表1，各配水管件在用水高峰时段推荐用户同时使用系数见表2。

表1　配水管件计算用水量

由图1看出，晚间用水高峰约持续3 h(20时、21时、22时)，且时用水量最大值出现在21时(淋浴高峰时间)。因此对时用水量预测模型有意义的历史用水数据为预测时间前后各1 h的用水数据。

表2　用水高峰时段推荐的用户同时使用系数

注：括号中数值为用水高峰时段推荐用户同时使用系数，在采取限时供应淡水的高峰期，由于用水更加集中，因此调高同时使用系数。

根据以上分析，引用全舰配水管件数量、配水管件计算用水量、配水管件在用水高峰时段推荐用户同时使用系数和前两天预测时间前后1 h的时用水量数值等参数得出如下的预测模型。

(3)

式中：Mk——全舰第k种配水管件数量；

Vk——第k种配水管件计算用水量；

Nk——第k种配水管件在用水高峰时段推荐用户同时使用系数；

在实际预测模型计算过程中，根据舰艇淡水用水管制情况判断全舰各类配水管件在用水高峰时间的使用情况，简化Mk、Vk、Nk参数，选取最重要的参数值，相应简化预测模型。

3结束语

基于大型舰艇多学科设计优化方法，从总体角度考虑日用水系统淡水用水量的预测问题。通过分析舰船淡水用水规律和多学科设计优化要求，得出“日用水量”和“日用水量”预测组合模型。该模型不仅能很好地参考已有的历史数据预测用水量，更充分地分析了各主要影响因素，有效提升了大型舰艇多学科设计优化能力。

参考文献

[1] 陈炉云,郭维,王德禹.多学科设计优化技术在舰艇设计中的应用[J].船海工程,2006(4):28-31.

[2] 王书河,何麟书.飞行器多学科设计优化概述[J].宇航学报,2004,25(6):697-701.

[3] SOBIESZCZANSKI-SOBIESKI J, HAFTKA R T. Multidisciplinary aerospace design optimization: Survey of recent developments[J]. Structural Optimization,1997,14(1):1-23.

[4] 操安喜,载人潜水器多学科设计优化方法及其应用研究[D],上海：上海交通大学,2008.

[5] 何文杰,王季震,赵洪宾，等.天津市城市用水量模拟方法的研究[J].给水排水,2001,27(10):43-44.

[6] 岳琳.城市用水量预测非线性方法的研究[D],天津：天津大学,2005.

[7] 杨东豫,吕谋,谭周吉.三种城市日用水量预测模型对比研究[J].青岛理工大学学报,2011,32(2):74-79.

[8] 李玉华,王征.蚂蚁算法在日用水量预测中的应用研究[J].哈尔滨工业大学学报,2005,37(1):60.

[9] 吕谋,赵洪宾.城市日用水量预测的组合动态建模方法[J].给水排水,1997,23(11):25-27.

A Prediction Method of Freshwater Consumption Based on Multidisciplinary Design Optimization of Large Navy Ships

DAI Liang1, LIU Yi2

(1 Office of Military Representatives in No.426 Factory, Dalian Liaoning 116005, China;2 China Ship Development and Design Center, Wuhan 430064, China)

Abstract:A forecasting method of freshwater consumption for large navy ships is introduced, which is based on multidisciplinary design optimization theory. This method is helpful to multidisciplinary integration optimization by confirming the parameter of daily water system and harmonizing the coupling relationship with other system. At first, the rule of consuming freshwater of large navy ships is analyzed. The daily water consumption and hourly water consumption are selected to set a forecasting model. Considering various influence factors and data of time series, the prediction can be gotten by the model using BP network.

Key words:multidisciplinary design optimization; prediction; daily water consumption; hourly water consumption,

中图分类号：U664.5

文献标志码：A

文章编号：1671-7953(2016)02-0030-04

第一作者简介：代亮(1979-)，男，硕士，工程师E-mail:390531157@qq.com

基金项目：国家部委基金资助项目

收稿日期：2016-01-06

DOI:10.3963/j.issn.1671-7953.2016.02.009

修回日期：2016-01-21

研究方向:轮机工程