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船舶设计院用什么设计

船舶设计院采用专业CAD/CAE软件(如TRIBON、NAPA)及三维建模技术,结合流体力学仿真与结构强度

技术体系与实践路径

船舶设计是一项高度复杂的系统工程,涉及流体力学、结构力学、材料科学、动力推进等多个学科领域,现代船舶设计院依托先进的数字化技术体系,通过计算机辅助设计(CAD)、计算流体动力学(CFD)、有限元分析(FEA)等核心技术,结合行业规范与创新理念,实现高效、精准且符合安全标准的船舶设计方案,本文将从软件工具链、硬件支持、设计方法学及协同平台四个维度,全面拆解船舶设计院的技术架构。


核心设计软件体系

船舶设计需覆盖总体方案论证、详细设计、生产施工全生命周期,以下为主流软件分类及典型应用场景:

船舶设计院用什么设计-图1
(图片来源网络,侵删)
软件类型 代表产品 核心功能 适用阶段
三维建模与出图 Tribon M3, NAPA 船体结构建模、型材生成、自动出图(二维/三维图纸) 初步设计→生产设计
性能分析 Maxsurf, Autohydrolic 静水力性能计算、稳性校核、航速预估 概念设计→方案优化
结构强度分析 ANSYS, Abaqus 整船有限元建模、载荷工况模拟、疲劳寿命预测 详细设计→审图验收
舾装与管路设计 Aveva Marine, E3D 机电管系三维布置、干涉检查、电缆托盘设计 生产设计→建造指导
电气系统集成 EPLAN Electric P8 电力负荷计算、配电网络拓扑设计、设备选型 生产设计→调试阶段
可视化评审 Rhino + Grasshopper 外观造型快速迭代、人机交互界面模拟 方案竞标→客户确认

关键技术特点
参数化驱动:通过变量关联实现船型参数修改后的全局同步更新;
多专业协同:建筑、轮机、电气等专业在同一数据库下并行作业;
国标适配:内置CCS、DNV等船级社规范库,自动生成送审文件。


辅助设计与仿真工具

除基础设计软件外,以下工具显著提升设计效率与准确性:

工具类别 典型应用案例 价值体现
CFD流体仿真 STAR-CCM+模拟螺旋桨空泡分布 优化推进效率,降低振动噪声
耐波性分析 WAMIT预测横摇周期 改善船员居住舒适性
碰撞安全性评估 LSDYNA模拟船体破损进水过程 满足SOLAS公约对分舱指数的要求
能效设计指数(EEDI) PRAETOR软件计算碳排放量 助力绿色船舶研发,应对IMO环保法规
数字孪生平台 Siemens Teamcenter构建虚拟样船 提前发现装配冲突,缩短船厂返工周期

硬件设备支撑体系

高性能硬件是复杂计算的物质基础,典型配置如下表所示:

设备类型 技术指标 用途说明
图形工作站 Intel Xeon Gold CPU + NVIDIA A100 GPU 实时渲染超大规模装配体(百万级零部件)
分布式集群 千兆以太网互联,单节点≥256GB内存 CFD网格划分(亿级单元规模)并行计算
沉浸式VR系统 HTC Vive Pro Eye + Leap Motion手势追踪 身临其境审查机舱布局合理性
3D打印机 光敏树脂/金属粉末烧结,精度≤0.1mm 快速制作异形阀件原型供装船测试
动作捕捉系统 OptiTrack红外动捕,延迟<1ms 采集船员操作轨迹用于人因工程优化

先进设计方法学实践

顶尖设计院普遍采用以下方法论提升竞争力:

船舶设计院用什么设计-图2
(图片来源网络,侵删)
  1. TRIZ发明问题解决理论
    运用40种创新原则破解技术矛盾,例如通过“分割原理”将传统单一压载舱改为模块化可调式结构。

  2. 多学科优化(MDO)
    建立目标函数综合平衡载重量、航速、油耗的关系,典型案例:散货船轻量化导致弯矩增大时的权衡策略。

  3. 知识图谱驱动设计
    积累历史项目的事故案例库,在新船设计中自动规避已验证的风险点。

  4. 拓扑生成技术
    基于仿生学算法自动生成轻量化高强度的结构形式,如蜂窝状甲板支撑结构。

    船舶设计院用什么设计-图3
    (图片来源网络,侵删)

数字化协同平台架构

现代船舶设计已进入“云端协作”时代,典型平台特征包括:

层级 功能模块 参与方角色
数据层 PDM/PLM系统管理BOM表 设计工程师
业务层 ProjectWise实现跨地域版本控制 异地分公司/供应商
展示层 WebGL轻量化模型在线批注 船东/海事局审查人员
决策层 PowerBI可视化驾驶舱 管理层监控项目进度与成本偏差

常见问题与解答

Q1: 中小型设计院如何选择适合的软件组合?
A: 建议优先部署国产化的CAD解决方案(如中望ZWCAD),搭配开源CFD工具OpenFOAM进行基础性能验证,对于特种船型开发,可采用租赁制获取高端软件授权,降低初期投入。

Q2: AI技术会在哪些方面颠覆传统船舶设计?
A: 当前已出现AI辅助线型优化(遗传算法寻优)、智能故障诊断(深度学习识别异常振动模式)等应用,未来五年内,自主决策型设计助手有望承担30%以上的常规设计工作。

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