舰船科学技术  2024, Vol. 46 Issue (3): 46-49    DOI: 10.3404/j.issn.1672-7649.2024.03.008   PDF    
浅水效应下智能技术试验船回转操纵性数值模拟
李永成1,2, 李迎华1,2, 潘子英1,2, 张明辉1,2     
1. 中国船舶科学研究中心,江苏 无锡 214082;
2. 深海技术科学太湖实验室,江苏 无锡 214082
摘要: 本文借助STAR-CCM+软件对考虑浅水效应的智能技术试验船回转操纵性进行数值模拟研究。首先对无界流场中智能技术试验船的流体动力性能评估,并且与试验结果对比验证了计算方法的准确性;在此基础上,通过改变智能技术试验船与池底的垂向距离,模拟不同浅水工况下智能技术试验船回转操纵性能。数值模拟结果表明,浅水效应下智能技术试验船侧向力系数显著增大,对应的偏航力矩系数亦有所增加。相关结论可为智能技术试验船浅水航行时安全性能提供指导。
关键词: 智能技术试验船     浅水效应     回转性能     数值模拟    
Numerical investigation on turning maneuverability of intelligent ship by taking the shallow water effect
LI Yong-cheng1,2, LI Ying-hua1,2, PAN Zi-ying1,2, ZHANG Ming-hui1,2     
1. China Ship Scientific Research Centre, Wuxi 214082, China;
2. Taihu Laboratory of Deepsea Technological Science, Wuxi 214082, China
Abstract: In this paper, with the help of STAR-CCM±, the turning maneuverability of intelligent ship considering the shallow water effect is numerically investigated. Firstly, the hydrodynamic performance of the intelligent ship in the unbounded flow is numerically solved, and the accuracy of numerical method is validated with the experimental results. On that basis, by changing the vertical distance between the ship and the ground wall, the shallow effect on turning maneuverability of intelligent ship is studied. The simulation results show that both the lateral force coefficient and the rolling moment coefficient present sharp increase with the decrease of the ground distance. Relevant conclusions gotten in this article can provide some guidance for the safe sailing of intelligent ship in shallow water domain.
Key words: intelligent ship     shallow water effect     turning maneuverability     numerical investigation    
0 引 言

船舶操纵性主要是指船舶通过控制船舶操纵面,对其航行速度、航行姿态以及运动方向进行科学控制[1 - 2],确保船舶可以可靠、稳定、安全地航行,避免因为操纵能力不足引发碰撞、失事等灾难性事故[3 - 4]。如何准确快速对各种航行工况下船舶操纵性能进行评估是迫切需要解决的问题。

另一方面,船舶的大型化发展使得船舶航行于浅水区域的几率大增,这无疑给船舶安全航行操控带来了巨大的安全隐患[5 - 7]。为了提升船舶在浅水区域航行的安全性,本文以一艘智能技术试验船为研究对象,借助数值模拟手段,系统分析不同浅水航行工况下船舶的回转操纵性能。本文研究成果可为智能技术试验船在浅水域安全航行提供指导。

1 计算模型、网格与边界条件 1.1 计算模型

图1所示,本文计算对象为智能技术试验船,选取模型缩尺比λ = 1∶28。船舶主尺度参数如表1所示。本文仅采用船体光体进行计算,不考虑推进器、舵等附体的影响。

图 1 智能技术试验船计算模型 Fig. 1 Calculation model of intelligent technology test ship

表 1 船体主尺度及主要船型参数 Tab.1 Main dimensions and main ship type parameters of the hull
1.2 网格划分与边界条件

图2为本文的计算域,以船舶总长为特征长度L,计算域右侧距离船舶首部为2L,设为速度入口边界条件;计算域右侧距离船舶尾部为3L,设为压力出口边界条件;计算域的顶部和前后两侧距离船舶重心为2L,且均设为对称边界条件;计算域的底部距离船舶底部位置为d,设为无滑移壁面条件。通过改变d的值来模拟不同浅水工况。

图 2 计算域及边界条件示意图 Fig. 2 Schematic diagram of calculation domain and boundary conditions

图3为船舶表面的计算网格。对于整个计算域的网格划分采用多面体网格、切割体网格以及表面重构这三者相结合的方法进行网格的生成。计算中船舶表面第一层网格高度满足y+≈30。此外,针对水线面位置、船舶头部、尾部等曲率变化较大位置处进行局部网格细化处理。以d = 2.0 h为例,全局网格总数为120万。

图 3 船舶表面计算网格 Fig. 3 Grid distribution on surface of the ship
2 数值方法及验证

借助商业软件STAR-CCM+中的RANS求解器对智能技术试验船周围的粘性流场进行求解。数值模拟的湍流模型选取SST kω 模型,近壁面处理采用壁面函数,自由面的捕捉采用欧拉多相流模型中的VOF方法,采用瞬态模拟,时间步长取0.005 s。

开展智能技术试验船无界流场回转性能数值模拟研究,通过与智能技术试验船拘束模回转试验对比,验证数值计算方法的可靠性和准确性。试验对象与计算模型一致,缩尺比为1∶28如图4所示。关于旋臂水池以及数据处理方法的介绍可参考文献[8]。

图 4 智能技术试验船拘束模回转试验 Fig. 4 Intelligent technology test ship constrained model rotation test

不同无因次回转半径下,智能技术试验船侧向力系数和偏航力矩系数对比如图5所示。其中r′表示无因次回转半径,其计算公式为 r′= L / R。其中LR分别为模型的长度和实际回转半径。Y′N′分别为智能技术试验船侧向力系数和偏航力矩系数,其具体表达式如式(1)所示。

图 5 数值计算与模型试验结果对比 Fig. 5 Comparison of numerical calculation and model test results
$ \begin{split}Y' = \frac{Y}{{\dfrac{1}{2}\rho {L^2}{V^2}}},{\text{ }}\\N' = \frac{N}{{\dfrac{1}{2}\rho {L^3}{V^2}}} 。\end{split}$ (1)

其中YN分别为智能技术试验船侧向力和偏航力矩,V为旋转的线速度。

结合图5可知,数值计算与模型试验获得的不同回转半径下智能技术试验船侧向力系数和偏航力矩系数吻合较好,验证了本文计算方法的准确性。

3 计算结果

对智能技术试验船在傅汝德数Fr = 0.118时的浅水操纵性进行数值模拟研究,计算工况列表如表2所示。

表 2 计算工况列表 Tab.2 Calculation Condition List

数值计算的结果采用式(1)进行无因次化处理。不同壁面距离以及回转半径下智能技术试验船水动力系数值如图6所示。

图 6 不同壁面距离以及回转半径下智能技术试验船水动力系数值 Fig. 6 Hydrodynamic coefficient values of intelligent technology test ships under different wall distances and turning radius

可以看出,浅水效应对智能技术试验船流体动力系数影响很大,且该影响随着壁面距离的减小愈发显著。以r′ = 0.1979为例,当壁面距离8.0变为1.0时,智能技术试验船的侧向力系数和偏航力矩系数分别增大了12.8% 和14.6%;当壁面距离由1.0变为0.2时,智能技术试验船的侧向力系数和偏航力矩系数分别增大了114% 和131 %。图7为3个典型壁面距离下智能技术试验船表面的压力分布云图。可以看出,随着壁面距离的减小,浅水效应愈发显著,对应船舶表面的压力随之显著增大,因此对应的侧向力系数和偏航力矩有所增大。

图 7 不同壁面距离下船舶表面压力系数分布云图 Fig. 7 Cloud map of pressure coefficient distribution on ship surface at different wall distances

另一方面,随着无因次回转角速度的增加,浅水效应对智能技术试验船流体动力系数影响变化较小。当壁面距离8.0变为1.0时,随着无因次回转角速度从r′ = 0.1979逐步增大到0.3957,对应的侧向力系数增幅分别为12.8%、13.05%、11.89以及13.11%。不同无因次回转角速度下侧向力系数增幅变化量较小,因次可认为不同无因次回转角速度下,浅水效应对智能技术试验船的影响近乎相同。

不同壁面距离下智能技术试验船水动力导数值如图8所示。其中Yr′和Nr′由式(2)回归得到。

图 8 不同壁面距离下智能技术试验船水动力导数值 Fig. 8 Hydrodynamic conductivity values of intelligent technology test ships under different wall distances
$ Y{'} = Y_*^{'}u{{'}^2} + Y_r^{'}u{'}r{'} + Y_v^{'}u{'}v{'} ,N{'} = N_*^{'}u{{'}^2} + N_r^{'}u{'}r{'} + N_v^{'}u{'}v{'} \tag{2}$

可以看出,与水动力系数类似,智能技术试验船水动力导数值受浅水效应的影响很大。尤其是当d/h < 4.0时,智能技术试验船水动力导数值随着壁面距离的减小呈现剧烈增大的趋势。而当d/h > 4.0后,Yr′ 的变化较小可以忽略,Nr′ 则有些许增加。

4 结 语

本文采用商业软件STAR-CCM+对浅水效应下智能技术试验船回转操纵性进行了数值模拟研究。通过改变智能技术试验船与计算域底部之间的距离来模拟船舶在不同浅水工况下的航行姿态。数值模拟结果表明,随着壁面距离的减小,智能技术试验船的侧向力系数和偏航力矩系数呈现逐渐增大的趋势,且壁面距离越小,对应的水动力系数值增加越明显。对应的水动力导数值亦显著增加。本文研究相关结论可为智能技术试验船浅水航行时安全性能提供指导。

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