2025, Vol. 47
水下滑翔机作为一种通过改变自身所受的净浮力来获得所需驱动力的新型水下航行器，具有低能耗、大航程、可持续使用以及能长时间连续性探测等优点[1]，在海洋测绘、资源开发、灾害预警等方面得以广泛应用，由于在工作时几乎没有噪声，水下滑翔机还拥有优越的隐蔽性，在军事方面也有广阔的应用前景[2]。
国外较早展开了对水下滑翔机的研究，美国处于领先地位，在1989-1999年先后问世了Slocum、Seaglider和Spary等中小尺寸型号的水下滑翔机[3 − 5]。但随着水下滑翔机研究的不断深入和探测任务需求的不断增加，水下滑翔机的发展方向开始向大型混合驱动转变[6]。混合驱动水下滑翔机兼顾了常规水下滑翔机长续航、低能耗的优点和传统推进器驱动的水下航行器高机动能力的特点，能够根据任务需要选择滑翔和推进工况。比较典型的有：美国Memorial大学在Slocum滑翔机艉部加装螺旋桨推进器制造的Slocum混合驱动水下滑翔机[7]；法国ACSA机构研制的新型混合驱动水下滑翔机SeaExplorer[8]；英国国家海洋中心研制的AutosubLR号大型混合驱动水下滑翔机[9]以及天津大学研制的“海燕”系列混合驱动水下滑翔机[10 − 11]等。这些滑翔机的共同点是通过滑翔翼或主体产生的升力实现滑翔运动，在推进工况下使用螺旋桨推进器来提供动力。
已有研究表明，水下航行器在水下航行时大量能源消耗于克服航行阻力，而水下滑翔机因其长航程、大范围的工作特性导致不能及时补能，一定程度上制约了其发展[12]。故如何有效降低水下滑翔机的能源消耗成为新的研究热点。
科研人员发现海洋鱼类经过长期的进化，获得了水动力性能优异的生物结构，成为水下航行器的理想仿生对象[13]。Zhang等[14]研究发现鲨鱼皮肤的盾鳞结构能减小壁面粘滞阻力；Kramer[15]通过实验验证了海豚柔性皮肤能够抑制层流转捩为湍流的减阻机理；Barrett等[16]经实验发现在相同速度下拖曳鱼状物体所需的功率显著低于平直物体。
本文提出一种新型的仿生艇型水下滑翔机方案，通过借鉴海洋鱼类的低阻外形降低航行阻力，同时为了提高海洋环境适应性和航行机动性，将展长较长的单对滑翔翼替换为展长较短的多对滑翔翼，通过CFD仿真分析了多对翼的安装位置、后掠角、攻角等参数对该水下滑翔机水动力性能的影响，确定了多对翼的布置方案和理想工作范围，验证了该方案的可行性。
1 仿生外形多对翼水下滑翔机结构及原理 1.1 系统构成本仿生外形多对翼水下滑翔机的子系统有控制系统、能源系统、浮力与姿态调节系统、推进系统、滑翔翼收放系统、通信系统以及应急系统等，除推进系统和滑翔翼收放系统外，其余各子系统根据功能和重量分段安装在耐压壳体的不同舱室。滑翔机首尾两段均透水，首部透水舱装有浮力调节机构的油囊，尾部透水舱则安装有舵机和推进器。滑翔翼收放机构上下对称安装于耐压舱法兰上。各系统均为模块化设计，便于后期检测、维修和更换，具体系统构成如图1所示。
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图 1 仿生外形多对翼水下滑翔机系统构成示意图 Fig. 1 Schematic diagram of bionic boat-type multi-pair wing underwater glider system composition |
考虑到本仿生外形多对翼水下滑翔机滑翔翼具备的可收放功能，为尽可能降低滑翔翼在收放过程中对滑翔机水动力性能的影响，本水下滑翔机采用双壳体设计。外部透水的非耐压壳采用仿生艇型设计，拥有优秀的水动力性能；内部采用圆柱体金属耐压舱装载各子系统。区别于常规水下滑翔机，本滑翔机的滑翔翼为可收放设计，可根据工作模式在收拢和展开2种状态之间转换。收拢时滑翔翼完全位于非耐压壳体内部，不破坏非耐压壳优秀的水动力外形，有效降低了航行阻力。滑翔翼工作状态示意如图2所示。
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图 2 仿生外形多对翼水下滑翔机滑翔翼工作状态示意图 Fig. 2 Schematic diagram of the working state of the glider of the bionic boat-type multi-pair wing underwater glider |
本仿生外形多对翼水下滑翔机具有滑翔、推进、混合驱动3种工作模式，可根据任务需求及海洋环境自由切换。其中滑翔模式适用于大深度长航程探测任务，依靠滑翔翼及机身主体提供的升力实现锯齿形滑翔运动，减少能源消耗；当滑翔机需要进行水下快速性机动时切换为推进模式，依靠推进器实现高速航行，适用于紧急脱困、跟踪探测等场合；混合推进模式适用于特殊工作场景。由于普通滑翔模式滑翔速度较慢，当需要在短时间内进行跨深度探测时切换为混合驱动模式，为降低航行阻力，只留一对滑翔翼和推进器同时工作，提升锯齿形运动的航行速度，实现在海洋纵剖面上的快速探测。当滑翔机上浮至水面时，通过通讯天线向卫星传输所采集到的数据，进而反馈到任务船上，同时任务船也能够通过卫星向滑翔机传递信息，实现数据互通。本滑翔机工作模式示意如图3所示。
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图 3 仿生外形多对翼水下滑翔机工作模式示意图 Fig. 3 Schematic diagram of the operating mode of the bionic boat-type multi-pair wing underwater glider |
金枪鱼由于其典型的流线型外形被许多学者作为水下机器人的仿生对象进行了大量研究，其所属的鲭鱼科亦有鱼类具有良好的生物外形。故从鲭鱼科中选取鲭鱼、鲣鱼和金枪鱼3种鱼类作为目标仿生对象，选其中外形水动力性能最好的确定为本水下滑翔机的仿生对象。
在三维建模软件Solidworks中分别提取3种鱼类的外形曲线，经过处理后得到对应的滑翔机主体三维模型，考虑到作为滑翔机主体要具备足够的空间安装内部系统，故滑翔机主体三维模型的切面形状为圆形。同时为了对比常规线型的水动力性能，建立了水动力性能优良的Myring线型的回转体三维模型。统一特征长度后4种线型的滑翔机主体三维模型如图4所示。
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图 4 4种滑翔机主体三维模型示意图 Fig. 4 Schematic of the three-dimensional model of the main body of the four gliders |
合理的网格划分能够提高计算精度，降低计算量。通常计算域网格划分有结构化网格和非结构化网格2种。相比于结构化网格，非结构化网格单元质量略低，但其划分效率高，模型适应性好，适合复杂模型的网格划分。因此选择非结构化网格作为计算域的网格划分方法。
以鲭鱼模型为例，其水动力仿真的计算域为长5.5L（L为模型特征长度）、直径3L的圆柱体，模型位于计算域中心，轴线与计算域轴线重合，模型首部和尾部距离计算域入口边界和出口边界的距离分别为1.5L和3L，如图5所示。在ICEM软件中对模型及其流场进行网格划分，共生成网格数量为34万、50万、76万、110万和131万等5套网格，在CFD仿真软件中进行无关性验证结果如图6所示，结果表明110万与131万网格计算得到的阻力值相差1.7%，可认为110万网格时仿真结果基本稳定。最终网格划分结果如图7所示，其余模型的计算域网格划分方法与鲭鱼模型一致。
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图 5 计算域边界尺寸设置示意图 Fig. 5 Schematic diagram of computational domain boundary dimension setting |
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图 6 网格无关性验证结果 Fig. 6 Results of grid-independence validation |
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图 7 鲭鱼模型边界层网格划分示意图 Fig. 7 Schematic diagram of mackerel model and computational domain meshing |
仿真时选择不可压缩流体模型，压力基求解器，湍流模型选择RNG k-ε。计算域入口设定为速度入口；计算域出口设定为压力出口，计算域壁面设置为无滑移壁面，壁面粗糙度为0。选择SIMPLEC算法求解N-S方程，选择二阶迎风格式来提高求解精度。
2.1.4 仿真结果与经验公式对比为了验证仿真设置和边界条件的合理性，从而开展后续的滑翔翼布置方案及水动力性能仿真计算，将采用ITTC-57摩擦阻力经验公式[17]计算得到的摩擦阻力值与仿真得到的模型摩擦阻力值进行误差分析，表述为：
| $ \left\{\begin{gathered} {{\boldsymbol{F}}_{{f}}} = {C_{{f}}}\rho {V^2}S/2，\\ {C_{{f}}} = 0.075/{(\lg Re - 2)^2} 。\\ \end{gathered} \right.$ | (1) |
式中：Ff为摩擦阻力；ρ为海水密度；V为航速；S为湿面积；Cf为摩擦阻力系数；Re为雷诺数。以鲭鱼模型为例，计算结果如表1所示。
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表 1 鲭鱼模型摩擦阻力计算值 Tab.1 Calculated values of frictional resistance for the mackerel model |
由表1和图8可知，按照前述的仿真前处理方法及边界条件设置得到的仿真结果与理论值相差不大，CFD计算值与理论值的变化趋势基本相同，阻力与航速成二次方增长关系。在4 kn航速下CFD计算值与理论值出现最大误差，其值为7.89%。整体来看，仿真结果均处于合理范围内，故前述仿真方法较为合理。
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图 8 理论计算结果与CFD仿真结果对比 Fig. 8 Comparison between theoretical calculation results and CFD simulation results |
按照上述边界条件的设置分别计算4种模型在攻角为0°，航速0.5、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4 kn下的航行阻力。通常水下航行器航行时受到的总阻力包括压差阻力、摩擦阻力和兴波阻力[18]，由于本水下滑翔机的下潜深度远超其机体长度，兴波阻力可忽略不计，仅计算压差阻力和摩擦阻力，其计算方式为：
| $ {{\boldsymbol{F}}_{{D}}} = \rho S{V^2}({C_{{f}}} + {C_{{p}}})/2 ，$ | (2) |
| $ \left\{\begin{gathered} {C_{{f}}} = 2{{\boldsymbol{F}}_{{f}}}/\rho S{V^2}，\\ {C_{{p}}} = 2{{\boldsymbol{F}}_{{p}}}/\rho S{V^2} 。\\ \end{gathered}\right. $ | (3) |
式中：FD为滑翔机的航行阻力；Cp为滑翔机的压差阻力系数；Fp为滑翔机的压差阻力。图9为4种模型在不同航速下的阻力曲线图。
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图 9 4种模型在不同航速下的阻力曲线图 Fig. 9 Drag curves of the four models at different speeds |
可知，4种模型受到的航行阻力均随航速增大而增大，其中摩擦阻力占总阻力的比值约为60%～70%，对总阻力的变化具有重要影响。其中金枪鱼模型的航行阻力增速显著高于其他3种模型，在各航速下受到的航行阻力均最大；鲣鱼模型和Myring模型在0.5～1.5 kn航速下航行阻力相差较小，航速高于1.5 kn时，Myring模型的航行阻力大于鲣鱼模型。鲭鱼模型在各航速下受到的航行阻力和阻力增速均小于其他3种模型，所受最大航行阻力比其余3种模型分别降低27.8%、39.3%和21.4%，拥有最好的水动力外形，因此本滑翔机选择鲭鱼模型作为主体。
2.3 多对翼轴向位置性能分析 2.3.1 滑翔机性能评价指标常用的水下滑翔机的性能评判指标有升力、阻力、升阻比和俯仰力矩等，其计算公式如下：
| $ \left\{ \begin{gathered} {{\boldsymbol{F}}_{{D}}} = \frac{{\rho {V^2}S{C_{{d}}}}}{2}，\\ {{\boldsymbol{F}}_{{l}}} = \frac{{\rho {V^2}S{C_{{l}}}}}{2}，\\ {\boldsymbol{M}} = \frac{{\rho {V^2}SL{C_{{m}}}}}{2} 。\\ \end{gathered} \right. $ | (4) |
式中：Fl为滑翔机产生的升力；M为俯仰力矩；Cl为升力系数；Cd为阻力系数；Cm为俯仰力矩系数；L为滑翔机特征长度。
上述指标中升阻比是衡量滑翔机滑翔经济性的重要指标[19]，升阻比越大，滑翔经济性越高；除考虑滑翔经济性外，静稳定性也是水下滑翔机设计时的一项重要考量，其定义为：滑翔机在受到扰动后攻角发生变化，因此产生的俯仰力矩使滑翔机重新恢复到原攻角状态的能力[20]。故俯仰力矩是判断滑翔机静稳定性的重要指标，其判别方式为：观察俯仰力矩M与攻角α的曲线与坐标系横轴交点处的斜率[21]。即斜率为正，攻角变化量产生的俯仰力矩使攻角增量继续增大，滑翔机不能恢复原状态，此时滑翔机静不稳定；斜率为0，攻角变化量不引起俯仰力矩变化，此时滑翔机处于临界稳定状态；斜率为负，攻角变化量产生的俯仰力矩能够使滑翔机恢复到原状态，此时滑翔机静稳定。
2.3.2 上单翼轴向布置方案由于2对滑翔翼布置方式的排列组合结果较多，同时考虑到中单翼布置不利于滑翔翼收放装置的安装，故采取上单翼和下单翼垂向布置方案，先确定上单翼的安装位置，进而确认下单翼的安装位置。
滑翔翼相对于滑翔机主体轴向位置的参数定义如图10所示，本滑翔机主体长度L为2.73 m，滑翔翼展长为0.3 m。将滑翔翼根部中心点与滑翔机主体首部的轴向距离L1定义为滑翔翼相对于滑翔机的轴向位置。考虑到滑翔翼收放系统的安装空间及滑翔翼需要完全收进非耐压壳体中，限制滑翔翼的轴向布置范围为0.2L～0.7L，在此范围内通过仿真确定滑翔翼的轴向安装位置。
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图 10 滑翔翼轴向位置定义示意图 Fig. 10 Schematic diagram of the definition of the axial position of the glider |
设定仿真工况为航速1 kn，攻角为0°～10°，分别对位于L1=0.2L、0.3L、0.4L、0.5L、0.6L、0.65L和0.7L位置处的上单翼进行水动力仿真，结果如图11所示。
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图 11 不同轴向位置上单翼性能指标随攻角变化曲线图 Fig. 11 Variation of monoplane performance index with angle of attack in different axial positions |
可知，滑翔机升阻比随滑翔翼轴向位置变化的趋势差别不大，滑翔翼位置越靠后，滑翔机升阻比越小。同一轴向位置下，升阻比随攻角的增大而增大，但增速逐渐降低，其中0.2L处的升阻比在8°攻角处出现最大值；俯仰力矩随滑翔翼位置的变化趋势与升阻比一致，当滑翔翼的轴向位置在0.6L以前，同一轴向位置下俯仰力矩随攻角的增大而增大，当滑翔翼的轴向位置超过0.6L时，俯仰力矩随攻角增大而减小，其曲线与坐标系横轴交点的斜率为负，滑翔机表现为静稳定。考虑到滑翔翼位于0.7L处的收放空间较为极限，因此选择将上单翼布置在0.65L处。
2.3.3 下单翼布置方案将上单翼的位置固定，经仿真寻求合适的下单翼轴向布置位置，仿真工况与上单翼保持一致，所得结果如图12所示。
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图 12 不同轴向位置下单翼性能指标随攻角变化曲线图 Fig. 12 Variation of monoplane performance index with angle of attack for different axial positions |
可知，下单翼位于不同轴向位置的升阻比和俯仰力矩随攻角变化趋势与上单翼相似。相同轴向位置下滑翔机的升阻比随着攻角的增大而增大，相同攻角下滑翔机的升阻比随着滑翔翼轴向位置靠后而减小；开始时攻角增大，俯仰力矩的增速较快，尤其是在0.2L处。之后随着滑翔翼后移，攻角增大时俯仰力矩的增速逐渐降低，当滑翔翼后移到0.6L之后，俯仰力矩开始随着攻角增大而减小，其曲线斜率开始为负，此时滑翔机具备静稳定性。因此下单翼的轴向位置也选择在0.65L处。
2.4 多对翼变后掠角性能分析设定仿真工况为航速1 kn，攻角为0°～10°，分别计算滑翔翼在10°、20°、30°、40°和50°后掠角下的水动力性能，所得结果如图13所示。
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图 13 不同后掠角下多对翼性能指标随攻角变化曲线图 Fig. 13 Variation curves of multi-pair wing performance index with angle of attack at different backswept angles |
可知，同一后掠角下滑翔机升阻比随攻角增大而增大，而相同攻角下，后掠角增大升阻比反而降低。相对于俯仰力矩，后掠角对俯仰力矩的影响较大，当后掠角不超过20°时，俯仰力矩随着攻角的增大而减小，此时滑翔机在0°～10°攻角范围内具有良好的静稳定性。当后掠角在30°～40°范围时，俯仰力矩在0°～4°、6°～8°攻角范围内递减，此时滑翔机具有静稳定性；当攻角介于4°～6°和8°～10°时，俯仰力矩增大，此时滑翔机静不稳定；当后掠角为50°时，俯仰力矩在0°～10°攻角范围内均与攻角一同增大，此状态下滑翔机不具备静稳定性。
3 结 语1）提取鲭鱼外形曲线创建的模型在4种模型中拥有最优的水动力性能，在相同特征长度下，其航行阻力最小，故选作本滑翔机主体线型；
2）多对翼的轴向布置位置在距滑翔机首部0.6L之后有利于滑翔机的静稳定性，在0.65L处，滑翔机所受的升阻比仅次于0.7L处，俯仰力矩最小，兼顾良好的滑翔经济性和静稳定性；
3）本滑翔机多对翼后掠角小于20°时在0°～10°攻角下俯仰力矩递减，静稳定性良好；后掠角越大，静稳定攻角范围越小，后掠角超过50°后丧失静稳性。
| [1] |
石晴晴, 牛文栋, 张润锋, 等. 水下滑翔机路径规划研究综述及展望[J]. 中国舰船研究, 2023, 18(1): 29-42+51. SHI Q Q, NIU W D, ZHANG R F, et al. Review and prospects of underwater glider path planning[J]. Chinese Journal of Ship Research, 2023, 18(1): 29-42+51. |
| [2] |
屈新雨, 王征. 水下滑翔机研究应用现状及未来展望[J]. 船电技术, 2023, 43(11): 27-32. QU X Y, WANG Z. Research and application status of under water glider and future prospects[J]. Marine Electric & Electronic Engineering, 2023, 43(11): 27-32. DOI:10.3969/j.issn.1003-4862.2023.11.006 |
| [3] |
STOMMEL H. The SLOCUM mission[M]. Oceanography, 1989, 2(1): 22−25.
|
| [4] |
ERIKSEN C C, OSSE T J, LIGHT R D, et al. S-eaglider: A long-range autonomous underwater vehicle for oceanographic research[J]. IEEE Journal of Oceanic Engineering, 2001, 26(4): 424−436.
|
| [5] |
SHERMAN J, DAVIS R, OWENS W B, et al. The autonomous underwater glider "Spray"[J]. IEEE Journal of Oceanic Engineering, 2001, 26(4): 437−446.
|
| [6] |
宋保维, 潘光, 张立川, 等. 自主水下航行器发展趋势及关键技术[J]. 中国舰船研究, 2022, 17(5): 27-44. SONG B W, PAN G, ZHANG L C, et al. Development trend and key technologies of autonomous underwater vehicles[J]. Chinese Journal of Ship Research, 2022, 17(5): 27-44. |
| [7] |
JONES C P. Slocum glider persistent oceanography, In Autonomous Underwater Vehicles (AUV)[J]. IEEE/OES, 2012: 1−6.
|
| [8] |
SPEZIA L. Inovative glider technology[R]. ACSA Underwater GPS, 2008.
|
| [9] |
FURLONG M E, PAXTON D, STEVENSON P, et al. Autosub Long Range: A long range deep diving AUV for ocean monitoring. Autonomous Unde-rwater Vehicles (AUV)[J]. IEEE/OES. IEEE, 2012: 1−7.
|
| [10] |
WANG S X, SUN X J, WANG Y H, et al. Dynamic modeling and motion simulation for a winged hybrid-driven underwater glider[J]. China Ocean Engineering, 2011, 25(1): 97−112.
|
| [11] |
LIU F, WANG Y H, WANG S X. Development of the Hybrid Underwater Glider Petrel-II[J]. Sea Technology. 2014, 55(4): 51−54.
|
| [12] |
刘庆萍. 水—固界面系统二元仿生耦合减阻研究[D]. 吉林: 吉林大学, 2013.
|
| [13] |
郭松子, 马俊, 李志印, 等. 拍动式仿鹞鲼水下机器人设计及其游动性能试验[J]. 中国舰船研究, 2022, 17(4): 139–144. GUO S Z, MA J, LI Z Y, et al. Design and swimming test of myliobatid-inspired robot[J]. Chinese Journal of Ship Research, 2022, 17(4): 139–144. |
| [14] |
ZHANG D Y, LUO Y H, XIANG L I, et al. Numerical simulation and experimental study of drag reducing surface of a real shark skin[J]. Journal of Hydrodynamics, 2011, 23(2): 204-211. DOI:10.1016/S1001-6058(10)60105-9 |
| [15] |
KRAMER M O. Boundary layer stabilization by distributed damping[J]. Naval Engineers Journal, 2010, 72(1): 25-34. |
| [16] |
BARRETT D S, TRIANTAFYLLOU M S, YUE D K P, et al. Drag reduction in fish-like locom-otion[J]. Journal of Fluid Mechanics, 1999, 392: 183-212. DOI:10.1017/S0022112099005455 |
| [17] |
王献孚. 船用翼理论[M]. 北京: 国防工业出版社, 1998.
|
| [18] |
柏开祥, 郑伟涛, 王德恂, 等. 基于ITTC-57对于帆板阻力成分的计算与分析[J]. 武汉理工大学学报, 2006(5): 98-101. BAI K X, ZHENG W T, WANG D X, et al. Calculating and analyzing of sailboard's resistance component basing on ITTC57 friction-resistance formula[J]. Journal of Wuhan University of Technology, 2006(5): 98-101. DOI:10.3321/j.issn:1671-4431.2006.05.029 |
| [19] |
孙伟成, 宋大雷, 严志鹏, 等. 基于水动力参数设计的水下滑翔机横向静稳定性改善研究[J]. 舰船科学技术, 2021, 43(15): 68−76. SUN W C, SONG D L, YAN Z P, et al. The improvement of lateral static stability for underwater glider based on hydrodynamic parameters[J]. Ship Science and Technology, 2021, 43(15): 68−76. |
| [20] |
宋方希. 基于CFD的混合驱动水下航行器外形研究[D]. 天津: 天津大学, 2012.
|
| [21] |
吴衍志. 基于可变形水动力外形的泵喷推进水下滑翔机附体结构优化研究[D]. 武汉: 华中科技大学, 2023.
|