曾志波，丁恩宝，唐登海

（中国船舶科学研究中心，江苏 无锡 214082）

1 引 言

船舶螺旋桨设计是整个船舶设计中的一个重要组成部分。随着船舶航速的提高和吨位的增加，螺旋桨的工况越来越复杂，设计要求须综合考虑螺旋桨的效率、空泡和激振性能以及低噪声性能等。在这种背景下，螺旋桨图谱设计并没有失去它原有的快捷实用的优点，特别是空泡螺旋桨、超空泡螺旋桨和半浸式螺旋桨（以下简称半浸桨）等，目前还没有成熟的物理模型模拟其运动状态，因此仍然需要由模型试验方法开发图谱来设计。

计算机辅助螺旋桨图谱设计面临着两大难题：一是海量螺旋桨性能数据的数学表达；二是优化算法的选取。软计算是正在发展起来的一种计算方法，它与人脑相对应，具有在不确定及不精确环境中进行推理和学习的卓越能力[1]。软计算由若干计算方法组成，包括神经元网络、模糊集合理论和一些非导数优化方法，如遗传算法（GA），它能够很好地解决以上两个问题。

人工神经网络在上世纪80-90年代得到了快速的发展，它具有分布并行处理、非线性映射、自适应学习和鲁棒性强等特性，这使得它在数据挖掘等方面得到广泛的应用。Dai（1994）[2]采用人工神经网络和数值优化算法建立了一种船舶螺旋桨设计分析系统工具，可综合考虑螺旋桨各种性能，极大的缩小了设计周期。Shin（2001）[3]采用BP人工神经网络训练的方法预报了船后螺旋桨桨盘面处的轴向标称伴流场，预报精度达到了工程实用的要求。……