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基于模糊神经网络的内河船体结构智能审图系统的开发研究 　　摘 要：依照《钢质内河船舶入级与建造规范》，在内河船体结构规范审图系统的基础上，利用模糊神经网络原理和可视化编程工具VB，开发内河船舶船体结构智能审图系统。　　关键词：模糊神经网络；内河船体结构；智能审图系统；VB　　中图分类号：U662 文献标志码：A文章编号：1671-7953(XX)01-0001-05　　　　Study and Development on the Intelligent Plan Approval of　　Inland Hull Structure Based on the Fuzzy Neural Network　　CHEN Wei　　　　Abstract: According with the“Rules and Regulations for the Construction and Classification of Steel Ships Navigating on Inland Waterways”(XX)，the paper uses the principle of the fuzzy neural network and VB to develop the Intelligent Plan Approval of the Inland Hull Structure，based on the Plan Approval of rules and regulations of Inland Hull Structure.　　Key words: fuzzy neural network；inland hull structure；intelligent plan approval；VB　　　　船舶事业的快速发展，科学技术的不断进步以及国内扩大内需的政策倾向促使内河航运需求迅猛发展，随之而来的就是内河船舶的大量建造，这给船检机构带来了严峻的挑战。内河船舶主要依据《钢质内河船舶入级与建造规范》进行设计与建造，规范要求条目繁琐，计算量庞杂，并且结构计算说明书也需要进行整理输出［1］，给船舶设计单位及船检审图工作带来了困难。为节省船检审图时间及船舶设计单位工作量，同时也为船东创造更好的经济效益，本课题在内河船体结构规范审图系统的基础上，开发研究了内河船体结构智能审图系统，该系统分为两大部分，即：①船体结构的规范审查；②船体结构的合理性审查。本文简要介绍规范审查开发的过程，并在此基础上重点介绍船体结构的合理性审查，船体结构合理性审查主要依据有关专家经验的总结和对现有船舶资料的分析，运用模糊神经网络原理对船体结构构件的合理性做出综合评判。通过专家对样本船的评判打分，将其作为训练样本，输出为满意度，并把训练结果存储在网络中，新船的评判通过训练网络得出评判结果。用户使用该软件可以依次对船舶底部、舷侧、甲板和其他结构部分进行板材、标　　准型材和组合型材的规范校核和合理性的判断。　　　　1 船体结构的规范审查　　　　船体结构的规范审查是船体结构智能审图系统的重要组成部分，也是船体结构合理性审查的前提。钢制内河船舶依据《规范》的要求进行设计与建造，本课题把船体的各个部分按照型材的类型进行分类，依次按照规范条款的要求对船舶底部、舷侧、甲板和其他结构进行板材、标准型材和组合型材的规范校核进行可视化编程。　　 基于SQL Server XX的标准型材数据库的建立　　本课题选用Microsoft公司的SQL Server XX数据库管理系统建立标准型材数据库，为系统的运行提供后台基础。该数据库记录了船舶结构标准型材产品的数据信息，是进行船舶构件尺寸设计和管理一体化的后台依据。本节就以不等边角钢为例介绍该数据库建立的过程。　　根据文献［2］提供的角钢数据，建立存储角钢的型号、高度、宽度、厚度、截面面积等参数的数据库。在VB环境中，利用ADO Data Combo控件绑定此数据库，完成数据连接，再根据等边角钢设置的实际船体部位和本身尺寸参数，计算出其剖面模数和剖面惯性矩。设计和审图人员在具体工作中，可以根据不等边角钢剖面模数或剖面惯性矩的具体要求，查询不等边角钢数据库中型号项进行校核，来完成型材设计［1］。　　　　 船体结构的规范审图系统开发　　图2为规范审查系统的结构原理图，本节以板材设计为例，简要介绍设计思路及设计过程。　　设计思路为：依照《规范》第二章对外板和甲板的要求，完成规范要求船体板材的程序编写工作和设计者或审图验船师输入板材的相关数据后，系统将根据规范具体条款要求计算出规范对板材厚度或宽度的要求，并将其显示在可视化界面上，再根据计算结果提示，通过对板材数据库的访问、查询，选取相关型号的板材。　　设计过