吴玥，敖晨阳，刘云生，孙树政

（1.海军研究院，北京 100161；2.哈尔滨工程大学 船舶工程学院，哈尔滨 150001）

环境适应性是一个很广义的概念[1]，是指产品在服役过程中的综合环境因素作用下能实现所有预定的性能和功能且不被破坏的能力，是产品对环境适应能力的具体体现，是一种重要的质量特性。风浪环境适应性是水面舰船重要的技战术指标之一，然而长期以来，人们对其内涵的认识并不充分。从使用的角度来说，水面舰船环境适应性应该可以分为两个方向：1）主动利用环境，即根据不同气象、海浪、地理等环境特点，依据不同环境的需求推动新型装备的研发；2）被动适应环境，目的是使平台在实际作战使用环境下具有优良的环境适应能力，研究新型控制技术提高平台在恶劣环境中的稳定性，以适应不同环境的需求。

由于船舶风浪环境适应性的复杂性，研究该问题首先要对其内涵有更加清晰的认识，同时需要建立合理的指标体系和适当的评价方法。然而船舶风浪环境适应性评价是一个复杂的多目标过程，对于复杂的多目标综合评估系统来说，由于评估对象各目标涉及的范围不同，考虑问题的角度也各异。这些目标一般都具有不同的性质，加之问题中既有定量信息，又有定性信息，从而使得多目标综合评价问题往往极为复杂。

关于船舶在波浪环境中综合性能的评价，多年来许多学者针对该领域开展了大量研究工作。焦甲龙等[2]基于模糊数学，建立了舰船风浪环境适应性评价指标体系和评估方法。赵峰等[3]针对舰船环境适应性的复杂性和多学科特点，建立了舰船航行性能MDO系统。应荣鎔、张炜灵等[4-5]针对舰船在大风浪中的航行性能和航行安全性，建立了舰船风浪中航行安全性等级，并分析了环境适应性评价方法。杨松林[6]采用遗传算法和模糊优化方法，以静水中快速性和操纵性为目标，进行了船型模糊综合优化，并用于大型中速船的设计中。Munehiko Minoura[7]通过研究某集装箱船和散货船实际航行过程中测量的响应数据，提出了一种研究耐波性评估的随机理论模型，用于评估船舶耐波性的长期统计特性。熊文海等[8]采用模糊综合评价及建立耐波性评价方程等方法，对船舶耐波性、操纵性评价指标体系开展了研究，建立了评价指标体系和评估方法。

目前水面舰船环境适应性的评价方法包括：专家评分法、层次分析法、MDO方法、模糊综合评估方法等。其中，专家评分法主观人为因素对评价结果影响较大；层次分析法应用广泛，能够体现决策思维的基本特征，但同样会有人为因素的干预；MDO方法能够建立不同学科之间的复杂关系，并作出科学评判，适用于大型复杂系统的评估与优化设计；模糊综合评估方法根据隶属度理论，把定性评价转化为定量评价，能够较好地降低人为因素的影响，以及模糊、难以量化的问题，在船舶工程领域、船舶适航性评估、装备环境适应性评价等工程领域得到广泛应用[9-11]。

文中基于模糊数学理论，建立了水面舰船风浪环境适应性多级模糊综合评估模型。首先针对某船构建了风浪环境适应性评价指标体系，并采用模糊综合评判方法，对该船风浪环境适应性进行了评估分析。同时，为了研究不同评判矩阵对综合评估结果的影响，采用了4种不同评判矩阵分别进行评估，并对评估结果进行了分析。

1 风浪环境适应性的内涵

环境适应性通常用来描述装备在一定范围的环境变量中能够达到的装备适应能力水平，可以通过一组定量或者定性的指标来描述其适应能力。环境适应性一般具有以下3个特点：

1）唯一性。装备对环境适应性的要求是唯一的，就是适应环境。

2）复杂性。装备在使用过程中遭遇的环境条件是非常复杂的，对装备环境适应性的要求是应能适应设计要求范畴内所有能够遇到的复杂环境。

3）定量和定性的组合。装备环境适应性指标及要求有些可以定量表达，有些无法定量表达，可以认为其具有半定量特征，是定量和定性的组合。

水面舰船平台在服役期间，将遭遇风、浪、流、海冰、温度、盐度等各种环境因素，其中对平台总体性能起重要作用的主要是风、浪、流的影响，也是与水动力学领域相关的研究内容，因此水面舰船风浪环境适应性研究的主要是对风、浪、流环境的适应性。水面舰船风浪环境适应性的主要研究目标是大幅提升水面舰船平台在实战海洋风浪环境中的适应能力和作战效能。研究内容包括实战海洋环境的模拟、水面舰船平台在海洋环境中的真实响应以及水面舰船平台环境适应性评价指标体系和评估方法，同时，根据环境适应性评估结果，指导水面舰船平台的设计和使用。

2 综合评估模型的建立

建立水面舰船风浪环境适应性综合评估模型，首先需要建立水面舰船风浪环境适应性多级综合评价指标体系，进而建立多级综合评估的数学描述模型。模糊综合评估模型的建立一般首先要建立因素集、权重集和备择集，进而对各级指标进行模糊综合评判，最终给出综合评估结果。其中因素集即为评价的各项指标，权重集为各项指标的评判权重系数，备择集为各项指标的评价结果。

1）因素集。首先建立评估模型的因素集，假设元素ui(i= 1,2,… ,n)为第一层指标中的第i个因素，它由第二层指标中的m个子因素决定，即iu=，其中是第i个因素的第j个子因素，则评估模型的因素集为：

2）权重集。权重集是根据各因素集的重要程度，赋予每一因素相应的权数，进而可以得到各级因素的权重集。假设第一层因素的权重集为：

其中，元素ai(i= 1,2,… ,n)是第一层因素ui的权数。同理可知，第二层因素的权重集为：

对于评价过程中各指标权数的确定，可以采用专家评分法、层次分析法、模糊统计和二元对比法等。

3）备择集。所有评价指标可能给出的所有评价结果的集合称为备择集，因而备择集只有一个，假设为：

其中vk(k= 1,2,… ,p)是某个指标可能给出的第k个评价结果。

4）一级模糊综合评价。评估模型包含多级评价指标，高一级的因素是由低一级的子因素决定的。因此对于某一因素的评判，首先要对低一级的因素进行 综合评判。文中建立的是二级综合评估模型，因此首先要对第二层次的因素进行评判，即给出一级模糊综合评判矩阵。假设考虑第二层子因素uij作出评判结果vk的 隶 属 度 为：2, ,)p… ，则第二层评判矩阵可表示为：

其中第j行表示考虑第二层第j个子因素uij的评判集。于是，一级模糊综合评价集为：

5）二级模糊综合评价。建立了一级模糊综合评价集后，可以进一步建立二级模糊综合评价集。二级模糊综合评价是对第一 层因素的综合评判。可见一级模糊综合评价集Bi也就是二级模糊综合评判的评判矩阵R，即：。因此，二级模糊综合评判集为：

评估流程如图1所示。

图1 模糊综合评估流程 Fig.1 Flow chart of the evaluation process

3 算例分析

文中以某4000 t级深V单体复合船和圆舭船为算例，对两船在六级海况下、以航速24节航行时的风浪环境适应性进行评价。两个船型型线图见图2和图3。

图2 圆舭船型纵剖面图及横剖面 Fig.2 Longitudinal and cross sections of round bilge ship

图3 深V船型纵剖面图及横剖面 Fig.3 Longitudinal and cross sections of deep-V ship

3.1 建立因素集

为简单起见，参考相关文献[12-13]，选取一些典型的有代表性的船体性能指标，建立舰船风浪环境适应性评价指标体系。选取的一级指标包括：快速性、耐波性、稳性和波浪载荷等，每一个一级指标又包括若干个二级子因素。

选用船在静水中的的抗风极限能力作为稳性指标。在选取波浪载荷性能指标时，主要考虑舰船的总纵强度，选取极限强度时的安全系数作为评价指标，见式（8）。

式中：Mu为极限弯矩；Ms为静水弯矩；Mw为波浪弯矩。

3.2 建立权重集

权重参数对于评价的结果至关重要，不同类型的舰船在不同作业任务下的权重参数有很大区别，因此能够准确预测权重参数对于合理评价舰船环境适应性至关重要。分析各项性能对舰船综合航行性能的相对重要程度，首先按照波浪中快速性第一、耐波性第二、波浪载荷第三、稳性第四的顺序给出了式（9）所示的第一层判断矩阵，其中耐波性各项指标按照同等重要给出式（10）所示判断矩阵，快速性各指标按照波浪中航速最重要、其余三个指标同等重要给出式（11）所示判断矩阵。

第一层次的判断矩阵为：

得第一层次的权数为A=(0.261, 0.522, 0.087, 0.130)。

耐波性中各子层指标的判断矩阵为：

得权数A1=(0.25, 0.25, 0.25, 0.25)。

快速性中各子层指标的判断矩阵为：

得权数A2=(0.625, 0.125, 0.125, 0.125)。

3.3 建立备择集

为评分简洁清晰起见，以百分制的评分方式给出V={0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100}，共11个等级，所有指标均选定此备择集。

3.4 模糊评价过程

影响水面舰船环境适应性的各个因素，其可接受的最大值和最小值，以及深V船型和圆舭船型各指标的参考值见表1，表1中各指标参数是通过数值计算或水池模型试验的手段获得的[14]。其中纵摇有义值、升沉有义值、船艏垂向加速度、甲板上浪频率数值越小，舰船的环境适应性越好，而波浪中的航速、螺旋桨敞水效率、船身效率、相对旋转效率、抗风能力、安全系数数值越大，舰船的环境适应性越好。其中，耐波性指标衡准是参考文献[15-16]中关于船舶在波浪中航行性能评估的衡准值获得的。快速性指标中，波浪中的性能是以静水中的性能作为参考衡准，其余指标参考GJB 4000—2000《舰船通用规范0组》中对船体稳性和极限载荷的相关规定确定衡准值。

表1 影响环境适应性各因素参数 Tab.1 Parameters of the environmental adaptability factors

3.4.1 转化为百分制

根据以上信息，可以分别将舰船的某一参数值进行百分制评分。针对环境适应性评价的特征，文中采用半岭型函数计算百分制结果，函数公式见式（12）。

式中：N为百分数；umax为对应指标最大值；umin为对应指标最小值；u为对应指标实际数值。计算结果见表2。

表2 影响环境适应性各因素百分制分数 Tab.2 Percentile scores of factors affecting environmental adaptability

3.4.2 确定隶属度

接下来确定各指标得分N相对于备择集中各元素的隶属度函数。采用正态分布的模糊分布r(vk)=计算各指标得分的隶属度。式中：r(x)为隶属函数；vk为备择集中的元素分数等级；N为该指标的得分。

以深V船型为例，给出其中第二层次第一个模糊评判矩阵：

同理可得R2、R3、R4。

3.4.3 一级模糊综合评判

采用M(·, +)算法，即，一级模糊综合评价的结果为：

同理可得：

3.4.4 二级模糊综合评判

二级模糊综合评价的结果为：

3.5 评价结果

利用加权平均法F=V·BT可以得到该深V船型的得分为66.95，同样可以计算得圆舭船型的得分为50.50。为了研究不同评判矩阵对评价结果的影响，在前述评判矩阵的基础上，又给出了3种不同评判矩 阵，即共构建了4种不同的判断矩阵，分别计算评估结果，以分析指标权重判断矩阵的变化对评估结果的影响。4种判断矩阵的变化方案见表3。

表3 4种判断矩阵变化方案 Tab.3 The fore different judge matrix plans

代入综合评价模型求解，得到两船型风浪环境适应性评估结果。4种判断矩阵百分制评价结果见表4。

表4 4种判断矩阵评价结果 Tab.4 Evaluation results of four different judge matrixes

由表4中两船型不同判断矩阵的评价结果可见，深V船型与圆舭船型评价结果的趋势基本相同，说明文中建立的评估方法比较稳定。第一种判断矩阵以波浪中快速性指标重要程度最高，评价指数值也是最高的。第三种判断矩阵以波浪中快速性指标重要程度最低，评价指数值也是最低，说明在评价体系中所占比重最大的指标，对评价结果的影响也是最大的。四种判断矩阵对深V船型的评价结果相对比较稳定，而不同的判断矩阵对圆舭船型的评价结果差别较大，说明深V船型风浪环境适应性各项评价指标较稳定，对评价指标权重敏感度较低。

4 结论

首先对舰船风浪环境适应性内涵进行了论述，进而建立了舰船风浪环境适应性模糊综合评估模型，以某深V船型和圆舭船型为目标，对其风浪环境适应性进行评估，并研究了不同评判矩阵对评估结果的影响。通过研究，可以得到以下结论：

1）舰船风浪环境适应性内涵丰富，涉及到海洋环境、平台响应及控制技术、多目标综合评估等多学科的交叉，对真实海洋环境的建模、平台在实际环境中的响应预报及实战环境作战效能评估等技术提出迫切需求。

2）选取不同权重判断矩阵对两船风浪环境适应性评估结果有较大差别，说明评价指标权重的选择对评估结果会产生较大影响。同时，在各项指标中所占比重较大的指标，对评估结果的影响较大。4种判断矩阵的评估结果均为深V船型优于圆舭船型，表明深V船型的风浪环境适应性较优，说明建立评估方法的评价结果比较稳定。

3）不同判断矩阵对深V船型评价结果的最大值与最小值相差7.67，而圆舭船型相差15.87，深V船型评估结果相比圆舭船型更稳定，说明深V船型风浪环境适应性比圆舭船型更平稳，对评价指标权重敏感度较低。