چارچوب تصمیم‌گیری چندمعیاره مبتنی بر قابلیت‌اطمینان برای طراحی بدنه فشار زیردریایی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی- فارسی

نویسندگان

1 دانشگاه یزد، دانشکده مهندسی صنایع

2 دانشگاه یزد، دانشکده مهندسی صنایع، یزد،

10.22108/pom.2026.149494.1671

چکیده

طراحی بدنه‌های فشار زیردریایی همواره با اهداف متعارض کاهش وزن، افزایش ایمنی، کاهش هزینه و حفظ اثربخشی عملیاتی همراه است. پرسش اصلی پژوهش این است که چگونه می‌توان با تلفیق روش‌های تصمیم‌گیری چندمعیاره و تحلیل قابلیت‌اطمینان، به طراحی بهینه‌ای دست یافت که تعادلی میان این اهداف متضاد برقرار نماید. در این پژوهش، چارچوبی نوین مبتنی بر تصمیم‌گیری چندمعیاره احتمالاتی ارائه گردید. بدین منظور، بهینه‌سازی طراحی مبتنی بر قابلیت‌اطمینان (RBDO) با تحلیل غیرخطی اجزاء محدود و الگوریتم ژنتیک تلفیق شد. مدل جانشین کریجینگ با ضریب تبیین بیش از ۹۸/۰، برای اجرای کارآمد شبیه‌سازی مونت‌کارلو و کمی‌سازی احتمال خرابی تحت عدم‌قطعیت‌های خواص مواد (ضریب تغییرات مقاومت تسلیم ۷/۲ درصد) و نقص‌های هندسی سازه به کار رفت. فرآیند تحلیل سلسله‌مراتبی (AHP) با بهره‌گیری از نظرات ده متخصص معماری دریایی، معیار کلی اثربخشی (OMOE) را ارزیابی و طراحی متوازن بهینه را شناسایی کرد. یافته‌ها نشان داد چارچوب پیشنهادی کاهش ۴/۲۳ درصدی وزن سازه (از ۰/۵۱ به ۱/۳۹ تن) را با شاخص قابلیت‌اطمینان ۵/۳ محقق می‌سازد. طراحی متوازن بهینه امتیاز ۸۵/۰ OMOE را کسب کرد. تحلیل حساسیت سراسری نشان داد مقاومت تسلیم با سهم ۷۰ درصد، عامل غالب در قابلیت‌اطمینان سازه است و فاصله سخت‌کننده‌ها نسبت به ضخامت پوسته، تأثیر بیشتری در کاهش وزن دارد. مرز پارتو شامل فلسفه‌های طراحی متمایز، ابزاری عملی برای تصمیم‌گیری مهندسان فراهم می‌آورد. این پژوهش با تلفیق مؤثر تصمیم‌گیری چندمعیاره و بهینه‌سازی مبتنی بر قابلیت‌اطمینان، ابزاری دقیق و مبتنی بر ریسک برای طراحان سازه‌های دریایی حساس به وزن ارائه می‌دهد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

A Reliability-Based Multi-Criteria Decision Framework for Submarine Pressure Hull Design

نویسندگان [English]

  • javad sheikh hafshejani 1
  • Mohammad Saber Fallah Nezhad 2
  • Mohammad Bagher Fakhrzad 2
  • Hasan Hosseini Nasab 2
1 Yazd University, Department of Industrial Engineering
2 Department of Industrial Engineering, Yazd, Iran
چکیده [English]

The design of submarine pressure hulls has always been accompanied by conflicting objectives of weight reduction, safety enhancement, cost reduction, and operational effectiveness preservation. The main research question is how to achieve an optimal design that systematically balances these competing objectives through the integration of multi-criteria decision-making and reliability analysis methods. In this study, a novel probabilistic multi-criteria decision-making framework was proposed. Reliability-Based Design Optimization (RBDO) was integrated with nonlinear finite element analysis and a genetic algorithm. A Kriging surrogate model with a coefficient of determination exceeding 0.98 was utilized for efficient Monte Carlo simulation and quantification of failure probability under uncertainties in material properties (yield strength coefficient of variation of 2.7%) and structural geometric imperfections. The Analytic Hierarchy Process (AHP), employing the judgments of ten experts in naval architecture, was applied to evaluate the Overall Measure of Effectiveness (OMOE) and identify the optimal balanced design. The findings indicated that the proposed framework achieved a 23.4% weight reduction under probabilistic constraints with a minimum reliability index of 3.5. The optimal balanced design achieved an OMOE score of 0.85. Global sensitivity analysis revealed that yield strength, with a 70% contribution, is the dominant factor in determining structural reliability, while stiffener spacing has a greater impact on weight reduction compared to shell thickness. The Pareto frontier, comprising distinct design philosophies, provides a practical decision-support tool for engineers. By demonstrating the effective integration of multi-criteria decision-making and reliability-based optimization, this research offers a rigorous, risk-based tool for designers of weight-sensitive marine structures.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Submarine pressure hull
  • Reliability-based optimization
  • Multi-criteria decision making
  • Monte Carlo simulation
  • Analytic Hierarchy Process