舰船科学技术  2019, Vol. 41 Issue (9): 57-60   PDF    
基于多块结构网格的滑行艇巡航时流场研究
吴利红1,2, 刘开周2, 伍忠凯1, 徐广洲1     
1. 大连海事大学,船舶与海洋工程学院,辽宁 大连 116026;
2. 中国科学院沈阳自动化研究所,机器人学国家重点实验室,辽宁 沈阳 110016
摘要: 滑行艇是一种依靠动升力高速航行的船体,其流场复杂。为了捕捉滑行艇航行的流场特征,本文根据滑行艇的流场梯度变化建立合适的结构网格,采用RANS结合VOF方法对滑行艇不同航速的运动进行数值模拟,将不同体积傅汝德数下的滑行艇阻力的计算值与理论值和试验值进行对比,验证了数值方法的可靠性。详细分析了滑行艇航行的流场,包括水面兴波、方尾虚长度以及侧向喷溅现象。最后根据滑行艇的流场完整性,设计了外挂对转桨,并给出了自航滑行艇的流场特性。
关键词: 滑行艇     多块结构网格     流场     CFD     自航推进    
Numerical simulation of cruising state of planning craft based on multi-block structured mesh
WU Li-hong1,2, LIU Kai-zhou2, WU Zhong-kai1, XU Guang-zhou1     
1. Ship building and Ocean Engineering College, Dalian Maritime University, Dalian 116026, China;
2. State Key Laboratory of Robotics, Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016, China
Abstract: Planing craft is a high-speed hull by dynamic lifting force, which makes complex fluid field. In this paper, a multi-block structured grid system is built according to the fluid gradient to capture the fluid field in detail first, then RANS and VOF are used to model the cruising at different speeds. The resistance of numerical simulation is compared with that of theoretical methods and experimental results, and agrees well. Numerical results present the cruising states including water waves, virtual length caused by transom stern and longitudinal spray. At last, the flow field of the self-propulsion planning craft is investigated with a contra-rotating propeller.
Key words: planning craft     multi-block structured mesh     fluid field     CFD     self-propulsion    
0 引 言

滑行艇是高速船舶的一种,主要通过抬升船体,减少排水量,依靠滑行板提供的动升力减小高速航行中的兴波阻力达到高速减阻的目的。滑行艇当前主要应用在游艇和无人艇上。滑行艇相对常规排水型船体而言,其水动力比较复杂,航行时会引起水面兴波,尾部“虚长度”的尾流和纵向及横向的水流飞溅。精确捕捉这种流动现象,以及由此引起的水动力变化和航态变化,是进行滑行艇水动力性能预报,设计布置推进系统的前提。当前关于滑行艇的研究主要是滑行艇的模型试验[1],探讨艇型改善;滑行艇阻力大小的理论估算和CFD预报[24],而对滑行艇的流场研究较少,以及考虑流场特性和阻力需求的叠加推进系统的研究较少,本文采用多块结构网格[5, 6],对某滑行艇进行阻力预报,并详细分析了其流场特征,最后为其巡航速度配置对应的对转桨,给出了滑行艇自航推进时的流场特性。

1 数值建模

研究对象选择ELCO滑行艇,它是美国戴维.泰洛船模试验池(DTMB)试验模型艇的原型艇,三维模型和横剖线图如图1所示[7]。此艇主尺度为L23.29 m×B4.03 m×D0.896 m,静止排水量 $\Delta $ =45.360 t。此艇为无断级滑行艇,纵向不设断级,包含单根折角线,横剖面为V型,艇底有一定的斜升角,由首到尾逐步降低,在尾板处其斜升角只有1°~4°,尾部采用方型尾。

图 1 ELCO滑行艇和横剖线图 Fig. 1 Planning craft and its profile

对水面船舶进行数值模拟可以采用混合网格(结构化网格和非结构化网格[6])或多块结构网格[5]。混合网格具有网格建模快,但是网格数量大,计算精度差的特点。多块结构网格,网格需要根据流场特征进行网格分区,网格划分需要大量人工调试,但是其正交性好,网格数量少,计算精度高,尤其能捕捉尾部流场细节。本论文采用多块结构网格进行滑行艇流域的网格划分。整个流域分为12块,网格在水线面附近进行加密。游艇模型及外流域都采用分区结构网格。为了捕捉滑行艇表面的边界层流动特性,在滑行艇壁面区域设置边界层网格,第1层网格布置在边界层内,满足 ${y^ + } = 30\sim 500$ ,并以1.2的幂指数比例增加,总共设置10层边界层。同时为了捕捉滑行艇尾部的尾流场,在尾部进行了局部加密。整个计算域的网格划分如图2所示。

图 2 网格模型 Fig. 2 Mesh model
2 数值结果分析

滑行艇阻力数值模拟,首先需要确定不同航速的航态。可以采用查结法和SIT方法估算滑行艇不同航速的纵倾角,当 ${F_{n\nabla }} > 1.5$ 时,查结法具有较高的纵倾角计算精度[2]。查结法是通过游艇的艇重、艇速、艇宽、重心到尾板的水平距离、中部及尾部横向斜升角等已知参数计算船宽傅汝德数、动荷载系数,然后计算纵倾角及浸湿比,进而对纵倾角计及斜升角的影响进行修正,最后获得不同航速滑行艇的纵倾角,图3给出不同航速对应的滑行艇纵倾角。

图 3 不同航速对应的纵倾角 Fig. 3 Trims Vs. velocity

对此滑行艇从低速排水型状态到高速滑行状态进行了航行阻力计算,以R_CFD表示,将计算结果与模型试验换算得到的试验值R_test,以及采用查结法理论计算得到的阻力值R_cha进行对比,如图4所示。由图4可以看出,滑行艇从排水状态到全滑行状态( $1 < {F_{n\nabla }} < 3$ )之间的过渡阶段,阻力曲线呈驼峰形状,见R_test曲线。采用数值计算的滑行艇阻力与试验计算值较接近,尤其是在滑行阶段, ${F_{n\nabla }} \approx 2.7$ ,误差在3.5%以内,在排水型航态到过渡阶段,阻力计算值相对试验值偏小,主要是吃水偏小的缘故;高于滑行状态,阻力计算值相对试验值也偏小,主要原因可能是高速航行时,滑行艇的龙骨浸湿长度WLK变大,而折角线浸湿长度WLC变小,表明滑行艇存在较大的喷溅现象。而当前的数值模拟由于网格精度和计算模型的问题,还不能将喷溅现象捕捉,因此计算结果会出现较大的误差[8]。而查结法与试验值对比,在排水型和滑行状态与试验值较接近,过渡阶段则误差较大。

图 4 阻力预报 Fig. 4 Resistance prediction

图5给出了水面兴波,明显可见由艇尾产生的卡尔文兴波现象。图6图7分别为滑行艇方尾的空穴和虚长度图,可以看出方尾相当于延长了船底外板长度,使得流线沿着惯性方向流动,而不是常规的突然收尾的粘性涡流。图8图9给出滑行艇航行时舷侧流体在折角线处引起飞溅的三维图和二维图。图10为艇底动压图,其中可见明显的艇中部形成高压区,由此引起动升力,提供船舶部分重力支撑。

图 5 卡尔文兴波 Fig. 5 Kalvin wave

图 6 方尾“虚长度”两相流 Fig. 6 Volume of fluid at square tail

图 7 方尾“虚长度”速度矢量图 Fig. 7 Velocity vector

图 8 滑行艇飞溅三维图 Fig. 8 Splash picture in 3D

图 9 喷溅舷侧现象二维图 Fig. 9 Splash picture in 2D

图 10 艇底动压图 Fig. 10 Dynamic pressure of bottom
3 推进系统布置

滑行艇艇尾采用方尾,数值模拟和理论都表明,高速航行时,尾流会存在惯性,不会因为方尾的截断而在尾部出现漩涡回流,而是随着流速方向继续往后传播,在方尾后方形成一片空流场,类似船体尾部延长的效应,即“虚长度”。这种尾有助于减少阻力,因而滑行艇的尾部推进布置形式不同于常规船型。常规船体其推进系统直接布置在船尾,利用船尾的伴流,提高推进效率。而高速滑行艇,则不应将螺旋桨直接放置在船尾,避免破坏“虚长度”尾流。相应的放置推进器位置有2种,一种是悬挂机形式,如图11所示,此时螺旋桨应该置于船底以下一定深度,避免干扰虚长度。另一种是前置倾斜形式。图12给出了悬挂式滑行艇配置对转桨的自航流场特性,可见,当桨悬挂在滑行艇尾下方一定深度,并不影响滑行艇尾部的方尾流场特性。

图 11 外挂机式螺旋桨 Fig. 11 Planing craft with outboard CRP

图 12 滑行艇外挂对转桨自航流场 Fig. 12 Flow field of planning craft in self-propulsion with a CRP
4 结 语

本文进行ELCO滑行艇的水动力性能研究。将数值计算结果与理论查结法和试验方法进行了对比。明确了数值方法能较准确预报滑行艇的航态和滑行阻力,尤其是接近滑行时的阻力预报,其误差只有3.5%。表明CFD能准确估算出滑行艇的航速。但是根据计算的经验,其中重心深沉位置的准确性(吃水会随着航速改变)直接影响到数值计算的精度。其次给出了滑行艇在滑行时的流动特征,数值模拟再现了滑行艇方尾“空穴”,“虚长度”以及高速喷溅现象。最后给出具有方尾特征的高速艇体其对转桨外挂布置形式,并分析了其自航的流场特征。可以看出,外挂对转桨并没有破坏方尾流场特性。

参考文献
[1]
苏玉民, 王硕, 沈海龙. 三体槽道滑行艇阻力模型试验研究[J]. 哈尔滨工程大学学报, 2013, 34(7): 832-836.
SU Yu-min, WANG Shuo, SHEN Hai-long. Experimental study on resistance performance of a channel type planning trimaran model[J]. Journal of Harbin Engineering University, 2013, 34(7): 832-836.
[2]
董文才, 姚朝帮. 查结法结合RANS方程的滑行艇阻力计算方法[J]. 上海交通大学学报, 2012, 46(8): 1223-1229.
DONG Wen-cai, YAO Chao-bang. Study on method to calculate resistance of planning crafts by combination of Ц АГИ method and RANSE[J]. Journal of Shanghai Jiaotong University, 2012, 46(8): 1223-1229.
[3]
凌宏杰, 王志东. 高速滑行艇" 海豚运动”现象的实时数值预报方法[J]. 上海交通大学学报, 2014, 48(1): 106-110.
LING Hong-jie, WANG Zhi-dong. Real-time numerical prediction method of dolphin motion high-speed planning craft[J]. Journal of Shanghai Jiaotong University, 2014, 48(1): 106-110.
[4]
LI Xin, WANG Zhi-dong, YANG Shuang, et al. Analysis of hydrodynamic performance of planning ship at different drift angles[J]. Ship Science and Technology, 2014, 36(1): 16-21.
[5]
WU Li-hong, LI Yi-ping, ZHANG Hui-chen, et al. Meshing impact on numerical simulation of marine systems performance[C]. Oceans 2016-Shanghai. April 10, 2016.
[6]
马伟佳, 庞永杰, 孙华伟, 等. 混合网格在滑行艇阻力数值模拟中的应用[J]. 船舶工程, 2013, 35(4): 8-11.
MA Wei-jia, PANG Yong-jie, SUN Hua-wei, et al. Application of mixed grid in numerical simulation of planning-hull resistance[J]. Ship Engineering, 2013, 35(4): 8-11.
[7]
朱珉虎. 高速艇与游艇设计手册[M]. 珠海: 珠海出版社. 2008: 24-26.
[8]
易文彬, 王永生, 彭云龙, 等. 滑行艇阻力数值预报若干影响因素研究[J]. 华中科技大学学报(自然科学版), 2017, 45(9): 120-126.
YI Wen-bin, WANG Yong-sheng, PENG Yun-long, et al. Research on several influence factors in numerical prediction of planning craft resistance[J]. Journal of Huazhong University of Science & Technology (Natural Science Edition), 2017, 45(9): 120-126.