NavCad和CAESES的耦合在船舶前期设计阶段的优势在于快速的优化船体几何达到设计需求。某以喷水推进器方式推进的巡逻艇原始设计达不到目标航速26节（初步的航速预估为23节）。该船有一个圆形舱底船体和浸没式的尾封板。总长29米，船宽6.8米。鉴于以上背景，本次设计目标设定为找寻阻力最小的船型，更佳的船-机-桨匹配，最终达到目标航速26节。

 前期准备 

由于已经有了母型船的线型，因此采用母型船修改法的方式来优化船型。在本案例中，采用一系列不同的变型方法来改变船长，船宽，尾封板浸没深度，甲板和水线的形状，以及排水量的纵向分布。由于每一个船型的设计都可以用相同的格式输出（比如IGES, STEP或者STL），因此我们在NavCad中需要输入含有计算设置和船体几何特征的脚本。除了主尺度以外，脚本中还应包括水线宽度，横剖面面积等参数。

为了保证把这些信息无缝传输到NavCad中，我们在CAESES中自定义了可以提取上述信息的脚本。最终NavCad和CAESES完美实现了在同一个操作界面下的耦合。在这个操作界面下，用户可以定义和准备所有NavCad需要的数据，并且NavCad对于每一个设计方案的计算结果也可以在该界面下呈现。

*图：CAESES中方案评估的界面

在进行优化工作之前，我们需要在NavCad定义一些必要的参数如附体的几何特征参数，环境参数等。NavCad还会根据输入的母型船原始几何参数和目标航速自动推荐最合适的阻力评估方法。

 优化流程 

在优化过程中，我们选取了6个参数变量，并赋予他们合理的边界。优化目标设定为22节和30节航速下的阻力值。同时我们也限定了排水体积和浮心纵向位置只允许在一个很小的范围内变化。CAESES提供了很多方法来驱动标准的优化流程。对于本巡逻艇，我们采用试验设计和确定性搜索策略的方法。首先，我们进行了500个方案的实验设计来探索设计空间，寻找优秀的参数组合。然后，用局域优化算法找到更佳的设计。

前期设计空间探索的结果可以帮助我们理解每个参数对于优化目标的敏感度。有些参数比如尾封板的浸没深度与阻力有强烈的正相关性，而甲板和设计水线的形状与阻力有着负相关的特性。最终优化方案为稍微削瘦削一些的船体，浮心纵向位置后移，更大的尾封板面积和更窄的进水角角度。最终的评估显示，在整个航速段内阻力都有所降低。初步判断，航速可以达到设计要求。

接下来，我们使用NavCad来选择一款合适的喷水推进器。NavCad的喷水推进器模块可以接受产品-模型的试验数据，并且以一种新颖的方法应用这些数据。NavCad整合喷嘴入口的航速-推力-功率数据和叶轮的功率-转速数据，从而预测在一定主机功率下合适的航速-功率-转速关系，并且可以得到推进效率。这个功能对于选择合适的船-机-桨匹配尤为重要，因为喷水推进器在航速区间内的效率一般情况是隐藏在数据中的，没有清晰的表达出来。

 更高的航速，更低的成本 

CAESES和NavCad耦合应用优化后的船型配以一个合适的喷水推进器最终使巡逻艇的航速从23节提到高26.5节。在没有更换更大功率主机的情况下达到了设计目标。原始的船型设计方案需要10%~15%的功率提升才能达到目标航速，这同时意味着更多的燃油消耗和更大的排水量需求（因为需要更大的主机）。自然的，经济成本的投入也会随着更大的主机而提升。客户最初的设计是选用一个功率增加20%的新主机。如果我们将原始主机的成本假定为100,000美元，那么功率提高20%的主机成本我们可以粗略的认为是120,000美元。由于双主机的需求，我们的优化设计在原始的投入成本上就可以为客户节省40,000美元。

而营运的成本更高。通过NavCad的分析，原始船型单个主机的在20节航速下的油耗为252l/h，优化后的船型为185l/h。我们假定该巡逻艇的运营需求为每年500小时，柴油平均价格为1.05美元每升，这样每年优化后船型和优选喷水推进器的搭配可节省72,000美元的营运成本。

总而言之，CAESES和NavCad耦合的自动优化流程提供一个高效并且低成本的解决方案。这种组合可以作为船体线型设计和推进器的选择的有利的工具。