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    船舶设计中英文对照外文翻译文献

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    ShipDesignOptimization

    ThiscontributionisdevotedtoexploitingtheanalogybetweenamodernmanufacturingplantandaheterogeneousparallelcomputertoconstructaHPCNdecisionsupporttoolforshipdesigners.TheapplicationisaHPCNonebecauseofthescaleofshipbuilding-alargecontainervesselisconstructedbyassemblingabout1.5millionatomiccomponentsinaproductionhierarchy.Theroleofthedecisionsupporttoolistorapidlyevaluatethemanufacturingconsequencesofdesignchanges.Theimplementationasadistributedmulti-agentapplicationrunningontopofPVMisdescribed
    1AnalogiesbetweenManufacturingandHPCN
    Thereareanumberofanalogiesbetweenthemanufactureofcomplexproductssuchasships,aircraftandcarsandtheexecutionofaparallelprogram.Themanufactureofashipiscarriedoutaccordingtoaproductionplanwhichensuresthatallthecomponentscometogetherattherighttimeattherightplace.Aparallelcomputerapplicationshouldensurethattheappropriatedataisavailableontheappropriateprocessorinatimelyfashion.
    Itisnotsurprising,therefore,thatmanufacturingisplaguedbyindeterminacyexactlyasareparallelprogramsexecutingonmulti-processorhardware.Thishascausedanumberofresearchersinproductionengineeringtoseekinspirationinother

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    areaswheremanagingcomplexityandunpredictabilityisimportant.Anumberofnewparadigms,suchasHolonicManufacturingandFractalFactorieshaveemerged[1,2]whichcontainideasratherreminiscentofthosetobefoundinthefieldofMulti-AgentSystems[3,4].
    Manufacturingtasksareanalogoustooperationscarriedoutondata,withinthecontextofplanning,schedulingandcontrol.Also,complexproductsareassembledatphysicallydistributedworkshopsorproductionfacilities,sothecomponentsmustbetransportedbetweenthem.Thisisanalogoustocommunicationofdatabetweenprocessorsinaparallelcomputer,whichthusalsomakescleartheanalogybetweenworkshopsandprocessors.
    Theremainderofthispaperreportsanattempttoexploitthisanalogytobuildaparallelapplicationforoptimizingshipdesignwithregardtomanufacturingissues.
    2ShipbuildingatOdenseSteelShipyard
    OdenseSteelShipyardissituatedinthetownofMunkeboontheislandofFunen.Itisrecognizedasbeingoneofthemostmodernandhighlyautomatedintheworld.It
    specializesinbuildingVLCC's(supertankersandverylargecontainerships.Theyardwasthefirstintheworldtobuildadoublehulledsupertankerandiscurrentlybuildinganorderof15ofthelargestcontainershipseverbuiltfortheMaerskline.Thesecontainershipsareabout340metreslongandcancarryabout7000containersatatopspeedof28knotswithacrewof12.
    OdenseSteelShipyardismorelikeashipfactorythanatraditionalshipyard.Theshipdesignisbrokendownintomanufacturingmoduleswhichareassembledandprocessedinanumberofworkshopsdevotedto,forexample,cutting,weldingandsurfacetreatment.Atanyonetime,upto3identicalshipsarebeingbuiltandanewshipislaunchedaboutevery100days.
    Theyardsurvivesintheverycompetitiveworldofshipbuildingbyextensiveapplicationofinformationtechnologyandrobots,sotherearecurrentlyabout40robotsattheyardengagedinvariousproductionactivities.Theyardhasacommitmenttoresearchaswell,sothatthereareabout10industrialPh.D.studentsworkingthere,whoareenrolledatvariousengineeringschoolsinDenmark.
    3Tomorrow'sManufacturingSystems
    ThepenetrationofInformationTechnologyintoourliveswillalsohaveitseffectinmanufacturingindustry.Forexample,theInternetisexpectedtobecomethe

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    dominanttradingmediumforgoods.Thismeansthatthecustomercancomeintodirectdigitalcontactwiththemanufacturer.
    Thedirectdigitalcontactwithcustomerswillenablethemtoparticipateinthedesignprocesssothattheygetaproductoverwhichtheyhavesomeinfluence.Theelementofunpredictabilityintroducedbytakingintoaccountcustomerdesiresincreasestheneedforflexibilityinthemanufacturingprocess,especiallyinthelightofthetendencytowardsglobalizationofproduction.Intelligentrobotsystems,suchasAMROSE,relyonthedigitalCADmodelastheprimarysourceofinformationabouttheworkpieceandtheworkcell[5,6].Thisinformationisusedtoconstructtaskperforming,collisionavoidingtrajectoriesfortherobots,whichbecauseofthehighprecisionoftheshipbuildingprocess,canbecorrectedforsmalldeviationsoftheactualworldfromthevirtualoneusingverysimplesensorsystems.Thetrajectoriesaregeneratedbynumericallysolvingtheconstrainedequationsofmotionforamodeloftherobotmovinginanartificialforcefielddesignedtoattractthetoolcentretothegoalandrepellitfromobstacles,suchastheworkpieceandpartsofitself.Finally,therearelimitstowhatonecangetarobottodo,sotheactualmanufacturingwillbeperformedasacollaborationbetweenhumanandmechatronicagents.
    Mostindustrialproducts,suchasthewindmillhousingcomponentshowninFig.1,aredesignedelectronicallyinavarietyofCADsystems.


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    Fig.1.ShowingtheCADmodelforthehousingofawindmill.Themodel,made
    usingBentleyMicrostation,includesboththework-pieceandtask-curvegeometries.
    4Today'sManufacturingSystems
    Theabovescenarioshouldbecomparedtotoday'srealitiesenforcedbytraditionalproductionengineeringphilosophybasedontheideasofmassproductionintroducedabout100yearsagobyHenryFord.Atypicalproductionlinehasthesamestructureasaserialcomputerprogram,sothatthewholeprocessisdrivenbyproductionrequirements.Thisrigidityisreflectedonthetypesoftop-downplanningandcontrolsystemsusedinmanufacturingindustry,whicharebadlysuitedtobothcomplexityandunpredictability.
    Infact,themanufacturingenvironmenthasalwaysbeencharacterizedbyunpredictability.Today'smanufacturingsystemsarebasedonidealizedmodelswhereunpredictabilityisnottakenintoaccountbuthandledusingcomplexandexpensivelogisticsandbufferingsystems.
    Manufacturersarealsobecomingawarethatoneoftheresultsofthetop-downserialapproachisanalienationofhumanworkers.Forexample,someofthecarmanufacturershaveexperimentedwithhavingteamsofhumanworkersresponsibleforaparticularcarratherthanperformingrepetitiveoperationsinaproductionline.Thismodelinfactbetterreflectstheconcurrencyofthemanufacturingprocessthantheassemblyline.
    5ADecisionSupportToolforShipDesignOptimization
    Largeshipsare,togetherwithaircraft,someofthemostcomplexthingseverbuilt.Acontainershipconsistsofabout1.5millionatomiccomponentswhichareassembledinahierarchyofincreasinglycomplexcomponents.ThusanysupporttoolforthemanufacturingprocesscanbeexpectedtobealargeHPCNapplication.
    Shipsaredesignedwithbothfunctionalityandeaseofconstructioninmind,aswellasissuessuchaseconomy,safety,insuranceissues,maintenanceandevendecommissioning.Onceafunctionaldesignisinplace,astepwisedecompositionoftheoveralldesignintoahierarchyofmanufacturingcomponentsisperformed.Themanufacturingprocessthenstartswiththeindividualbasicbuildingblockssuchassteelplatesandpipes.Thesebuildingblocksareputtogetherintoevermorecomplexstructuresandfinallyassembledinthedocktoformthefinishedship.

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    Thusaveryusefulthingtoknowassoonaspossibleafterdesigntimearethemanufacturingconsequencesofdesigndecisions.Thisincludesissuessuchaswhethertheintermediatestructurescanactuallybebuiltbytheavailableproductionfacilities,theimplicationsontheuseofmaterialandwhetherornottheproductioncanbeefficientlyscheduled[7].
    Fig.2.showsschematicallyhowaredesigndecisionatapointintimeduringconstructionimpliesfuturecosts,onlysomeofwhichareknownatthetime.Thusadecisionsupporttoolisrequiredtogivebetterestimatesoftheimpliedcostsasearlyaspossibleintheprocess.
    Simulation,bothofthefeasibilityofthemanufacturingtasksandtheefficiencywithwhichthesetaskscanbeperformedusingtheavailableequipment,isaverycompute-intenseapplicationofsimulationandoptimization.Inthenextsection,wedescribehowadecisionsupporttoolcanbedesignedandimplementedasaparallelapplicationbymodelingthemainactorsintheprocessasagents.

    Fig.2.Economicconsequencesofdesigndecisions.Adesigndecisionimpliesa
    futurecommitmentofeconomicresourceswhichisonlypartiallyknownatdesigntime.
    6Multi-AgentSystems

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    Thenotionofasoftwareagent,asortofautonomous,dynamicgeneralizationofanobject(inthesenseofObjectOrientationisprobablyunfamiliartothetypicalHPCNreaderintheareaofscientificcomputation.Anagentpossessesitsownbeliefs,desiresandintentionsandisabletoreasonaboutandactonitsperceptionofotheragentsandtheenvironment.
    Amulti-agentsystemisacollectionofagentswhichtrytocooperatetosolvesomeproblem,typicallyintheareasofcontrolandoptimization.Agoodexampleistheprocessoflearningtodriveacarintraffic.Eachdriverisanautonomousagentwhichobservesandreasonsabouttheintentionsofotherdrivers.Agentsareinfactaveryusefultoolformodelingawiderangeofdynamicalprocessesintherealworld,suchasthemotionofproteinmolecules[8]ormulti-linkrobots[9].Forotherapplications,see[4].
    Oneoftheinterestingpropertiesofmulti-agentsystemsisthewayglobalbehaviorofthesystememergesfromtheindividualinteractionsoftheagents[10].Thenotionofemergencecanbethoughtofasgeneralizingtheconceptofevolutionindynamicalsystems.
    Examplesofagentspresentinthesystemaretheassemblynetworkgeneratoragentwhichencapsulatesknowledgeaboutshipbuildingproductionmethodsforplanningassemblysequences,therobotmotionverificationagent,whichisasimulatorcapableofgeneratingcollision-freetrajectoriesforrobotscarryingouttheirtasks,thequantitysurveyoragentwhichpossessesknowledgeaboutvariouscostsinvolvedinthemanufacturingprocessandtheschedulingagentwhichdesignsascheduleforperformingthemanufacturingtasksusingtheproductionresourcesavailable.
    7ParallelImplementation
    ThedecisionsupporttoolwhichimplementsalltheseagentsisapieceofObject-Orientedsoftwaretargetedatamulti-processorsystem,inthiscase,anetworkofSiliconGraphicsworkstationsintheDesignDepartmentatOdenseSteelShipyard.Ratherthanhand-codeallthecommunicationbetweenagentsandmeta-codeforloadbalancingtheparallelapplication,abstractinteractionmechanismsweredeveloped.Thesemechanismsarebasedonataskdistributionagentbeingpresentoneachprocessor.Thesocietyoftaskdistributionagentsisresponsibleforallaspectsofcommunicationandmigrationoftasksinthesystem.
    TheoverallagentsystemrunsontopofPVMandachievesgoodspeedupand

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    loadbalancing.Togivesomeideaofthesizeoftheshipbuildingapplication,ittakes7hourstoevaluateasingledesignon25SGIworkstations.

    From：AppliedParallelComputingLargeScaleScientificandIndustrialProblemsLecture
    NotesinComputerScience,1998,Volume1541/1998,476-482,DOI:10.1007/BFb0095371.


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    船舶设计优化
    这一贡献致力于开拓类比现代先进制造工厂和一个异构并行计算机,构建了一种HPCN决策支援工具给船舶设计师。这个应用程序是一个HPCN的一个原因是造船的规模——一个巨大的集装箱船通过装配了大约150万原子部件在生产的过程中。该决策支持工具的
    作用是迅速的评估修改设计导致的制造后果。这个应用程序可描述为一个实现在PVM上运行的分布式多智能体。
    1.制造业与HPCN的相似性
    制造复杂的产品有许多相似之处，如船舶、飞机、汽车和执行并行程式。制造了一艘船按照生产计划展开的,必须保证所有的部件在适当的时间、适当的地点结合在一起。类似的计算机应用应确保合适的数据可在适当的处理器下运行。
    这并不奇怪，因此，制造业的困扰是不确定性的和在多处理器硬件下执行的并行程序完全不一样。这已经引起了一部分研究人员在生产工程中在管理复杂性和不可预测性的重要领域寻求灵感的地方。很多新范例,如Holonic制造系统和分形工厂出现[1,2]包含着思想,而让人回忆起了多-代理领域系统[3、4]。
    生产任务,就像是在执行操作数据,在其职权范围内策划、调度和控制。同时,复杂的产品都聚集在身体上的分布式讨论会或生产设施,所以组件类必须被流放分给他们。这好比通信之间的数据在一个平行处理器的计算机上,它也明确了车间和处理器之间的相似性。
    本文的其余部分的报告，企图利用这个理论，建立一个并行应用程序优化船舶设计对于生产中出现的问题。
    2.欧登塞钢船厂的造船
    欧登塞钢船厂位于Munkebo镇Funen岛上。它被公认为是世界上其中一个最现代化的，高度自动化的船厂。
    它专门建设超大型油轮（超级油轮）和超大型集装箱船。公司厂区世界上第一个建造双壳超级油轮，目前正在为马士基航运公司建造的船舶15份订单是有史以来建造的最大的集

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    装箱。这些集装箱船约340米长，在28节的最高速度下可以携带12名船员与约7000箱集装箱。
    欧登塞钢船厂相比传统船厂建造更像是一个船厂。这艘船设计可以把制造模块分解为组装和加工,在许多车间投入生产,例如,切割、焊接和表面处理。不管什么时候,都有3个相同的船只在建,约每100天建成一艘新船。
    这个公司能在世界上竞争非常激烈的船舶业生存，是因为广泛的应用信息技术和机械,目前有40台机器在这个公司从事各种生产活动。公司里的研究任务,约有十个工业博士学生组成;他们来自丹麦不同的注册工科院校。
    3.未来的制造系统
    信息科技渗透到我们生活中也将影响制造业。例如，互联网有望在商品交易中占主导地位。这意味着客户可以直接用数字与制造商联系。
    直接与客户接触数字将使他们能够参与在设计过程中，使他们得到了他们的产品有一定的影响。考虑到顾客的需求增加了灵活性，在生产过程中是不可预测的元素，尤其是在生产全球化的趋势下。智能机器人系统，如AMROSE，数字化CAD模型上信息的主要来源是工件和工作单元[5,6]。这些信息提供机械用来构建任务的执行，避免轨迹碰撞，由于造船工艺精度高，可以进行修正的偏差小，实际的世界使用一个虚拟的非常简单的传感器系统。求解约束的运动微分方程所产生的数值的运动轨迹模型,机器的移动，在人为设计引起刀心达到目标和疏去除障碍，如工件的一块或者本身的一部分。最后,有限制哪些是可以得到一个机器人做了,所以实际制造将履行的人类与机电合作代理。最后，机器能做的是有局限性的，所以实际的制造业将通过人与机电一体化合作完成。
    大多数工业产品，如在图1所示风房组成部分，在各种CAD系统下电子化设计。


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    图.1显示了一个风车房CAD模型。该模型，用本特利MicroStation制作，包括工件和任务曲线几何结构。
    4.当今的制造系统
    与上述情况相比，今天现实执行的大规模生产是根据传统的生产工程哲学观念100年前从亨利福特引进。一个典型的生产线作为一个序列电脑程序具有相同的结构,使整个生产过程是由需求驱动。这种刚性反映在自上而下的规划和控制系统用于制造业，这两个都是很适合用于复杂性和不可预测性。
    事实上,生产环境一直具有不可预测性。今天的制造系统是建立在理想化模型上的，它具有没有考虑到的不可预知性，但是处理使用了复杂、昂贵的物流和缓冲系统。
    制造商也开始意识到，对自上而下的串行方法是人工异化的结果之一。例如，汽车制造商已经试验了对一些特定汽车进行人工团队负责而不是在生产线上重复操作。这种模型反映了并行的生产过程比流水线生产更好。
    5.一个船舶设计优化决策支持工具
    大型的船只，以及飞机，历来是建造的最复杂的。集装箱船由约150万原子构件组装成一个个原来越复杂的层次结构组成的。因此，任何制造过程的支持工具，可以预期将成为一个大型的HPCN的应用。
    船舶设计要同时考虑功能和施工方便，诸如经济，安全，保险问题，维修，甚至拆卸的问题。一旦功能设计到位，逐步分解整体设计成制造组件的层次结构进行制造。制造过程，开始个人的基本构建模块，如钢板和钢管。这些构建块组合成更加复杂的结构，最后在船坞组装成成品船。
    在设计时间后尽快知道设计制造决定的结果非常有用的。这包括诸如是否中间结构是否可以由现有的生产设施建造，在材料运用方面是否有影响和是否可有效地安排生产等问题[7]。
    图2示意图显示了在一个时间点上重新设计施工的决定预期花费的费用，其中只有一些是已知的。因此，一个决策支持工具，在生产过程中必须给隐含成本提供更好的估算。
    用现有的生产设备能否完成生产，仿真生产任务的可行性和效率，是一个计算非常密集型的应用模拟与优化。在下一节中，我们描述了一个决策支持工具，可以设计和用一个

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    并行程序去建模，通过模拟在这个过程中的主要角色程序。


    已知的成本未知的成本总成本

    图2设计决策的经济影响。一个设计决定隐含着未来承担的经济支出，它是设计过程中的一部分。
    6．多智能体系统
    一个软件代理，自主的，一个对象（在面向对象的意义上）的概念是动态的一种推广，可能不熟悉的典型HPCN在科学计算领域的读者。代理人拥有自己的信念，愿望和意图，并能采取行动的原因和其有关的其他代理和环境的看法。
    多智能体系统是一个试图协调解决一些问题,尤其是地区的控制和优化的代理集合。一个很好的例子就是在交通中学习开车的过程开车。每个司机都是独立的代理来观察和感受其他司机的意图。代理在现实世界中其实是一种很有用为动力学过程建模的工具,如蛋白质的分子运动[8]多连杆机器人[9]。对于其它应用，见[4]。
    对于多智能体系统的有趣的特性之一是该系统的全球化的出现是因为个体的相互作用

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    [10]。这个概念的出现可以被看作是动力系统概念的进化。
    关于系统中目前的代理，封装了有关造船生产装配序列规划方法的知识，验证代理机器人的运动，这是一个能生成无碰撞轨迹的模拟器提供给机器人执行任务，工料测量师代理它拥有关于在制造过程中涉及的各项费用知识和日程安排代理即设计用于执行任务使用的生产制造资源的时间表。
    7．并行实施
    决策支持工具，实现了所有这些代理是一种在多处理器系统有针对性的面向对象软件的在这种情况下，在欧登塞钢船厂有一个硅谷制图工作站的网络。不是所有的手写通信代码在代理和源代码之间为负载平衡的并行应用程序，抽象的互动机制被开发。这些机制是基于对被代理人的任务分配在每个处理器中。该协会任务分配机构在系统中负责各方面通讯和任务迁移。
    代理系统的整体运行于PVM的顶级，取得了良好的加速比和负载平衡。为了融入一些尺度造船应用的新想法，在25SGI工作站花费了7个小时计算一个单一的设计。


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