基于全參數化模型的優化方法在船舶設計上的應用.pdf

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1、CUSTOMIZED DESIGN,INNOVATIVE TECHNOLOGY 基于全參數化模型的優化方法在船舶設計上的應用程宣愷 博士2024/5/28上海船舶研究設計院目錄 CONTENTS2商業軟件的聯合應用方式3全參數化在水動力方面的應用4全參數化在空氣動力方面的應用5展望1上海船舶研究設計院介紹CUSTOMIZED DESIGN,INNOVATIVE TECHNOLOGY 上海船舶研究設計院介紹01一、上海船舶研究設計院介紹上海船舶研究設計院（SDARI），創建于1964年，隸屬于中國船舶集團有限公司（CSSC）Shanghai Merchant Ship Design&Resear

2、ch Institute(SDARI),established in 1964,subordinated to the China State Shipbuilding Corporation Limited(CSSC).坐落在上海浦東新區張江高科技園區SDARI is located in Zhangjiang Hi-tech Park in Pudong,Shanghai公司概述一、上海船舶研究設計院介紹服務范圍詳細設計Ship Detail Design技術咨詢Technical Consulting系統集成Integrated System生產施工設計Production Design

3、研發設計R&D/Concept Design節能產品應用Energy Efficiency Product做什么What We Can Do一、上海船舶研究設計院介紹設計領域BULK CARRIERCONTAINER VESSELTANKERMUTI-PURP.VESSELRORO/PCTCROPAXGAS CARRIEROCV/SSHLVAHTS/PSVSALVAGE VESSELPUBLIC SERVICE VESSELENGINEERING SHIPPLATFORM運輸船 TRANSPORTATION SHIPS其他船型 OTHER PRODUCTS一、上海船舶研究設計院介紹基礎技術主要

4、內容CONTENTS主要內容CONTENTS軟硬件Software and hardware軟硬件Software and hardware快速性Rapidity快速性Rapidity耐波性Seakeeping耐波性Seakeeping風浪中的快速性Rapidity in wind&waves風浪中的快速性Rapidity in wind&waves操縱性Maneuverability操縱性Maneuverability船舶水動力性能數據平臺NeptuneDP船舶水動力性能數據平臺NeptuneDP 阻力和自航RESISTANCEAND SELF-PROPULSION 氣泡減阻 BUBBLE

5、DRAGREDUCTION 螺旋槳性能優化 PROPELLERPERFORMANCEOPTIMIZATION 節能裝置評估ESD EVALUATION 波浪載荷WAVE LOAD 運動響應MOTIONRESPONSE 砰擊和上浪SLAMMING&GREEN WATER 液艙晃蕩 TANKSLOSHING 環境特性 ENVIRONMENTALCHARACTERISTICS 數學模型+CFD模擬 MATH MODEL+CFDSIMULATION 自由自航模擬FREE RUNNINGSIMULATION 模型/實船試驗數據分析MODEL/SEATRAIL DATAANALYSIS 波浪增阻 ADDE

6、DRESISTANCE INWAVES 風浪中推進器性能PROPELLERPERFORMANCEIN WIND ANDWAVES 高性能集群 CLOUDCALCULATIONPLATFORM 商業軟件 COMMERCIALSOFTWARE 自主開發軟件 IN-HOUSESOFTWARE 200多型船的模型試驗數據記錄 MODEL TESTDATA OF200 SHIPS 水動力性能評估模塊 HYDRODYNAMICPERFORMANCEEVALUATIONMODULE一、上海船舶研究設計院介紹主要內容CONTENTS主要內容CONTENTS風阻分析Wind resistance analysi

7、s風阻分析Wind resistance analysis風能助推技術研究Wind Propulsion風能助推技術研究Wind Propulsion通風系統開發Development of ventilation system通風系統開發Development of ventilation system船舶煙跡模擬Smoke dispersion simulation 船舶煙跡模擬Smoke dispersion simulation 透氣桅溢氣模擬Spillage simulation of breathable mast透氣桅溢氣模擬Spillage simulation of brea

8、thable mast 上層建筑風阻分析 WIND RESISTANCEANALYSIS ONSUPERSTRUCTURE 集裝箱船箱船擋風罩減阻分析 WIND RESISTANCEANALYSIS OFCONTAINER VESSELWITH WINDSHELTER 風載荷計算分析 WIND LOAD 風帆WIND SAIL 旋轉風筒ROTOR SAIL 冷藏集裝箱船貨艙通風模擬 SIMULATION OFVENTILATION FORREEFERCONTAINERSHIP 牲畜船通風系統研究 DEVELOPMENT OFVENTILATION FORLIVESTOCK 模擬高溫煙氣的擴散和

9、煙塵顆粒的運動 SIMULATION OF THEDISPERSION OFHIGH-TEMPERATURESMOKE AND THEMOTION OF ASH.預報煙塵顆粒的分布，分析對船舶舒適性的影響 ANALYZE THECOMFORT OFCRUISE SHIP 預報危險氣體的擴散范圍 PREDICTION OF GASDISPERSION.判斷甲板上作業的安全性 ESTIMATION OFOPERATION SAFETY ONTHE DECK基礎技術CUSTOMIZED DESIGN,INNOVATIVE TECHNOLOGY 商業軟件的聯合應用方式02二、商用軟件聯合應用方式CUS

10、TOMIZED DESIGN,INNOVATIVE TECHNOLOGY 全參數化方法在水動力方面的應用03三、全參數化方法在水動力方面的應用線型設計流線型低阻力的船體外形，可以起到充分降低能耗的效果螺旋槳設計螺旋槳優化設計、主機工作點設計舵設計節能舵-扭曲舵節能裝置快速性能優良線型高效螺旋槳水動力節能裝置設計補償導管、轂帽鰭、扇形導管、舵球和舵鰭高效舵三、全參數化方法在水動力方面的應用基于全參數化模型的船體型線快速性優化研究：1、在數據庫中選取具有性能優秀的母型，將其變換到目標船型尺度；2、基于傳統優化方法，優化目標船型的阻力性能，得到最佳船體線型；3、運用全參數化優化方法，優化目標船型的阻

11、力性能，得到最佳阻力性能的船體線型。4、通過模型試驗，測試兩版線型的阻力性能，驗證全參數化模型優化方法的優勢線型設計：論文：Comparative investigations on hull lines optimization based on traditional and fully parametric methods for Saving Energy三、全參數化方法在水動力方面的應用船、槳和舵基本參數三、全參數化方法在水動力方面的應用排水量分布優化：LACKENBY方法是通過改變浮心位置和排水量等參數改變船體排水量縱向分布，生成若干構型，然后采用CFD軟件計算各方案興波阻力，優選

12、出阻力性能較好的船體基于傳統方法線型設計對浮心位置、最寬橫剖面位置、最寬橫剖面位置起始角和終止角等進行優化，可以生成若干優化方案三、全參數化方法在水動力方面的應用排水量分布優化結果基于傳統方法線型設計三、全參數化方法在水動力方面的應用基于傳統方法線型設計三、全參數化方法在水動力方面的應用首部UV度優化：CAESES軟件的經典方法LACKENBY優化，僅僅是對船體排水量縱向分布重新優化，這使得排水量在全船范圍內縱向分布更加合理，但是其首部排水量的上下分布優化并沒有得到充分的考慮。為了彌補這一缺陷，本文通過surface delta shift優化船體首部排水量上下分布，即首部UV度優化，以得到更

13、好的船體阻力性能基于傳統方法線型設計三、全參數化方法在水動力方面的應用全參數化模型的建立：全參數化優化方法以初始線型為母型,建立全參數化模型?；谀感偷玫降臋M剖面面積曲線、設計水線、平邊線、平底線、甲板頂線、中縱剖面輪廓線、設計水線的切向角線、平底線的切向角線、甲板頂線的切向角線等特征曲線是建立參數化Metasurface曲面的初始輸入。三、全參數化方法在水動力方面的應用全參數化模型的建立：全參數化優化方法三、全參數化方法在水動力方面的應用優化算法：全參數化優化方法采用具有較好收斂性的隨機序列算法Sobol Method，在給定變量的范圍和需要生成模型的總數下，通過一種隨機正交的算法均勻抽樣，

14、只要樣本足夠多，就可以充分代表整個變化范圍內的樣本，最終就能尋找到最佳候選方案?？紤]到本次優化只有8個特征變量，生成500個計算方案已具代表性。通過計算得到最 佳 候 選 方 案 后，再 使 用 Tangent SearchMethod，開始一個本地搜索，根據特定的目標和約束進一步調整Sobol Method運行的最佳候選方案。三、全參數化方法在水動力方面的應用數值結果：全參數化優化方法最佳方案初始方案三、全參數化方法在水動力方面的應用傳統/全參數化優化結果對比全參數化方法優化線型與傳統方法優化線型對比，首部在設計吃水附近變窄，在舭部變寬；尾部全部收窄；排水量保持不變。采用商業CFD軟件STA

15、R-CCM+對初始方案和最佳方案船型進行靜水阻力全粘流數值計算。結果顯示：模型尺度下，首部優化后的船型阻力比優化前的降低了約3%三、全參數化方法在水動力方面的應用模型試驗三、全參數化方法在水動力方面的應用基于全參數化模型的螺旋槳推進性能優化研究：1、根據航速估算結果，得到相應的螺旋槳直徑、槳盤面以及螺距等相關參數。通過傳統螺旋槳設計方法針對目標船型設計出滿足要求的螺旋槳方案，通過模型試驗了解到傳統方法設計的螺旋槳性能；2、以傳統方法設計的螺旋槳為母型，建立全參數化螺旋槳模型，根據傳統螺旋槳模型試驗的結果，確定螺旋槳特征參數以及其變化范圍，應用科學的優化算法，通過CAESES生成若干螺旋槳方案，

16、再采用CFD軟件STARCCM+進行數值計算，分析數值數據，得出快速性能最佳的螺旋槳設計方案；3、通過模型測試最終螺旋槳的性能，驗證全參數化模型在螺旋槳設計優化方面的優勢螺旋槳設計：三、全參數化方法在水動力方面的應用船、槳和舵輸入船體螺旋槳舵三、全參數化方法在水動力方面的應用全參數化模型及參數：全參數化優化方法螺旋槳基本參數槳徑和葉數；螺旋槳6要素分別是弦長、螺距、拱度、厚度、側斜、縱傾等，以及螺旋槳的兩個重要分布分別是拱度分布和厚度分布三、全參數化方法在水動力方面的應用參數的確定、范圍以及約束條件：全參數化優化方法根據傳統方法設計槳模型試驗了解到螺旋槳快速性能尚佳、葉稍間隙略偏小、輕轉裕度偏

17、大以及結構強度基本能滿足設計要求等情況，為了保證螺旋槳推進性能不大變，又能彌補目前存在的缺陷，即增大葉稍間隙，減小輕轉裕度，最后綜合考慮選取螺旋槳直徑和螺距作為特征參數。其它特征參數的改變可能會影響螺旋槳的空泡性能和結構強度，針對本文的具體問題，暫不作為特征變量。序號參數選取1葉數2直徑3弦長4螺距5拱度6厚度7側斜8縱傾9拱度分布10厚度分布三、全參數化方法在水動力方面的應用參數的確定、范圍以及約束條件：全參數化優化方法約束條件：滿足螺旋槳的輕轉裕度，因此螺距可以適當變大，轉速變小，可以降低輕轉裕度；葉稍間隙相對較小，可以適當減小螺旋槳直徑，增大葉稍間隙，提高螺旋槳的空泡性能。三、全參數化方

18、法在水動力方面的應用優化算法：全參數化優化方法根據工程設計實際情況，選取了2個特征變量，而且變量范圍也相對較小，因此采取窮舉法，在這種方法中給定每個變量的變化范圍以及等分點數，之后將等分變量值的所有組合窮舉出來，一共36個方案三、全參數化方法在水動力方面的應用全參數化優化方法方案18螺旋槳所對應的船體推進功率最小，螺旋槳的性能最好，對應螺旋槳直徑8.5米，螺距放大1.04倍。與傳統方法設計的螺旋槳相比，推進功率下降了1.65%。數值計算：三、全參數化方法在水動力方面的應用全參數化優化方法由圖4.9(a)和(b)對比螺旋槳葉面壓力分布可以看出，優化槳調整了推力的分布，讓推力在槳葉上均勻分布，來提

19、高螺旋槳的推力效率。導邊區域母型槳高壓區（紅色區域）略微大于優化槳，說明母型槳空泡相對比較惡劣。優化槳通過調整螺距和直徑分布改善了槳葉表面的壓力分布，減少槳葉空泡，同時有效提高了螺旋槳推進效率，讓船舶運營過程更加舒適的同時還更加省油。由圖4.9(c)和(d)對比螺旋槳葉背壓力分布可以看出，最優槳壓力分布也更加均勻，低壓區的范圍也相對小。螺旋槳旋轉會帶動槳后水流旋轉，由于周向旋轉速度垂直于船舶前進方向，對于船舶推進沒有貢獻，而槳后水流旋轉越厲害，效率損失越大。從圖4.10對比可以看出優化槳后旋轉水流速度明顯小于母型槳。三、全參數化方法在水動力方面的應用模型試驗三、全參數化方法在水動力方面的應用基

20、于全參數化模型的舵性能優化研究：1、基于全參數化方法，建立平板舵模型；2、確定特征變量及其范圍，運用科學的優化算法，生成若干舵型方案，以船舶快速性能為目標函數，通過CFD分析，得出快速性能最佳的舵型方案；3、通過模型試驗，驗證扭曲舵比平板舵具有更優的性能論文：反應扭曲舵及舵球對支線型集裝箱船快速性影響的試驗研究發明專利：一種提升推進效率的波浪形舵舵設計：三、全參數化方法在水動力方面的應用船、槳和舵輸入三、全參數化方法在水動力方面的應用全參數化模型的建立：全參數化優化方法各特征曲線定義完成后即可在此基礎上以Metasurface的形式建立舵型曲面。三、全參數化方法在水動力方面的應用參數的確定、范

21、圍以及約束條件：全參數化優化方法舵的扭曲角度是控制舵型的一個重要參數，合適的扭曲角度可以提升螺旋槳的推進效率，降低推進功率，可以作為優化變量。舵球可以消除或者減弱螺旋槳的尾渦，提升螺旋槳的推進效率。因此舵球的剖面形狀可以作為優化變量。序號參數選取1舵葉面積操縱性和船級社規范確定2舵葉高度3舵葉底部高度4舵葉上部弦長5扭曲角度6扭曲高度輔助參數7槳軸中心線高度槳相關三、全參數化方法在水動力方面的應用優化算法：全參數化優化方法選取了2個特征變量，而且變量范圍也相對較小，因此采取窮舉法，分兩步：（1）針對扭曲角度優化，選取大平頭舵球形式，扭曲角度根據要求控制在0到10范圍，每間隔0.5作為一個方案，

22、一共21個方案。（2）針對舵球形式優化，選取扭曲角度為4，5種舵球形式，一共5個方案。三、全參數化方法在水動力方面的應用全參數化優化方法隨著扭曲角度的增大，功率先變小，再變大，在扭曲角度為6時，推進功率PD出現極小值；扭曲角度為6時的舵比平板舵降低功率1.12%。舵球構型從大平頭變為流線型，推進功率PD逐漸變??；流線型舵球的船體推進功率比大平頭的船體推進功率降低0.42%。數值計算：三、全參數化方法在水動力方面的應用模型試驗三、全參數化方法在水動力方面的應用模型試驗三、全參數化方法在水動力方面的應用模型試驗三、全參數化方法在水動力方面的應用基于全參數化模型的槳后節能裝置-舵鰭性能優化研究：1、

23、建立舵鰭全參數化模型；2、確定特征變量及其范圍，運用科學的優化算法，生成若干舵型方案，以船舶快速性能為目標函數，通過CFD分析，得出快速性能最佳的舵鰭方案；3、通過模型試驗，驗證有舵鰭比無舵鰭的船體推進性能提升。論文：舵鰭對大型集裝箱船推進功率影響的數值模擬及試驗研究 發明專利：船舶、尾楔安裝方法節能裝置設計：三、全參數化方法在水動力方面的應用船、槳和舵輸入三、全參數化方法在水動力方面的應用全參數化模型的建立：全參數化優化方法根據相關參考文獻，舵鰭的主要參數有:鰭的剖面形狀、弦長C、最大厚度tm、展長b、攻角以及后掠角s等根據公開文獻選取高升阻比的翼型剖面作為舵鰭的輸入，通過參數厚度比Thic

24、kness控制剖面的厚度通過參數展長Span控制舵鰭小端距離大端的橫向距離；通過參數后掠角Angle控制舵鰭小端和大端的縱向距離三、全參數化方法在水動力方面的應用全參數化模型的建立：全參數化優化方法通過舵鰭大小端的剖面曲線在CAESES中形成曲面，即生成鰭通過鏡像生成整個鰭，與舵進行布爾運算，生成舵鰭。三、全參數化方法在水動力方面的應用優化算法：全參數化優化方法根據工程設計實際情況，選取了3個特征變量，由于變量范圍也相對較小，因此采取窮舉法。為了得到船體推進功率，需采用自航數值模擬法。因自航模擬占用大量的計算資源，故優化舵鰭分三步：（1）優化舵鰭剖面厚度比，一共5個方案；（2）優化舵鰭后掠角，

25、一共5個方案；（3）優化舵鰭展徑比，一共6個方案。三、全參數化方法在水動力方面的應用計算結果：全參數化優化方法隨著舵鰭展徑比增大，船模尺度下的船體推進功率先變小再變大；舵鰭展徑比在65%80%范圍內，推進功率增加較慢；推進功率在展徑比為60%附近出現最佳值。舵鰭最佳展徑比方案和舵鰭最差展徑比方案相比，模型尺度下的船體推進功率偏差為0.53%左右三、全參數化方法在水動力方面的應用計算結果：全參數化優化方法隨著舵鰭的剖面厚度比增大，推進功率先變小再變大，出現極值，即最佳舵鰭剖面厚度比為16%左右。性能最佳厚度比舵鰭方案和性能最差厚度比舵鰭方案相比，船模推進功率偏差有0.76%左右三、全參數化方法在

26、水動力方面的應用計算結果：全參數化優化方法隨著舵鰭后掠角增大，船模尺度下推進功率則先變小再變大，在12.7左右舵鰭節能效果最佳，過大或過小的后掠角都不利于獲得最佳節能效果。性能最佳后掠角舵鰭方案和性能最差后掠角舵鰭方案相比，船模尺度下的船體推進功率偏差有0.72%左右三、全參數化方法在水動力方面的應用計算結果：全參數化優化方法根據前三小節的研究，得出最佳厚度比、后掠角和展徑比分別是16%，12.7和60%，組合最佳值得到最終優化的舵鰭形式。舵鰭節能效果為1.28%左右。對螺旋槳尾流場截面處的周向誘導速度分布進行分析。在加裝舵鰭之后，螺旋槳后的周向誘導速度有一定量的降低，這意味著螺旋槳后的旋轉能

27、量得到一定程度的利用三、全參數化方法在水動力方面的應用模型試驗節能約1%三、全參數化方法在水動力方面的應用全參數化模型建立及參數：全參數化優化方法船體、螺旋槳、舵和舵鰭的全參數模型分別建立以后，通過布爾運算，將其耦合在一起，實現船體、螺旋槳、舵和舵鰭的一體化組合?；谌珔祷Ｐ痛翱焖傩砸惑w化優化研究CUSTOMIZED DESIGN,INNOVATIVE TECHNOLOGY 全參數化在空氣動力方面的應用04四、全參數化方法在空氣動力方面的應用全參數化模型在CAESES軟件中建立導流罩的全參數化模型，通過參數的變化來改變導流罩的構型基于機器學習的優化采用AI+CAE相結合的模式，進行導流罩

28、的變形和CFD求解，建立擋風罩的樣本數據集，再選用高效的機器學習算法，構建用于高精度的代理模型，利用相應的優化策略，快速優化導流罩構型節能效果在11400TEU和8100TEU進行應用，效果良好風級1 23456風阻減少-13.66%-13.97%-14.17%-13.78%-13.75%-15.29%風阻減少量/靜水阻力-0.89%-1.11%-1.44%-1.79%-2.32%-3.40%擋風罩設計：四、全參數化方法在空氣動力方面的應用全參數化模型及CFD優化計算在CAESES軟件中建立翼型風帆的全參數化模型，通過參數的變化來改變翼型風帆的的構型和旋AIPOD+STARCCM+快速搜尋風帆

29、最佳攻角風向角01030456080節能效果0.32%-0.23%-3.99%-4.92%-9.69%-9.69%風向角100120135150170180節能效果-10.09%-13.16%-15.76%-16.07%-16.73%-15.84%六級風風帆設計：CUSTOMIZED DESIGN,INNOVATIVE TECHNOLOGY 展望05五、展望1、基于全參數化模型的船舶快速性一體化優化方法已經取得了工程設計的成功的應用，但是每個項目能否成功應用此方法關鍵還在于全參數化模型的質量。對于船體、螺旋槳、舵和舵鰭的全參數化模型，需要開展進一步深化研究工作，以便快速的獲得更加貼近母型船的全參數化模型。2、全參數化模型建立之后，更改CFD數值計算功能，可以開展基于操縱性、耐波性等方面的優化。您的標題寫這里匯報人：2020.09.01PUT YOUR TITLE HERECUSTOMIZED DESIGN,INNOVATIVE TECHNOLOGY 2024/5/2818721870703程宣愷