Luận văn thạc sĩ Cơ khí động lực: Thiết kế chân vịt nhóm B wageningen ứng dụng giải thuật tối ưu hóa di truyền cho tàu container

Chuyên ngành: Kӻ ThuұW&ѫ.KtĈӝng Lӵc Mã sӕ: 8520116

LUҰ19Ă17+Ҥ&6Ƭ

TP HӖ CHÍ MINH, tháng 08 QăP

&Ð1*75Î1+ĈѬӦC HOÀN THÀNH TҤI 75ѬӠ1*ĈҤI HӐC BÁCH KHOA –Ĉ+4*-HCM Cán bӝ Kѭӟng dүn khoa hӑc: PGS.TS Lê Tҩt HiӇn

Cán bӝ chҩm nhұn xét 1: PGS.TS NguyӉQĈӭc Ân

Cán bӝ chҩm nhұn xét 2: TS TrҫQĈăQJ/RQJ

LuұQ YăQ WKҥF Vƭ ÿѭӧc bҧo vӋ tҥi Trѭӡng Ĉҥi hӑc Bách Khoa, ĈHQG Tp HCM ngày WKiQJQăP (Trӵc tuyӃn)

Thành phҫn Hӝi ÿӗQJÿiQKJLiOXұn văn thҥFVƭJӗm: 1 Chӫ tӏFK3*676/rĈuQK7XkQ

2 7KѭNê767Uҫn Hҧi

3 Phҧn biӋn 1: PGS.TS NguӉQĈӭc Ân 4 Phҧn biӋn 2: TS TrҫQĈăQJ/ong 5 Ӫy viên: PGS.TS NguyӉQ+RjL6ѫQ

Xác nhұn cӫa Chӫ tӏch Hӝi ÿӗQJ ÿiQK JLi /9 Yj 7Uѭӣng Khoa quҧn lý chuyên ngành sau khi luұn văn ÿã ÿѭӧc sӱa chӳa (nӃu có)

CHӪ TӎCH HӜ,ĈӖNG 75ѬӢNG KHOA KӺ THUҰT GIAO THÔNG

3*676/rĈuQK7XkQ TS Trҫn Hӳu Nhân

I 7Ç1Ĉӄ7¬,7KLӃWNӃFKkQYӏWQKyP%-:DJHQLQJHQӭQJGөQJJLҧLWKXұWWӕLѭXKyDGL

WUX\ӅQFKRWjXFRQWDLQHU

II 1+,ӊ09Ө9¬1Ӝ,'81*

x 1JKLrQFӭX[k\GӵQJJLҧLWKXұWWӕLѭXGLWUX\ӅQSKөFYөFKӑQOӵDWK{QJVӕKuQKKӑFFӫDFKkQYӏWWjXWKӫ\

x :DJHQLQJHQSKөFYөWjXFyOѭӧQJFKLӃPQѭӟFKRҥWÿӝQJӣGm\YұQWӕFWKҩS

1JKLrQFӭXWtFKKӧSJLҧLWKXұWYjRTX\WUuQKWKLӃWNӃFKӑQOӵDFKkQYӏWQKyP%-III 1*¬<*,$21+,ӊ09Ө : WKHR4Ĉ6ӕ4Ĉ-Ĉ+% IV NGÀY +2¬17+¬1+1+,ӊ09ӨWKHR4Ĉ6ӕ4Ĉ-Ĉ+% V &È1%Ӝ+ѬӞ1*'Ү13*676/r7ҩW+LӇQ

LӠI CҦ0Ѫ1

ĈҫXWLrQW{L[LQÿѭӧc cҧPѫQ3*676/r7ҩt HiӇn, thҫ\ÿmWұQWuQKKѭӟng dүn và chia sҿ nhiӅu kiӃn thӭc quý báu Không chӍ là nhӳng chӍ dҥy và dүn dҳt, mà còn là sӵ tұn tâm cӫa thҫ\ ÿm JL~S W{L KRjQ WKLӋn bài luұn này và có nhӳng trҧi nghiӋm thұt tuyӋt vӡi trong quá trình thӵc hiӋn

7{LFNJQJ[LQÿѭӧc cҧPѫQWҩt cҧ thҫy cô và các anh chӏ trong khoa kӻ thuұt JLDRWK{QJÿmJLҧng dҥy, truyӅQÿҥt nhiӅu kiӃn thӭc chuyên môn và hӛ trӧ tôi trong suӕt chһQJÿѭӡng vӯa qua

Con xin cҧPѫQEDPҽ YjJLDÿuQKÿmOX{Qӫng hӝ, chҳSFiQKÿӇ con hoàn WKjQKѭӟFPѫYjNӃ hoҥch cӫa cuӝFÿӡi mình

Xin cҧPѫQEҥn EqTXDQKW{LÿmOX{QFKLDVҿ YjÿӝQJYLrQJL~SW{LYѭӧt qua nhӳQJNKyNKăQWUӣ ngҥi

Trong quá trình thӵc hiӋn luұQYăQNK{QJWKӇ tránh khӓi nhӳng thiӃu sót, rҩt mong nhұQÿѭӧc nhӳng ý kiӃQÿyQJJySFӫa quý thҫ\F{YjÿyVӁ là nhӳng kinh nghiӋm quý báu, nhӳQJKjQKWUDQJÿӇ tôi bә sung và hoàn thiӋn bҧn thân, vӳng tin Eѭӟc tiӃp và thành công trên chһQJÿѭӡng sҳp tӟi

Mӝt lҫn nӳD[LQÿѭӧc chân thành cҧPѫQWҩt cҧ quý thҫ\F{JLDÿuQKFiFDQKchӏ và các bҥn!

TP.Hӗ Chí Minh, ngày 04 tháng 08 QăP Hӑc viên

PhҥP+j9ƭQK3K~F

7Ï07Ҳ7/8Ұ19Ă1

ĈӅ tài luұQYăQ³7KLӃt kӃ chân vӏt nhóm B-Wageningen ӭng dөng giҧi thuұt tӕi ѭXKyDGLWUX\Ӆn cho tàu container” tұp trung tìm hiӇu, xây dӵng quy trình thiӃt kӃ nhҵm tӕLѭXFiFÿһc tính vӅ lӵFÿҭy, moment xoҳn và hiӋu suҩt cӫa thiӃt bӏ ÿҭy vӟi sӵ hӛ trӧ cӫa giҧi thuұt di truyӅn Nӝi dung luұQYăQJӗPFKѭѫQJ

&KѭѫQJJLӟi thiӋu tәng quan vӅ ÿӅ tài, các nghiên cӭu vӅ thiӃt bӏ ÿҭ\SKѭѫQJtiӋn thӫy trong và QJRjLQѭӟc trong nhӳQJQăPJҫQÿk\&KѭѫQJQj\FNJQJQrXUD\rXcҫu tҩt yӃu trong viӋc phát triӇn mӝWFKѭѫQJWUuQKWKLӃt kӃ chân vӏt phù hӧp vӟi nhu cҫXWURQJQѭӟc

&KѭѫQJJLӟi thiӋu vӅ lý thuyӃt thiӃt kӃ chân vӏWFiFSKѭѫQJSKiSWKLӃt kӃ sӱ dөQJÿӗ thӏ thӵc nghiӋm

&KѭѫQJJLӟi thiӋu vӅ lý thuyӃt tӕLѭXKyDGLWUX\Ӆn, các khái niӋm cҫn thiӃWÿӇ áp dөng vào bài toán thiӃt kӃ chân vӏt

&KѭѫQJiSGөng giҧi thuұt tӕLѭXKyDGLWUX\Ӆn vào bài toán thiӃt kӃ chân vӏt, xây dӵng giҧi thuұWFiFÿLӅu kiӋn ràng buӝc, các nhân tӕ ÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ thiӃt lұp cá thӇ trong quҫn thӇTXiWUuQKODLJKpSYjÿӝt biӃn

&KѭѫQJWUuQKEj\NӃt quҧ sau khi áp dөng giҧi thuұt tӕLѭXKyDYjREjLWRiQthiӃt kӃ chân vӏt, so sánh chân vӏW ÿѭӧF ÿӅ xuҩt vӅ hiӋu suҩW FNJQJ QKѭ Oӵc ÿҭy và moment xoҳn vӟi các mүu chân vӏWÿѭӧc thiӃt kӃ ӣ bҵQJSKѭѫQJSKiSVӱ dөng ÿӗ thӏ thӵc nghiӋm và chân vӏWÿѭӧc sӱ dөng trong thӵc tӃ

ABSTRACT

The thesis “Design of B Wageningen propeller of container ship using genetic algorithm” rearches on how to apply genetic algorithm to the propeller design procedure The thesis include 5 chapters:

Chapter 1 introduces the subject of this thesis, researches on marine propulsion in Vietnam and outside the country Beside, this chapter gives the reason why thesis develops a propeller design program using genetic algorithm

Chapter 2 describes how to design a propeller by using experiments chart, the constrain variables of design procedure

Chapter 3 is an introduction of genetic algorithm

Chapter 4 deals with the most important topic of the thesis, in which we built the flow chart to apply genetic algorithm to propeller design procedure

Chapter 5 presents the results of the research In this chapter we also compare the propeller exported from the program with the propeller designed by using experiments chart and the commercial propeller which are using in the 128 TEUS container ship

LӠ,&$0Ĉ2$1

Tôi cam kӃt:

- Ĉk\ là luұQYăQWKҥFVƭ do tôi thӵc hiӋn

- Các sӕ liӋu, kӃt quҧ nêu trong luұQYăQOjWUXQJWKӵFYjFKѭDWӯQJÿѭӧc ai công bӕ trong bҩt kǤ công trình nào khác

- &iFÿRҥn trích dүn và sӕ liӋu kӃt quҧ sӱ dөQJÿӇ so sánh trong luұQYăQQj\ÿӅu ÿѭӧc dүn nguӗn và Fyÿӝ chính xác cao nhҩt trong phҥm vi hiӇu biӃt cӫa tôi

Hӑc viên thӵc hiӋn

PhҥP+j9ƭQK3K~c

2.2.2 Giӟi thiӋXFiFSKѭѫQJSKiSWKLӃt kӃ chân vӏt 102.2.3 3KѭѫQJSKiSWKLӃt kӃ chân vӏt sӱ dөQJÿӗ thӏ ܬ െ ܭ் െ ܭொ 13

&+ѬѪ1*LÝ THUYӂT GIҦI THUҰT DI TRUYӄN 19

3.2 Các khái niӋPFѫEҧn cӫa giҧi thuұt tӕLѭXKyDGLWUX\Ӆn 20

&+ѬѪ1*XÂY DӴNG HÀM MӨ& 7,Ç8 9¬ &È& Ĉ,ӄU KIӊN RÀNG BUӜC 29

&+ѬѪ1*KӂT QUҦ VÀ KӂT LUҰN 40

5.1 Sӱ dөQJÿӗ thӏ ܬ െ ܭ் െ ܭொ thiӃt kӃ chân vӏt tàu container 405.2 Sӱ dөQJÿӗ thӏ ܤ௉െ ߜ thiӃt kӃ chân vӏt tàu container 455.3 KӃt quҧ ÿѭӧFÿӅ xuҩt bӣi giҧi thuұt di truyӅn 48

TÀI LIӊU THAM KHҦO 56PHӨ LӨC: BҦNG TÍNH, BҦNG VӀ 9¬ĈӖ THӎ 59

Hình 3.7 – 6˿ÿͫ quy trình cͿa gi̻i thuͅt di truy͙n 27

Hình 4.1 – G.A hͯ trͻ quá trình thi͗t k͗ chân vͣt 33

Hình 4.2 – Kho̻ng cách cͿa chân vͣWYjYzPÿX{LWjX 36

Hình 4.3 – Mͱt cá th͛ cͿa qu̿n th͛ chân vͣt 38

Hình 4.4 – Giá trͣ cͿa hai cá th͛ WÚͳc lai ghép 38

Hình 4.5 – Giá trͣ cͿa hai cá th͛ sau lai ghép 39

Hình 4.6 – Giá trͣ cͿa hai cá th͛ WÚͳFÿͱt bi͗n 39

Hình 4.7 – Giá trͣ cͿa hai cá th͛ VDXÿͱt bi͗n 39

Hình 5.1 – Ĉͫ thͣ hàm mͽc tiêu 49

Hình 5.2 – Ĉͫ thͣ ÿ́͵ng kính tͩt nh̽t và trung bình qua các th͗ h͟ 50

Hình 5.3 – Ĉͫ thͣ t͡ l͟ m͏WÿƭDWͩt nh̽t và trung bình qua các th͗ h͟ 50

Hình 5.4 – Ĉͫ thͣ t͡ l͟ Éͳc tͩt nh̽t và trung bình qua các th͗ h͟ 51

Hình 5.5 – Ĉͫ thͣ sͩ vòng quay tͩt nh̽t và trung bình qua các th͗ h͟ 51

Hình 5.6 – Ĉͫ thͣ sͩ cánh chân vͣt tͩt nh̽t và trung bình qua các th͗ h͟52Hình 5.7 – Ĉͫ thͣ ÿ͏c tính cͿa chân vͣt tͩĹX 54

MӨC LӨC BҦNG

Bҧng 2.1 Bҧng giá trӏ [iFÿӏnh công suҩt máy chính 16

Bҧng 2.2 Bҧng giá trӏ [iFÿӏQKÿѭӡng kính chân vӏt tӕLѭX 18

Bҧng 4.1 BҧQJVRViQKÿLӇm khác nhau giӳa hai quy trình thiӃt kӃ 34

Bҧng 5.1 Giá trӏ ÿҫu vào cӫa tàu mүu 40

BҧQJ*LDRÿLӇm cӫDÿѭӡng cong ܭ் vӟi các giá trӏ ܲ ܦΤ 42

Bҧng 5.3 Giá trӏ cӫa hiӋu suҩt và lӵFÿҭy chân vӏt 42

Bҧng 5.4 Tính toán giá trӏ công suҩt máy chính 42

Bҧng 5.5 KӃt quҧ tính toán công suҩt máy chính và sӕ vòng quay 43

Bҧng 5.6 LӵFÿҭy và hiӋu suҩt chân vӏt 44

BҧQJĈѭӡQJNtQKYjEѭӟc chân vӏt tӕLѭX 45

Bҧng 5.8 Thông sӕ FѫEҧn cӫa chân vӏt tính toán theo lý thuyӃt 45

Bҧng 5.9 Tính toán chân vӏt chҥy tӵ do không giӟi hҥn ÿѭӡng kính 46

Bҧng 5.10 Tính toán chân vӏt giӟi hҥQÿѭӡng kính 47

Bҧng 5.11 So sánh kӃt quҧ sӱ dөQJÿӗ thӏ ܤ௉െ ߜ và ܬ െ ܭ் െ ܭொ 47

Bҧng 5.12 Bҧng sӕ liӋXÿҫu vào 48

Bҧng 5.13 KӃt quҧ do giҧi thuұt di truyӅQÿӅ xuҩt 48

Bҧng 5.14 So sánh kӃt quҧ giӳ FiFSKѭѫQJSKiS 53

DANH SÁCH KÍ HIӊU

L ChiӅu dài lӟn nhҩt cӫa tàu (m)

B ChiӅu rӝng tàu (m)

d chiӅu chìm trung binh (m) D /ѭӧng chiӃPQѭӟc cӫa tàu (tҩn)

E ChiӅu cao tính tӯ mһWÿi\WjXÿӃn trөc chân vӏt (m) ܥ௏ HӋ sӕ ÿҫ\OăQJWUө ÿӭng

ܥ௉ HӋ sӕ ÿҫ\OăQJWUө ܥ஻ HӋ sӕ béo thӇ tích ܸ஺ Vұn tӕc cӫa tàu (m/s)

ܸ௉ Vұn tӕc cӫDQѭӟc vào chân vӏt (m/s) ்ܴ Sӭc cҧn cӫa tàu (kN)

ߩ KhӕLOѭӧng riêng cӫDQѭӟc (݇݃ ݉Τ ) ଷݓ HӋ sӕ dòng theo cӫa tàu

ݐ HӋ sӕ dòng hút cӫa tàu ܶ LӵFÿҭy cӫa chân vӏt (kN) ܦ௉ Ĉѭӡng kính chân vӏt (m) ܬ HӋ sӕ tiӃn cӫa chân vӏt ܣாΤ ܣை TӍ lӋ mһWÿƭDFӫa chân vӏt ܼ Sӕ cánh cӫa chân vӏt ܲ %ѭӟc tiӃn cӫa chân vӏt (m) ݊௉ Sӕ vòng cӫa chân vӏt (rps) ܭ் HӋ sӕ lӵFÿҭy cӫa chân vӏt ܭொ HӋ sӕ moment xoҳn cӫa chân vӏt ߟை HiӋu suҩt cӫa chân vӏt

ߟௌ HiӋu suҩt truyӅQÿӝng cӫa trөc chân vӏt ߟு HiӋu suҩt thân tàu

ߟோ HiӋu suҩt vòng xoáy

ܧܪܲ (Effective horse power) Công suҩt cҫn thiӃt (kW)

ܶܪܲ (Thrust horse power) Công suҩWÿҭy (kW) ܦܪܲ (Delivered horse power) Công suҩWÿҭy (kW) ܤܪܲ (Brake horse power) Công suҩt máy chính (kW)

ܯܥܴ (Maximum continuos rating) Công suҩt lӟn nhҩt cӫa máy chính (kW) ܲ஽ Công suҩt truyӅn tӟi trөc chân vӏt (kW)

TӘNG QU$1Ĉӄ TÀI

&+ѬѪ1* TӘ1*48$1Ĉӄ TÀI 1.1 *LӟLWKLӋXFKXQJ

ViӋc thiӃt kӃ tàu tӯ OkXÿmÿѭӧc thӵc hiӋn thӫ F{QJYuFiFWtQKQăQJÿһc biӋt cӫDWjXQKѭPөFÿtFKFiFҧQKKѭӣng bên ngoài YjSKѭѫQJSKiSVҧn xuҩt Vӟi sӵ phát triӇn cӫa công nghӋ máy tính, thiӃt kӃ tàu thӫ\ÿmFyVӵ phát triӇn nhanh chóng trong cҧ OƭQKYӵc hӑc thuұt và nghiên cӭu công nghiӋp NhiӅu trӣ ngҥi có thӇ ÿѭӧc khҳc phөc bҵng cách áp dөQJFiFSKѭѫQJSKiSFyKӋ thӕng và áp dөng các khái niӋm tӵ ÿӝng hóa vào mӝWOƭQKYӵFQKѭYұy [1], [2]

Lӵa chӑn chân vӏt phù hӧp vӟi thân tàu YjPi\FKtQKÿyQJYDLWUzUҩt quan trӑng trong công tác thiӃt kӃ ÿһc biӋt là trong quá trình thiӃt kӃ VѫEӝ ThiӃt kӃ chân vӏt có thӇ tiӃp cұn bҵng lý thuyӃt lӵc nâng cánh (lifting-line), lý thuyӃt phҫn tӱ cánh (blades element theories) vӟi sӵ hӛ trӧ cӫa máy tính Tuy nhiên, các mүu chân vӏt thӵc nghiӋm vүQÿѭӧc sӱ dөng rӝng rãi trong thiӃt kӃ tàu Trong các mүu chân vӏt thӵc nghiӋPÿѭӧc công bӕ QKѭ*DZQ1HZWRQ-Rader, KCA, AU thì chân vӏt nhóm B-:DJHQLQJHQÿѭӧc lӵa chӑn phә biӃn nhҩt cho tàu vұn tҧi hoҥWÿӝng ӣ dãy vұn tӕc thҩp [1]

1.2 Tình hình nghiên cӭXQJRjLQѭӟc

Vұn tҧi bҵng hàng hóa bҵng ÿѭӡng thӫy chiӃm khoҧng 80% ngành vұn tҧi hàng hóa toàn cҫu nӃu tính vӅ mһt thӇ tích vұn chuyӇn, chiӃm khoҧng 70% nӃu xét vӅ mһt giá trӏ vұn chuyӇn, phҫn lӟn hàng hóa trên thӃ giӟLÿѭӧc giҧi quyӃt thông qua tàu thuyӅn và các cҧng biӇn trên thӃ giӟi Mһc khác ngành công nghiӋp vұn tҧi bҵQJÿѭӡng thӫy chiӃm khoҧng 2.2% tәQJOѭӧng khí thҧi trên toàn cҫXYjÿѭӧc dӵ báo sӁ WăQJW\WKXӝc vào nӅn kinh tӃ toàn cҫu [3] Trong nhӳQJQăPJҫQÿk\Yҩn ÿӅ vӅ ô nhiӉm khí thҧi ngày càng trӣ QrQQyQJKѫQÿLӅXÿyWKӇ hiӋn qua các quy ÿӏnh ngày càng chһt chӁ KѫQFӫa IMO (International Marine Organization) vӅ khí thҧi cӫa tàu VҩQÿӅ vӅ nguӗn cung cҩp nhiên liӋu, viӋc sӱ dөng nhiên liӋu và sӵ suy thoái cӫa ngành công nghiӋp tàu thӫy trên thӃ giӟLFNJQJÿyQJYDLWUzTXDQWUӑng

TӘ1*48$1Ĉӄ TÀI

WURQJWK~Fÿҭy sӵ phát triӇn cӫa ngành công nghiӋp này ӣ các mҧng khác nhau trong ÿyÿһc biӋt là mҧng thiӃt kӃ máy tàu và thiӃt bӏ ÿҭ\GRÿky là hai mҧng quyӃWÿӏnh ÿӃn chi phí sӱ dөng và vұn hành cӫa tàu

VӅ mҧQJÿӝQJFѫWjXWKӫy Trong nhӳQJ QăPJҫQÿk\ YLӋc nghiên cӭu và thiӃt kӃ các loҥLÿӝQJFѫWjXWKӫy sӱ dөng các loҥi nhiên liӋXQKѭ/1*Yj/3*Vӱ dөng hӛn hӧp hai loҥi nhiên liӋu này hoһc sӱ dөng nhiên liӋu sҥch tҥi bӃn cҧng và sӱ dөng dҫu nһng trong hành trình trên biӇn ngày càng trӣ WKjQK[XKѭӟng phә biӃn Ngoài ra viӋc quҧn lý sӱ dөng, tӕLѭXKӋ thӕng cҩp nhiên liӋu [4] FNJQJQKѭFic thiӃt bӏ OLrQTXDQÿӃQQyFNJQJÿѭӧc thӵc hiӋn vӟi mөFWLrXÿiSӭng các tiêu chuҭn vӅ khí thҧi và cҧi thiӋn viӋc tiêu thө nhiên liӋu trong quá trình vұn hành tàu

Trong mҧng thiӃt bӏ ÿҭy cho tàu thӫy Các dòng tàu cao tӕc, tàu quân sӵ WKѭӡng dùng các hӋ thӕQJÿҭy dҥng phөWQѭӟFĈӕi vӟi phҫn lӟn các dòng tàu còn lҥi thì thiӃt bӏ ÿҭy phә biӃn vүn là chân vӏt ViӋc nghiên cӭu các mүu chân vӏt mӟi, cҧi thiӋn hiӋu suҩt thiӃt bӏ ÿҭ\ÿmTXDVӱ dөng [5], nâng cao hiӋu suҩt cӫa thiӃt bӏ ÿҭy cӫa chân vӏt bҵng các thiӃt bӏ ÿLNqPFKkQ vӏWQKѭWXUERULQJ[6] tàu thӫ\ÿѭӧc thӵc hiӋn ngày càng nhiӅu nhҵm mөc tiêu cҧi thiӋn giá trӏ sӱ dөng cӫa tàu Các công ty lӟn trên thӏ WUѭӡng thӃ giӟLQJj\QD\WKѭӡng cung cҩSÿӗng bӝ cҧ máy chính và chân vӏWQKѭ0$1:DUWVLOa hoһc có nhӳng công ty chuyên vӅ mҧng thiӃt kӃ chân vӏt

Trên thӃ giӟi hiӋQQD\FiFSKѭѫQJSKiSPӟLÿѭӧc sӱ dөng ngày càng nhiӅu trong thiӃt kӃ thiӃt bӏ ÿҭ\FKRWjXÿӕi vӟi viӋc thiӃt kӃ thiӃt bӏ ÿҭy hiӋn nay có các SKѭѫQJSKiSPӟLQKѭVӱ dөng CFDSKѭѫQg pháp này là mӝt nhánh cӫDFѫKӑFOѭXchҩt, sӱ dөng giҧi tích sӕ và các giҧi thuұWÿӇ giҧi quyӃt và phân tích các vҩQÿӅ liên quan ÿӃn dòng chҧy qua chân vӏt PKѭѫQJWKӭ KDLOjÿRYұn tӕc chҩWÿLӇm (Particle image velocimetry) pháp này sӱ dөng các máy ҧnh (camera) và máy phát quang LOOXPLQDWRU ÿӇ chөp lҥi hình ҧnh cӫa chҩWÿLӇm trong dòng chҧy qua chân vӏt

TӘ1*48$1Ĉӄ TÀI

TӘ1*48$1Ĉӄ TÀI

ThiӃt kӃ chân vӏt là bài toán tӕLѭXKyDÿDPөc tiêu Trong ba thұp kӹ trӣ lҥi ÿk\ÿmFyUҩt nhiӅu cách tiӃp cұn vӅ mһt tính toán tӕLѭXKyDFKkQYӏt, Mishima [7] tӕLѭXKyDKuQKKӑc cánh chân vӏt vӟi ÿLӅu kiӋn ràng buӝFOjÿLӅu kiӋn sӫi bӑt và moment xoҳn Griffin [8] phát triӇn giҧi thuұt tӕLѭXKyDSKLWX\Ӄn tính, sӱ dөng ÿLӅu kiӋn ràng buӝc vӅ sӫi bӑt cánh chân vӏt Benini [9] tӕLѭXKyDFic thông sӕ hình hӑc cánh chân vӏt sӱ dөQJFiFÿLӅu kiӋn ràng buӝc vӅ sӫi bӑt, moment xoҳn, lӵFÿҭy cӫa chân vӏt Han, Bark, Larsson, và Regnstrom [10] sӱ dөng giҧi thuұt tӕLѭXKyDOHRÿӗi (Hill Climbing) , hàm mөc tiêu là sӵ kӃt hӧp giӳa hiӋu suҩt chân vӏt và sӵ biӃQÿәLWUѭӡng áp suҩt Bertetta [11] sӱ dөng SKѭѫQJSKiS tӕLѭXKyDÿDPөc tiêu, mөc tiêu cӫa bài toán giҧm sӫi bӑt cánh chân vӏWÿӗng thӡi giҧm tiӃng ӗn phát ra tӯ hoҥW ÿӝng cӫa chân vӏt, bài toán tӕL ѭX ÿѭӧc thӵc hiӋn cho chân vӏt biӃQ Eѭӟc Berger [12] ÿӅ xuҩt sӱ dөQJKDLJLDLÿRҥn tӕLѭXhóa chân vӏWJLDLÿRҥQÿҫu tiên dӵa vào giҧi thuұt tiӃQKyDÿӇ ÿѭDUDFiFFKkQYӏt phù hӧSVDXÿy[HP[pWPӕi liên hӋ giӳa chân vӏt vӟi thân tàu ӣ JLDLÿRҥn thӭ hai Zhu [13] sӱ dөQJSKѭѫQJSKiSP{phӓng sӕ ÿӇ xem xét mӕi quan hӋ giӳa góc nghiêng cánh chân vӏt và sӵ xâm thӵc cánh chân vӏt

1.3 Tình hình nghiên cӭXWURQJQѭӟc

Ngành vұn tҧLÿѭӡng thӫy nӝLÿӏa ViӋt Nam có ÿѭӡng bӡ biӇn dài 3.260 km, mҥQJOѭӟi sông ngòi dày ÿһc, cho phép vұn chuyӇQÿӃn hàng ngàn cҧng nhӓ và bӃn thӫy nӝLÿӏa Theo tәng cөc thӕQJNrQăPYұn tҧLKjQJKyDÿҥt xҩp xӍ 1.527 triӋu tҩQWURQJÿyYұn tҧLÿѭӡQJV{QJÿҥt 250,3 triӋu tҩn NӃu so vӟLFiFSKѭѫQJthӭc vұn tҧi khác, vұn tҧi thӫy nӝLÿӏa có nhiӅu lӧLÿLӇPKѫQÿһc biӋt chi phí chӍ bҵng ¼ vân tҧLÿѭӡng bӝ, bҵng ½ so vӟi vұn tҧLÿѭӡng sҳt

Vӟi viӋFGXQJWtFKÿӝi tàu vұn tҧi QJj\FjQJWăQJFNJQJQKѭ\Ӄu tӕ cҥnh tranh, các yêu cҫu vӅ giá trӏ ÿҫXWѭEDQÿҫu, yêu cҫu vӅ F{QJQăQJ FNJQJQKѭFKLSKtYұn hành tàu QJj\ FjQJ WăQJ FDR 'R FiF \rX cҫX ÿѭӧc nêu trên nên áp lӵF ÿӕi vӟi QJѭӡi thiӃt kӃ ngày càng lӟQĈӕi vӟi chi phí vұn hành tàu thì chi phí vӅ nhiên liӋu

HiӋQQD\WURQJQѭӟc có ba cách tiӃp cұQÿӇ nâng cao hiӋu suҩt chân vӏt: tӯ lý thuyӃt hình hӑc cánh chân vӏt, tӯ FiFÿӗ thӏ thӵc nghiӋm và tӯ mô phӓng sӕ+ѭӟng tiӃp cұn tӯ lý thuyӃt hình hӑc cӫa cánh chân vӏt chӍ có thӇ thӵc hiӋn vӟi nhӳng mүu chân vӏt có hình hӑFÿѫQJLҧQYjWKѭӡng chӍ dùng trong m{LWUѭӡng hӑc thuұt trong khi cách tiӃp cұn theo mô phӓng sӕ hiӋQQD\FKѭDSKә biӃn trong thӵc tӃ chӃ tҥo sҧn xuҩWWURQJQѭӟc, Kѭӟng tiӃp cұn tӯ các mүu chân vӏWÿѭӧc thӱ mô hình vүn giá trӏ ULrQJYjÿѭӧc sӱ dөng rӝng rãi trong thiӃt kӃ chân vӏWWURQJQѭӟc

Ĉӕi vӟi các tàu vұn tҧi cӥ nhӓ, truyӅn thӕQJÿѭӧc làm bҵng gӛ chӫ yӃu hoҥt ÿӝng trong các tuyӃn sông ngòi, kênh rҥch trên cҧ QѭӟFÿһc biӋt là ӣ khu vӵc Tây Nam Bӝ, máy chính cӫDWjXWKѭӡQJOjFiFÿҫu máy xe trên bӝ ÿmTXDVӱ dөng, các máy chính cӫDWjXÿã qua sӱ dөng ӣ Qѭӟc ngoài nhұp vӅ, phҫn lӟn chân vӏWÿѭӧc sӱ dөng là loҥi chân vӏWÿѭӧFÿ~FWKHRNLQKQJKLӋm cӫDFiF[ѭӣQJÿyQJWjX

TӘ1*48$1Ĉӄ TÀI

Ĉӕi vӟi các loҥi tàu ÿѭӧc ÿyQJPӟi hiӋn nayÿһc biӋt là các loҥi tàu vұn tҧi, ÿӝQJFѫGLHVHOWKѭӡng là các loҥLPi\FNJÿѭӧc nhұp vӅ tӯ thӏ WUѭӡng Nhұt Bҧn hoһc Trung Quӕc, Hoa KǤÿ{LNKLOjÿӝQJFѫGLHVHOODLFӫDPi\SKiWÿLӋQÿѭӧc hoán cҧi ÿӇ có thӇ lҳp xuӕQJWjX'RÿyYLӋc sӱ dөng các thiӃt kӃ chân vӏt loҥi mӟi hoһc chân vӏWÿѭӧc tính toán mô phӓng mӝWFiFKÿҫ\ÿӫ là không khҧ thi vӟi phҫn lӟn chӫ tàu cӫa các tàu chӣ hàng chҥy tuyӃn nӝLÿӏa

ĈӇ có thӇ thuyӃt phөFÿѭӧc chӫ tàu thì thӡi gian tӯ lúc thiӃt kӃ ÿӃn lúc chân vӏWÿѭӧc hoàn thành, lҳSÿһt là yӃu tӕ rҩt quan trӑng bӣi vì không giӕQJQKѭFiFORҥi sҧn phҭm công nghiӋSNKiFÿѭӧc sҧn xuҩWÿҥi trà chân vӏt cho mӛi tàu thì là riêng biӋt Mөc tiêu cӫa luұn án này là xây dӵng mӝWFKѭѫQJWUuQKcó thӇ ÿӅ xuҩt chân vӏt trong thiӃt kӃ tàu, cҧi thiӋn sӵ linh hoҥt trong quá trình lӵa chӑn chân vӏt Mүu chân vӏWÿѭӧc lӵa chӑQÿӇ xây dӵng FKѭѫQJWUuQKWtQK là chân vӏt nhóm B-Wagenigen, ÿk\OjQKyPFKkQYӏWÿѭӧc sӱ dөng nhiӅu nhҩt cho các mүXWjXWURQJQѭӟc hiӋn nay 7URQJQѭӟc hiӋn nay ciFÿӅ tài nghiên cӭu vӅ chân vӏWÿѭӧc công bӕ có sӕ Oѭӧng không nhiӅu ViӋc thӱ nghiӋm và chӃ tҥo chӫ yӃXÿѭӧc tiӃn hành riêng lҿ tҥi FiFWUѭӡQJÿҥi hӑF[ѭӣng chӃ tҥo chân vӏt hoһc ӣ FiFQKjPi\ÿyQJWjX

LÝ THUYӂT THIӂT Kӂ CHÂN VӎT

&+ѬѪ1* LÝ THUYӂT THIӂT Kӂ CHÂN VӎT 2.1 &ѫVӣ lý thuyӃt

Lý thuyӃt chân vӏt tàu thӫy có thӇ chia làm các nhóm: lý thuyӃt bҧRWRjQÿӝng Oѭӧng, lý thuyӃt phҫn tӱ cánh, lý thuyӃWÿѭӡng xoáy, lý thuyӃt mһt xoáy

2.1.1 Lý thuyӃt bҧRWRjQÿӝQJOѭӧng

Nguyên lý làm viӋc chân vӏt dӵa trên lý thuyӃt bҧR WRjQ ÿӝQJ Oѭӧng do Rankine ÿӅ xuҩt (1865) Rankine vӟi giҧ thuyӃt vӅ OѭXFKҩWOêWѭӣng, không có sӵ tәn thҩWQăQJOѭӧng ThiӃt bӏ ÿҭ\OêWѭӣng giҧ thuyӃWOjÿƭDWKӫy lӵFÿһt vuông góc vӟLKѭӟng dòng chҧy

3KѭѫQJWUuQK%HUQRXOOLFKRÿӑan dòng chҧy tӯ vӏ WUt[DWUѭӟFÿƭDÿӃn mһt sát WUѭӟFÿƭD

݌ଵ+ߩ ܸ2ଵଶ = ݌ଶ+ߩ ܸ2ଵଶ (2.1) 3KѭѫQJWUuQK%HUQRXOOLFKRÿӑan dòng chҧy tӯ vӏ trí sau mһWÿƭDUDÿӃn phía xa mһt công tác:

݌ଷ+ߩ ܸ2ଷଶ = ݌ସ+ߩ2 (ܸଷ+ ݓ௔)ଶ (2.2)

LÝ THUYӂT THIӂT Kӂ CHÂN VӎT

Qua các phép biӃQÿәi, biӇu thӭc tính hӋ sӕ lӵFÿҭy và hiӋu suҩWPi\ÿҭy lý Wѭӣng giӡ ÿk\FyWKӇ ÿѭӧc viӃWQKѭVDX

ܥ் =1 ܶ2 ܣ ܸ௉ଶ

(2.3)

1 + ඥ1 + ܥ் (2.4) 1KѭYұy, hiӋu suҩWÿҭy cӫa thiӃt bӏ OêWѭӣng càng cao khi hӋ sӕ lӵFÿҭy càng giҧPWѭѫQJӭng vӟLÿѭӡng kính (tiӃt diӋn thӫy lӵc) càng lӟn

2.1.2 Lý thuyӃt cánh chân vӏt

1Jѭӧc vӟi lý thuyӃt Rankine, trong cách làm này, hình hӑc cánh chân vӏt, mà thӵc chҩt là tӯ P{KuQKFiQKÿѭӧc xem xét kӻ thay vì nghiên cӭXÿӝQJOѭӧng khӕi OѭӧQJQѭӟc chҧy qua mһWÿƭD7KHRFiFKJLҧi quyӃt cӫa Froude, cánh chân vӏWÿѭӧc [pWQKѭWұp hӧp cӫDFiFÿRҥn cánh trө, liên kӃt vӟi nhau qua các mһt cҳt Mӛi mһt cҳt ngang này có hình profil cánh Mӛi mӝWÿRҥn ngҳn trích tӯ FiQKÿѭӧc gӑi là “strip”

Theo lý thuyӃt cánh dҥng này, lӵFÿҭy T và momen quay chân vӏW4ÿѭӧc tính thông qua các hӋ sӝ lӵc nâng và hӋ sӕ cҧQÿm[iFÿӏnh Ngày nay vӟi thành tӵXÿmFyWURQJOƭQKYӵc nghiên cӭu, các hӋ sӕ này dӉ GjQJ[iFÿӏnh bҵng lý thuyӃt và thӵc nghiӋm

ܭ் = ܶ௉

ߩ ݊௉ଶ ܦ௉ସ (2.5) ܭொ =ߩ ݊ܳ௉

௉ଶ ܦ௉ହ (2.6) HiӋu suҩt tính tҥi mһt cҳt có dҥng:

ߟை =2ߨ ݊ ܳܶ௉ ܸ஺

௉ (2.7)

LÝ THUYӂT THIӂT Kӂ CHÂN VӎT

2.2 Lý thuyӃt thiӃt kӃ chân vӏt

2.2.1 Các thông sӕ FѫEҧn cӫa chân vӏt Ĉѭӡng kính chân vӏt

Ĉѭӡng kính chân vӏt (ܦ௉) có giá trӏ bҵng hai lҫn bán kính chân vӏWWURQJÿybán kính cӫa chân vӏt là giá trӏ ÿѭӧF[iFÿӏnh bӣi khoҧng cách tâm cӫ chân vӏt tӟi ÿӍnh mút cӫa cánh chân vӏWĈѭӡng kính chân vӏt là yӃu tӕ quyӃWÿӏnh lӟn nhҩWÿӃn hiӋu suҩt cӫa chân vӏt (ߟை YjVDXÿyOjWRjQEӝ hӋ thӕng truyӅn lӵc cӫa tàu Ngoҥi trӯ tàu cao tӕFÿѭӡng kính càng lӟn thì hiӋu suҩt chân vӏt càng cao 7K{QJWKѭӡng, ÿѭӡng kính bӏ giӟi hҥn bӣi mӟQQѭӟc và các phҫn phө cӫa tàu, vì vұy tӕt nhҩt là sӱ dөQJÿѭӡng kính lӟn nhҩt vӟi khe hӣ thích hӧp theo khía cҥnh hiӋu quҧ cӫa chân vӏt.[2]

%ѭӟc cӫa chân vӏt

%ѭӟc cӫa chân vӏt là khoҧng cách mà mӝt chân vӏt vӅ mһt lý thuyӃt (tӭc là không bӏ WUѭӧt) tiӃn trong mӝt vòng quay Mӛi bán kính cӫa mӝt cánh có thӇ có EѭӟFUăQJNKiFQKDXYjGRÿyEѭӟc chân vӏt ӣ U5 WKѭӡQJÿѭӧc dùng làm giá trӏ ÿҥi diӋQEѭӟFGDQKÿӏnh) Tӹ lӋ Eѭӟc cӫa mӝt chân vӏWOjEѭӟc trung bình chia FKRÿѭӡng kính cӫa nó

TӍ lӋ mһWÿƭDFӫa chân vӏt

Tӹ lӋ mһWÿƭD($5ܣாΤ ) là tӹ lӋ giӳa diӋn tích thӵc cӫa các cánh chân vӏt ܣைܣா vӟi diӋn tích hình tròn ÿѭӧc mô tҧ bҵQJÿѭӡng kính cӫa các cánh (ܣை, diӋn tích quét) Trong thiӃt kӃ chân vӏt, nên chӑn giá trӏ tӕi thiӇu cӫD($5QѫLNK{QJ[ҧy ra hiӋQWѭӧng xâm thӵc bӣi vì nӃu tӹ lӋ này càng nhӓ thì khҧ QăQJ[kPWKӵc sӁ cao KѫQPһc dù hiӋu suҩt cӫa chân vӏt sӁ FDRKѫQ7URQJKҫu hӃWFiFWUѭӡng hӧp, giá trӏ FKR($5ÿѭӧc coi là có thӇ chҩp nhұQÿѭӧc.[2]

Sӕ cánh chân vӏt

Nói chung, cánh chân vӏt có thӇ ÿѭӧc sҧn xuҩt vӟi tӯ KDLÿӃn sáu cánh Sӕ Oѭӧng cánh (Z) càng ít thì hiӋu suҩt cӫa chân vӏt càng cao Tuy nhiên, ӣ khía cҥnh sӭc mҥnh, chân vӏt phҧi chӏu tҧi nһng không thӇ ÿѭӧc sҧn xuҩt chӍ vӟi hai hoһc ba

LÝ THUYӂT THIӂT Kӂ CHÂN VӎT

cánh quҥW7K{QJWKѭӡng chân vӏt có tӯ bӕQÿӃQViXFiQKÿѭӧc sӱ dөng trên các tàu WKѭѫQJPҥi Hҫu hӃWFiFWjXWKѭѫQJPҥi sӱ dөng bӕn cánh

Sӕ vòng quay cӫa chân vӏt

Ngoài ra, tӕFÿӝ cánh chân vӏt tӕLѭXSKө thuӝc vào sӕ Oѭӧng cánh quҥt Ví dө, ÿӕi vӟi cùng mӝWÿѭӡng kính, chân vӏt có sáu cánh có vòng quay tӕLѭXWKҩSKѫQkhoҧng 10% so vӟi cánh quҥWFyQăPFiQK9uOêGRGDRÿӝng, các chân vӏt có sӕ Oѭӧng cánh nhҩWÿӏnh có thӇ ÿѭӧFWUiQKWURQJFiFWUѭӡng hӧp riêng lҿ ÿӇ không làm phát sinh tҫn sӕ tӵ nhiên kích thích trong thân tàu hoһc kӃt cҩXWKѭӧng tҫng cӫa tàu [2]

2.2.2 Giӟi thiӋXFiFSKѭѫQJSKiSWKLӃt kӃ chân vӏt

Chân vӏWÿѭӧc lӵa chӑn cho luұQYăQOjFKkQYӏWQKyP%:DJHQLQJHQÿk\Ojloҥi chân vӏWÿѭӧc sӱ dөng phә biӃn nhҩt ӣ Qѭӟc ta hiӋn nj\YjFNJQJOjORҥi chân vӏt ÿѭӧc công bӕ sӕ liӋu tính toán, thiӃt kӃ ÿҫ\ÿӫ và chi tiӃt nhҩt

Trong thӵc tӃ thiӃt kӃ hiӋn nay ӣ Qѭӟc ta các nhà thiӃt kӃ WKѭӡng sӱ dөng các quy trình thiӃt kӃ ÿѭӧFÿѭDUDEӣi bӇ thӱ Taylor cӫa Hoa KǤ hoһc sӱ dөQJFiFÿӗ thӏ cӫa E.E.Papmel công bӕ tҥL/LrQ;{FNJ

LÝ THUYӂT THIӂT Kӂ CHÂN VӎT

Ĉӗ thӏ ܤ௉ െ ߜ ÿѭӧFGQJÿӇ [iFÿӏQKÿѭӡng ܦ௉và tӍ lӋ ܲ ܦΤ tӕLѭXWӯ công suҩt máy chính và sӕ vòng quay Giá trӏ ܤ௉ ÿѭӧc tính toán theo công suҩt máy chính truyӅn ÿӃn trөc chân vӏt ܲ஽

1KyPÿӗ thӏ ܤ௨ െ ߜ ÿѭӧc giӟi thiӋu ӣ tài liӋu [15] GQJÿӇ thiӃt kӃ chân vӏt thӓa mãn vӅ lӵFÿҭy Giá trӏ cӫa ܤ௨ ÿѭӧc tính theo công suҩt ܲ஽Ĉӕi vӟi viӋc thiӃt kӃ chân vӏWFKRWjXKjQJWKuSKѭѫQJ SKiSÿѭӧFѭXWLrQOӵa chӑn là thiӃt kӃ theo QKyPFiFÿӗ thӏ ܤ௨ െ ߜĈLӇm khác nhau giӳa hai cách tính chân vӏt này là này là cách tính ܤ௨, cách sӱ dөng cӫa hai dҥQJÿӗ thӏ Qj\OjQKѭQKDX&ҧ KDLQKyPÿӗ thӏ ÿӅu sӱ dөQJÿѭӡng tӕLѭXߜ௢௣௧ ÿѭӧF[iFÿӏnh bҵng công thӭc kinh nghiӋPÿѭӧc lұp bӣi van Gunsteren

Ĉӕi vӟi viӋc thiӃt kӃ chân vӏWFKRFiFWjXNpRÿҭy, khi mà giá trӏ cӫa ܤ௉ ՜ λ do giá trӏ ܸ஺ ՜ 0 thì viӋc sӱ dөQJÿӗ thӏ ܤ௉െ ߜ bӏ giӟi hҥQYjGRÿyWDSKҧi chuyӇn sang sӱ dөng dҥQJÿӗ thӏ ߤ െ ߪ

LÝ THUYӂT THIӂT Kӂ CHÂN VӎT

Ngoài ra thì chúng ta còn sӱ dөQJÿӗ thӏ Papmel cho viӋc thiӃt kӃ chân vӏt tàu thӫ\WUѭӟFÿk\QKyPÿӗ thӏ này phә biӃn trong khӕLFiFQѭӟF/LrQ;{FNJĈӗ thӏ cӫD3DSPHOÿѭӧc xây dӵng dӵa trên ܭ் െ ܬ OjQKyPÿӗ thӏ sӱ dөng cho nhóm vӓ WjXWѭѫQJWӵ QKѭܤ௉െ ߜ , ܭொ െ ܬ OjQKyPÿӗ thӏ sӱ dөng chRPi\WjXWѭѫQJWӵ QKѭnhóm ܤ௨െ ߜ và tính toán dӵa vào giá trӏ ܭ௡ᇱᇱ FNJQJQKѭWKLӃt kӃ nhóm chân vӏt theo , sӱ dөng các giá trӏ cӫa ܤ௨, và ܤ௉

LÝ THUYӂT THIӂT Kӂ CHÂN VӎT

LÝ THUYӂT THIӂT Kӂ CHÂN VӎT

nhiên, trong quá trình thiӃt kӃ ÿLӇPNKyÿӇ có thӇ sӱ dөQJÿӗ thӏ này là cҧ hai thông sӕ Ojÿѭӡng kính chân vӏt ܦ௉và sӕ vòng quay cӫa chân vӏt ݊௉ phҧLÿѭӧF[iFÿӏnh Tuy nhiên, trong thӵc tӃ thiӃt kӃ thì mӝt trong hai thông sӕ trên NK{QJÿѭӧc xác ÿӏnh tӯ ÿҫu mà ÿѭӧF[iFÿӏnh trong quá trình thiӃt kӃĈLӅXÿy làm cho quá trình thiӃt kӃ sӱ dөQJÿӗ thӏ ܬ െ ܭ் െ ܭொ là mӝt quá trình mang tính thӱ ÿ~QJYjVDL

ĈӇ có thӇ thiӃt kӃ chân vӏWWKHRSKѭѫQJSKiSWUX\Ӆn thӕng sӱ dөQJÿӗ thӏ ta cҫn thӵc hiӋQFiFEѭӟc sau:

LÝ THUYӂT THIӂT Kӂ CHÂN VӎT

LÝ THUYӂT THIӂT Kӂ CHÂN VӎT

%ѭӟc 1: dӵDYjRÿѭӡng hính dáng, YzPÿX{Lcӫa WjXÿѭӧc cung cҩp tiӃn hành ѭӟFOѭӧQJÿѭӡng kính chân vӏt EDQÿҫu

%ѭӟF[iFÿӏnh công suҩt máy chính phù hӧp và sӕ vòng quay cӫa chân vӏt Bҧng 2.1 Bҧng giá trӏ [iFÿӏnh công suҩt máy chính

7K{QJVӕÿҫXYjR tKLӋX ĈѫQYӏ *LiWUӏ

Theo [2], [19] lӵFÿҭy yêu cҫXÿѭӧc tính bҵng công thӭc sau:

ܶ = 1 െ ݐ்ܴ (2.8) LӵFÿҭy do chân vӏWVLQKUDÿѭӧc tính bҵng công thӭc:

ܶ = ߩ ݊௉ଶ ܦ௉ସ ܭ் (2.9) ĈLӅu kiӋn ràng buӝc vӅ lӵFÿҭy cӫa chân vӏt

்ܴ = ߩ ݊௉ଶ ܦ௉ସ ܭ் (1 െ ݐ) (2.10) ߩ = 1000 ݇݃ ݉Τ ଷ

ܸ௉ = ܸ஺× (1 െ ݓ)

%ѭӟc tiӃn cӫa chân vӏt ܬ ÿѭӧF[iFÿӏnh bҷng công thӭc: ܬ =ܸ݊௉

௉ ܦ௉ (2.11) ՜ ݊௉ =ܬ ܦܸ௉

௉ (2.12) HӋ sӕ lӵFÿҭy ܭ் cӫa chân vӏWÿѭӧF[iFÿӏnh bҵng công thӭc sau:

LÝ THUYӂT THIӂT Kӂ CHÂN VӎT ܭ் =ߩ ݊ܶ௉

ଶ ܦ௉ସ (2.14) ThӃ ݊௉ ӣ công thӭc trên vào công thӭc tính hӋ sӕ lӵFÿҭy cӫa chân vӏt ta thu ÿѭӧc biӇu thӭc thӇ hiӋn mӕi liên hӋ giӳDEѭӟc tiӃn chân vӏt và hӋ sӕ lӵFÿҭy

KTK

LÝ THUYӂT THIӂT Kӂ CHÂN VӎT

%ѭӟc 3: tính toán chân vӏt vӟLÿѭӡng kính tӕLѭX

Bҧng 2.2 Bҧng giá trӏ [iFÿӏQKÿѭӡng kính chân vӏt tӕLѭX

7K{QJVӕÿҫXYjR tKLӋX ĈѫQYӏ *LiWUӏ &{QJVXҩWWUX\ӅQÿӃQWUөFFKkQYӏW kW

݊௉ ܦ௉ (2.17) ՜ ܦ௉ =ܬ ܸ݊௉

௉ (2.18) ܲா = 2ߨ × ݊௉ଷ × ߩ × ൬ܬ ܸ݊௉

௉൰ହ× ܭொ (2.19)

2ߨ × ݊௉ଷ × ߩ × ቀ ܸ௉ܬ ݊௉ቁ

ହ (2.20)

Lҩ\JLDRÿLӇm cӫDÿѭӡng cong ܭொ ÿѭӧFÿѭDUDYӟLÿѭӡng cong ܭொ ӭng vӟi các giá trӏ ܲ ܦΤ WUrQÿӗ thӏ ܬ െ ܭ் െ ܭொTXDÿyWDWKXÿѭӧc giá trӏ ߟை WѭѫQJӭng vӟi giá trӏ ܭொ VӁ ÿѭӡng cong hiӋu suҩt chân vӏt ߟை vӟi mӛi giá trӏ ܲ ܦΤ ta lӵa chӑn chân vӏt có tӍ lӋ mà tҥLÿyKLӋu suҩt chân vӏt là lӟn nhҩt Sӱ dөQJÿLӅu kiӋn vӅ lӵc ÿҭ\OjPÿLӅu kiӋn ràng buӝFÿӇ [iFÿӏQKÿѭӧc chân vӏt phù hӧp vӟi yêu cҫu

;iFÿӏnh lҥLÿѭӡng kính chân vӏt phù hӧp vӟi máy chính và hӝp sӕ[iFÿӏnh lҥi tӍ lӋ mһWÿƭDFӫa chân vӏt

LÝ THUYӂT GIҦI THUҰT DI TRUYӄN

&+ѬѪ1* LÝ THUYӂT GIҦI THUҰT DI TRUYӄN 3.1 Giӟi thiӋu vӅ giҧi thuұt di truyӅn

Giҧi thuұt di truyӅn (Genetic Algorithm) là mӝt phân nhánh cӫa giҧi thuұt tiӃn hóa (Evolutionary Algorithm) – mӝt ngành cӫa khoa hӑc máy tính Theo tài liӋu [20] giҧi thuұt tiӃn hóa có thӇ chia thành các nhóm:

x Giҧi thuұt di truyӅn (Genetic Algorithm – GA): dӵa vào quá trình di truyӅn trong tӵ QKLrQÿӇ cҧi tiӃn lӡi giҧi qua các thӃ hӋ bҳt nguӗn tӯ mӝt tұp các lӡi giҧLEDQÿҫu

x Quy hoҥch tiӃn hóa (Evolutionary Programming – EP): dӵa vào quy luұt tiӃQKyDWuPSKѭѫQJSKiSOLrQKӧSÿӫ khҧ QăQJJLҧi quyӃt trӑn vҽn mӝt bài toán tӯ mӝt lӟSFiFSKѭѫQJSKiSJLҧi quyӃWÿѭӧc mӝt sӕ phҫn cӫa bài toán

x ChiӃQ Oѭӧc tiӃn hóa (Evolutionary Strategies – ES): dӵa trên mӝt sӕ chiӃQOѭӧFEDQÿҫu, tiӃQKyDÿӇ tҥo ra nhӳng chiӃQOѭӧc mӟi phù hӧp vӟLP{LWUѭӡng thӵc tӃ mӝt cách tӕt nhҩt

x Lұp trình di truyӅn (Genetic Programming – GP): là mӝt kӻ thuұt lұp trình, mөc tiêu cӫa nó là sinh ra và phát triӅn mӝt cách tӵ ÿӝng các FKѭѫQJWUuQKPi\WtQKJLҧi quyӃt mӝt cách tӕLѭXPӝt vҩQÿӅ cө thӇ Giҧi thuұt di truyӅQ FNJQJ QKѭ FiF WKXұW WRiQ ÿӅX ÿѭӧc hình thành trên mӝt quan niӋP ÿѭӧc coi là mӝt tiӅQ ÿӅ phù hӧp vӟi thӵc tӃ NKiFK TXDQ Ĉy Oj TXDQniӋm: “Quá trình tiӃn hóa tӵ nhiên là quá trình hoàn hҧo nhҩt, hӧp lý nhҩt và tӵ nó ÿmPDQJWtQKWӕLѭX´4XiWUuQKWLӃn hóa thӇ hiӋn tính tӕLѭXӣ chӛ thӃ hӋ sau bao giӡ FNJQJWӕWKѫQWKӃ hӋ WUѭӟc

Giҧi thuұt tӕLѭXKyDdi truyӅn trong kӻ thuұt tӕLѭXÿѭӧc nghiên cӭu tӯ nhӳng QăP Eҧy PѭѫL Fӫa thӃ kӹ WUѭӟc Trong thӡL JLDQ Qj\ -RKQ +ROODQG ÿm WUuQK Ej\nhӳQJ ê Wѭӣng chính vӅ SKѭѫQJ pháp trong sách Adaptation in Natural and Artificial Systems (1975), University of Michigan +ROODQGQrXFiFVѫÿӗ tính nhҵm

LÝ THUYӂT GIҦI THUҰT DI TRUYӄN

phӓQJÿRiQÿһc tính cӫa thӃ hӋ tiӃp theo Nghiên cӭu vӅ giҧi thuұt di truyӅn - GA trong nhӳQJQăPEҧ\PѭѫLWiPPѭѫLÿmFyQKӳQJEѭӟc tiӃQÿiQJ kӇ

*$OjSKѭѫQJSKiSWuPNLӃm tӕLѭXQJүu nhiên bҵng cách mô phӓng theo sӵ tiӃn hóa cӫa sinh vұW7ѭWѭӣng cӫa thuұt toán di truyӅn là mô phӓng các hiӋQWѭӧng tӵ nhiên, là kӃ thӯDYjÿҩu tranh sinh tӗQĈk\FNJQJOjPӝt kӻ thuұt cӫa khoa hӑc máy tính nhҵm tìm kiӃm giҧi pháp thích hӧp cho các bài toán tӕL ѭX Wә hӧp (combinatorial optimization)

Giҧi thuұt G.A khác các thuұt toán khác ӣ nhӳQJÿһFÿLӇPQKѭVDX

x Trong G.A sӱ dөng các vector thӱ, hay còn goӏ là quҫn thӇ FiFÿLӇm FKREѭӟc khӣLÿӝng thay cho dùng mӝWÿLӇm mang giá trӏ EDQÿҫu cӫa FiFSKѭѫQJSKiSNLQKÿLӇn khác

x Hàm mөc tiêu chúng ta quen gӑLWURQJFiF SKѭѫQJSKiSWӕLѭXNLQKÿLӇQ ÿyQJ YDL WUz KjP ÿiQK Jiá các lӡi giҧi theo mӭF ÿӝ thích nghi (fitness function)

x G.A chӍ sӱ dөng giá trӏ cӫa hàm thích nghi (hiӇXWѭѫQJWӵ hàm mөc WLrX &iFÿLӅu kiӋQNKiFÿҥo hàm không yêu cҫu trong quá trình tìm kiӃm

x Các biӃQÿѭӧFWUuQKEj\QKѭFKXӛi các biӃn nhӏ phân

x Sӱ dөng cách chӑn lӵa ngүu nhiên tҥo thӃ hӋ mӟi và lai ghép chéo tӯ các thӃ hӋ WUѭӟc

3.2 Các khái niӋPFѫEҧn cӫa giҧi thuұt tӕLѭXKyDGLWUX\Ӆn

Giҧi thuұt di truyӅn dӵa vào quá trình tiӃn hóa trong tӵ nhiên nên các khái niӋm và thuұt ngӳ cӫDQyÿӅu có liên TXDQÿӃn di truyӅn hӑc

Cá thӇ, nhiӉm sҳc thӇ

Trong giҧi thuұt di truyӅn, mӝt cá thӇ biӇu diӉn mӝt giҧi pháp cӫa bài toán Không giӕng vӟi các hiӋQWѭӧng trong tӵ nhiên, mӝt cá thӇ có thӇ có nhiӅu nhiӉm sҳc thӇ, ӣ ÿk\WDTXDQQLӋm mӝt cá thӇ có mӝt nhiӉm sҳc thӇ'RÿyNKiLQLӋm cá thӇ và nhiӉm sҳc thӇ (chromosome) trong giҧi thuұt di truyӅQFRLOjWѭѫQJÿѭѫQJ

LÝ THUYӂT GIҦI THUҰT DI TRUYӄN

Mӝt nhiӉm sҳc thӇ tҥo thành tӯ nhiӅu gen, mӛi gen có thӇ có các giá trӏ khác QKDXÿӇ TX\ ÿӏnh mӝt tình trҥQJQjRÿy7URQJ*$ PӝWJHQÿѭӧc coi nhѭ Pӝt phҫn tӱ trong nhiӉm sҳc thӇ

Quҫn thӇ

Quҫn thӇ là mӝt tұp hӧp các cá thӇ có cùng mӝt sӕ ÿһF ÿLӇP QjR ÿҩy (population) Trong giҧi thuұt di truyӅn ta quan niӋm quҫn thӇ là mӝt tұp hӧp các lӡi giҧi cӫa mӝt bài toán

Chӑn lӵa

Trong tӵ nhiên, quá trình chӑn lӑFYjÿҩu tranh sinh tӗQÿmOjPWKD\ÿәi các cá thӇ trong quҫn thӇ Nhӳng cá thӇ tӕWWKtFKQJKLÿѭӧc vӟLÿLӅu kiӋn sӕng thì có khҧ QăQJÿҩu tranh lӟQKѫQGRÿyFyWKӇ tӗn tҥi và sinh sҧn Các cá thӇ không thích QJKLÿѭӧc vӟLÿLrXNLӋn sӕng thì dҫn mҩWÿL'ӵa vào nguyên lý cӫa quá trình chӑn lӑFYjÿҩu tranh sinh tӗn trong tӵ nhiên – (reproduction selection), chӑn lӵa các cá

LÝ THUYӂT GIҦI THUҰT DI TRUYӄN

thӇ trong G.A chính là cách chӑn các cá thӇ Fyÿӝ thích nghi tӕWÿӇ ÿѭDYjRWKӃ hӋ tiӃp theo hoһFÿӇ cho lai ghép, vӟi mөFÿtFKOjVLQKUDFiFFiWKӇ mӟi tӕWKѫQ&ynhiӅXFiFKÿӇ lӵa chӑQQKѭQJFXӕLFQJÿӅu nhҵPÿiSӭng mөc tiêu là các cá thӇ tӕt sӁ có khҧ QăQJÿѭӧc chӑQFDRKѫQ

Lai ghép

Lai ghép, hiӇXÿҫ\ÿӫ KѫQOjODLghép chéo, trong tӵ nhiên là sӵ kӃt hӧp các tình trҥng cӫa bӕ mҽ ÿӇ sinh ra thӃ hӋ con Trong giҧi thuұt di truyӅn, lai ghép (cross-RYHU ÿѭӧc coi là sӵ tә hӧp lҥi các tính chҩt (thành phҫn) trong hai lӡi giҧi cha mҽ QjRÿyÿӇ sinh ra mӝt lӡi giҧi mӟLPjFyÿһc tính mong muӕn là tӕWKѫQWKӃ hӋ cha mҽĈk\OjPӝt quá trình xҧy ra chӫ yӃu trong giҧi thuұt di truyӅn

Hình 3.4 – Quá trình lai ghép

LÝ THUYӂT GIҦI THUҰT DI TRUYӄN

Ĉӝt biӃn

Ĉӝt biӃn là mӝt sӵ biӃQÿәi tҥi mӝt (hay mӝt sӕ) gen cӫa nhiӉm sҳc thӇ ban ÿҫXÿӇ tҥo ra mӝt nhiӉm sҳc thӇ mӟLĈӝt biӃn – (mutation) có xác suҩt xҧy ra thҩp KѫQODLJKpSĈӝt biӃn có thӇ tҥo ra mӝt cá thӇ mӟi tӕWKѫQKRһc xҩXKѫQFiWKӇ ban ÿҫu Tuy nhiên trong giҧi thuұt di truyӅn thì ta luôn muӕn tҥo ra nhӳQJSKpSÿӝt biӃn cho phép cҧi thiӋn lӡi giҧi qua tӯng thӃ hӋ

Xác suҩt lai ghép

Xác suҩt lai ghép cho biӃt viӋc lai ghép tҥo ra thӃ hӋ mӟL ÿѭӧc thӵc hiӋn WKѭӡQJ [X\rQ QKѭ WKӃ nào Xác suҩt lai ghép ݌௖ NKL ÿy NKҧ QăQJ ÿӇ mӝt cá thӇ ÿѭӧc lai ghép là ݌௖ NӃu không thӵc hiӋn lai ghép, con sinh ra sӁ giӕng hoàn toàn bӕ mҽ NӃXÿѭӧc lai ghép, con sinh ra sӁ có mӝt phҫn giӕng bӕ và mӝt phҫn giӕng mҽ

Xác suҩWÿӝt biӃn

Xác suҩWÿӝt biӃn cho biӃt các gen cӫa nhiӉm sҳc thӇ WKD\ÿәLWKѭӡng xuyên QKѭWKӃ nào Xác suҩWÿӝt biӃn là ݌௠NKLÿyNKҧ QăQJÿӇ mӛi gen cӫa mӝt nhiӉm sҳc thӇ bҩt kì bӏ ÿӝt biӃn là ݌௠ Toán tӱ ÿӝt biӃn có tác dөQJQJăQQJӯa giҧi thuұt di

LÝ THUYӂT GIҦI THUҰT DI TRUYӄN

truyӅQUѫLYjRWuQKWUҥng cӵc trӏ ÿӏDSKѭѫQJWX\QKLrQQӃu thӵc hiӋQÿӝt biӃn vӟi xác suҩt quá cao sӁ biӃn giҧi thuұt di truyӅn thành giҧi thuұt tìm kiӃm ngүu nhiên

Cách mã hóa nhiӉm sҳc thӇ ÿѭӧFÿiQKJLiOjPӝt trong hai yӃu tӕ quyӃWÿӏnh xây dӵng giҧi thuұt di truyӅn Tùy thuӝc vào tӯng bài toán mà ta sӁ lӵa chӑn

Các dҥng mã hóa cӫa giҧi thuұt di truyên:

x Mã hóa nhӏ phân

Mã hóa nhӏ SKkQOjSKѭѫQJSKiSPmKyDQKLӉm sҳc thӇ phә biӃn nhҩt Trong mã hóa nhӏ phân, mӛi nhiӉm sҳc thӇ là mӝt chuӛi nhӏ phân, mӛi bit trong nó có thӇ biӇu diӉn mӝWÿһc tính cӫa nghiӋm

Ví dө: hai nhiӉm sҳc thӇ 1 và 2 có chiӅu dài là 16 bit NhiӉm sҳc thӇ 1: 1101100100110110

NhiӉm sҳc thӇ 2: 1101111000011110

LÝ THUYӂT GIҦI THUҰT DI TRUYӄN

Mã hóa nhӏ SKkQWKѭӡQJÿѭӧc sӱ dөng trong các bài toán tӕLѭXFiFKjPPӝt biӃn hay nhiӅu biӃQ.KLÿyPӛi chuӛi nhӏ phân sӁ biӇu diӉn hàm tҥi mӝt (tұp) giá trӏ cӫa (các) biӃn NJRjLUDQyFzQÿѭӧc áp dөng trong nhiӅu loҥi bài toán khác

Mã hóa nhӏ phân tuy phә biӃQQKѭQJFyQKѭӧFÿLӇm là có thӇ tҥo ra không gian mã hóa lӟQKѫQVRYӟi không gian giá trӏ cӫa nhiӉm sҳc thӇ'RÿyYӟi nhiӅu bài toán biӇu diӉn nhӏ phân tӓ ra không hiӋu quҧ

Mã hóa hoán vӏ phù hӧp cho FiFEjLWRiQOLrQTXDQÿӃn thӭ tӵĈӕi vӟi các bài toán này, viӋc thao tác trên các nhiӉm sҳc thӇ chính là hoán vӏ các sӕ trong chuӛLÿyOjPWKD\ÿәi trình tӵ cӫa nó

x Mã hóa theo giá trӏ

Mã hóa trӵc tiӃp theo giá trӏ có thӇ ÿѭӧc dùng trong các bài toán sӱ dөng giá trӏ phӭc tҥSQKѭWURQJVӕ thӵF7URQJÿyPӛi nhiӉm sҳc thӇ là mӝt chuӛi các giá trӏ Các giá trӏ có thӇ là bҩt cӭ JuOLrQTXDQÿӃn bài toán, tӯ sӕ nguyên, sӕ thӵc, ký tӵ FKRÿӃQFiFÿӕLWѭӧng phӭc tҥSKѫQ

LÝ THUYӂT GIҦI THUҰT DI TRUYӄN

x Khӣi tҥo quҫn thӇ EDQÿҫu

Khӣi tҥo: chӑn ngүu nhiên mӝt sӕ Oѭӧng cá thӇ (mӛi cá thӇ có n-gene, mӛi JHQHÿҥi diӋn cho mӝt yêu cҫu cӫa lӡi giҧi) Tұp hӧp tҩt cҧ các cá thӇ gӑi là quҫn thӇ Khӣi tҥo quҫn thӇ EDQÿҫXOjEѭӟFÿҫu tiên trong giҧi thuұt di truyӅn Thông WKѭӡQJÿӇ khӣi tҥo quҫn thӇ trong bài toán tӕLѭXWDWҥo ra mӝt cách ngүu nhiên các lӡi giҧi có thӇ WKѭӡng là các lӡi giҧi thӓa mãn ràng buӝc cӫDEjLWRiQQKѭQJFKѭDbiӃWOjÿҥLOѭӧng cҫn tӕLѭXÿmOjWӕLѭXKD\FKѭD 7\YjRWӯng bài toán cө thӇ các SKѭѫQJSKiSNKӣi tҥo sӁ khác nhau

ChҩWOѭӧng cӫa quҫn thӇ EDQÿҫu càng tӕt thì lӡi giҧi mà giҧi thuұt di truyӅn ÿѭDUDFjQJWӕt

x +jPWtQKÿӝ thích nghi (Hàm mөc tiêu)

Theo các nghiên cӭu và thӱ nghiӋm cӫa nhiӅu nhà nghiên cӭu vӅ giҧi thuұt di truyӅQWKuKjPWtQKÿӝ thích nghi là mӝt trong hai yӃu tӕ quan trӑng nhҩt quyӃWÿӏnh sӵ thành công hay thҩt bҥi cӫa G.A

Hàm thích nghi hay có thӇ gӑi là hàm mөc tiêu ÿѭӧc xây dӵng sao cho giá trӏ cӫa nó phҧi phҧn ánh mӭFÿӝ phù hӧp cӫa các thӇ trong viӋFÿiSӭng yêu cҫu cӫa bài toán

x &iFEѭӟc cӫa giҧi thuұt di truyӅQQKѭWKӇ hiӋn tiӃn hóa:

Chӑn chiӅu dài chuӛi ݈ = ݊ݍ cho n biӃn cӫa vector x Gán giá trӏ phù hӧp cho các tham sӕ VDXÿӝ lӟn cӫa quҫn thӇ m; xác suҩt lai ghép ݌௖; xác suҩWÿӝt biӃn ݌௠; sai sӕ cho phép cӫa giá trӏ hàm thích nghi ൫ݏ௙൯௠௔௫ ; sӕ thӃ hӋ lӟn nhҩt ݂௠௔௫ sӁ dùng QKѭWLrXFKXҭn thӭ hai Các giá trӏ cӫa ൫ݏ௙൯௠௔௫và ݂௠௔௫ sӁ là tiêu chuҭQÿӇ dӯng giҧi thuұt lҥi

Tҥo ngүu nhiên quҫn thӇ gӗm m cá thӇ, mӛi cá thӇ là mӝt chuӛLÿӝ dài ݈ = ݊ݍ ;iFÿӏnh giá trӏ hàm thích nghi ݂௜, ݅ = 1,2, … , ݉ cho mӛi cá thӇ cӫa quҫn thӇ

TiӃn hành chӑn lӑc

Sӱ dөng xác suҩt lai ghép ݌௖ thӵc hiӋn toán tӱ lai ghép

Sӱ dөng xác suҩWÿӝt biӃn ݌௠ thӵc hiӋn toán tӱ ÿӝt biӃQÿӇ tҥo ra các cá thӇ mӟi

LÝ THUYӂT GIҦI THUҰT DI TRUYӄN

ĈiQK JLi JLi WUӏ các hàm thích nghi ݂௜, ݅ = 1,2, … , ݉, cӫa m chuӛi quҫn thӇ mӟi;iFÿӏQKÿӝ lӋch chuҭn cӫa m giá trӏ hàm thích nghi

Thӱ ÿiQKJLiÿӝ hӝi tө quá trình tính NӃu ൫ݏ௙൯ ൑ ൫ݏ௙൯௠௔௫ dӯQJWtQK1Jѭӧc lҥi, tiӃSEѭӟc 8

Tính sӕ Oѭӧng thӃ hӋ NӃu ݅ ൒ ݅௠௔௫ có thӇ dӯQJWtQK1Jѭӧc lҥLKm\WăQJVӕ Oѭӧng thӃ hӋ ݅ = ݅ + 1 và nhҧ\ÿӃQEѭӟc 3