基于CFD的内河客船型线优化设计文献综述
2020-04-26 11:51:54
1、目的及意义 1.1背景 内河船船体型线设计是船舶总体设计中十分关键的一部分,很大程度上决定了船舶的各项性能,对船舶最终的经济性有很大影响。而现有技术手段主要依赖于对母型船的改造,依据船东提出的各项要求确定最终方案。这种方式问题在于依靠经验公式,准确度低且工作量大,最明显弊端表现为只是做到了符合船东要求,并非最优设计,这于经济性最大化要求相违背,明显不符合当今时代潮流,急需一种更为精准,现代化的船体型线设计优化方案。 1.2目的 将CFD船型优化技术应用到内河船上,建立一套完整且相对成熟的针对内河船的型线优化方案。 1.3意义 这将有利于提高内河船船型优化的效率,降低此过程中的人力成本。将传统设计方案中的“次优”提高到“最优”,直接提高船体各项性能,节省物料成本。总体来说对整个船舶生命周期中的经济性能有很大提高。 1.4国内外研究现状 在基于CFD船型优化方面,国内尚没有太多研究,在内河船上的应用更是少之又少。此方面研究主要集中在意大利,日本,德国等国家。总体上来看, 这些研究工作均按照设计分析集成化、一体化的主线发展,其思路可用下面的流程图来表示:
下面分别对其研究情况进行简要介绍: 意大利罗马水池的Peri.D教授课题组主要完成了下面几方面的工作: (1)建立了基于CAD/CFD船型设计优化的框架,并对优化结果进行了模型试验验证; (2)基于Bezier曲面,开发扰动面法对船型的表面进行数学描述; (3)利用多学科设计优化方法求解阻力和耐波两专业的三目标优化问题; (4)应用试验设计技术及近似技术对多目标优化问题进行了求解,有效解决了CFD计算及优化时间长等问题。 日本东京大学的Yusuke Tahara教授课题组做了下面几方面的工作: (1)采用目前较为流行的船舶CAD软件NAPA进行参数化几何建模; (2)CFD数值计算工具采用FLOWPACK软件,并利用该软件完成了相关性能的计算; (3)自行开发集成优化平台,在该平台上完成了集装箱船的球首优化。 德国柏林理工大学的教授课题组主要完成了下面几方面的工作: (1)对船型特征进行分析,进行了参数化几何建模,并开发一套商CAD软件Frendship; (2)进行水动力分析,主要考虑了耐波性能及静水中阻力,并分别应用了两套数值求解软件; (3)在FRONTIER集成优化平台上对CAD和CFD进行了集成,完成了多学科多目标的优化设计工作。 |
2. 研究的基本内容与方案
{title}1.300客位内河客船的参数化建模
船型的参数化建模是进行CFD优化的基础。因此,如何用较少的参数实现内河船的曲面建模是研究的关键。
2.内河客船阻力性能数值计算
利用CFD软件--Shipflow完成内河客船阻力性能数值计算,并对结果进行分析,以验证CFD计算的可行性。船舶阻力的CFD计算方法主要有两类,一类为不考虑粘性的势流理论和考虑真实流体的粘性流方法。其中势流CFD方法在求解船体兴波阻力方面发展成熟,得到了广泛的工程应用,计算船舶阻力的粘性流方法尚在不断发展完善中。近年来,随着计算机技术和数值计算方法的快速发展,通过求解RANS方程的船体叠模绕流的仿真模拟从而得到船体粘性阻力的研究非常多,使得求解船体粘性阻力的 RANS方法也具有较好的工程精度。
3.内河客船的船型优化
搭建船型优化平台,实现CAD/CFD软件的集成。利用该集成优化平台,完成内河客船的型线优化设计,并对优化结果进行分析。进行内河船的线型优化研究,首先要有一种灵活有效的办法来描述和修改球首部分的几何形状,能够以较少的设计变量控制不同的球首生成,而且还要考虑到与船舶本体型线的光顺连接。针对此问题,在基于非均匀有理 B 样条(NonUniformRational B-Splines,NURBS)的船型描述基础上,开发了船型修改融合模块。该方法实际上就是以现有的多条不同船型特征的母型船为基础,通过调节融合系数,从而可产生一系列光顺的船型。3. 参考文献基于CFD的船型自动优化技术研究
CFD在舰船阻力性能优化中的应用
基于CFD的船舶球首型线自动优化
基于CFD的集装箱船球首阻力优化研究
基于CFD和响应面方法的最小阻力船型自动优化
基于CFD技术的散货船线型优化研究_陈康
基于SBD技术的船舶水动力构型优化设计研究
基于水动力性能的船型多学科优化设计
13TPC-1027Kim
A new surface modification approach for CFD-based hull form
Hull Form Design Exploration Based on Response Surface Metho
HULL FORM PARAMETERIZATION TECHNIQUE WITH LOCAL AND GLOBAL
Kim_Hyunyul
IEEE_Swarm-intelligence-symposium-2006
COMPIT07-Cortona-Italy-2007
Fast2005-St-Peterburg-Russia