本发明公开了一种基于BP神经网络算法的 船型优化方法，包括步骤根据粒子群优化算法生 成一组粒子群设计变量，每个设计变量粒子对应 一组船型修改参数；采用任意曲面变形技术构建 与船型修改参数对应的船体新几何；采用BP神经 网络算法计算船体新几何的水动力性能；然后将 目标函数输入到粒子群优化算法中，根据粒子群 优化算法的变换规则生成一组新的粒子群设计 变量，并返回步骤2继续下一次优化，直到粒子群 优化算法达到最大迭代次数，输出最佳粒子所对 应的船体几何。本发明考虑船舶航行实际情况， 能够获得在波浪中性能更加优良的船体型线，节 约船舶航行所需燃料、减小有害气体排放量，同 时能够有效提高船型优化效率，保证船型设计的 精准性。
