渔船减阻球鼻艏模型优化研究.pdf
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1、第6 3卷第4期20 2 3年7月大 连 理 工 大 学 学 报J o u r n a l o fD a l i a nU n i v e r s i t yo fT e c h n o l o g yV o l.6 3,N o.4J u l y 2 0 2 3文章编号:1 0 0 0-8 6 0 8(2 0 2 3)0 4-0 3 9 3-0 6渔 船 减 阻 球 鼻 艏 模 型 优 化 研 究张 亚*1,庞 洪 祯1,徐 梦 婷2,刘 冰 清1,白 世 阳1(1.大连海洋大学 航海与船舶工程学院,辽宁 大连 1 1 6 0 2 3;2.齐鲁工业大学 艺术设计学院,山东 济南 2 5 0 3
2、 5 3)摘要:为探究球鼻艏变化对渔船水动力性能的影响,在母型船直立艏方案的基础上,以总阻力为优化目标,进行增设球鼻艏设计.首先对渔船进行参数化建模,采用自由变形(F F D)方法对艏部的几何参数进行改造;然后使用拉丁超立方设计方法进行采样,将C F D数值模拟与B P神经网络相结合,建立以高度精确的数值模拟为优化特征的母型船预测模型;最后利用遗传算法对渔船进行目标优化,寻求总阻力优解的设计点.结果表明:基本船型配合增设优解的球鼻艏后,在3种航速情况下,总阻力分别减小0.3 0%、0.5 8%、1.0 2%.关键词:总阻力;自由变形方法;球鼻艏;B P神经网络;优化中图分类号:U 6 7 4.
3、3文献标识码:Ad o i:1 0.7 5 1 1/d l l g x b 2 0 2 3 0 4 0 0 9收稿日期:2 0 2 2-0 5-0 9;修回日期:2 0 2 3-0 5-2 6.基金项目:辽宁省教育厅2 0 2 1年度科学研究经费项目(L J K Z 0 7 2 8).作者简介:张亚*(1 9 8 1),女,副教授,硕士生导师,E-m a i l:z h a n g y ad l o u.e d u.c n;庞 洪 祯(1 9 9 8),男,硕 士 生,E-m a i l:2 0 8 6 3 9 8 9 4 6q q.c o m.0 引 言在国务院推进“海洋渔业战略产业化”的背
4、景下,我国已经开启了海洋渔业可持续健康发展的新征程.国家加大了对渔船节能减排的支持力度,设立了渔船节能减排专项,为全面推进渔船改造升级、加强节能减排提供了有力支持.因此,对渔船加装球鼻艏进行优化设计,提高渔船的阻力性能,对节约能源、降低能耗、提高渔船的稳定性具有重要意义.不同球鼻艏应用到船舶时的减阻效果不一样,增设哪种类型球鼻艏,以及球鼻艏参数与船体的配合度等是增设球鼻艏设计方案优化的重点方向.在船型优化方面国内外研究人员做过一系列的研究.P r e z等1基于三次B样条曲线对渔船进行了球鼻艏设计,通过C F D计算验证了增加球鼻艏的可行性.赵智萍2对一艘玻璃钢拖网渔船进行了增设球鼻艏设计,结
5、果表明满载与设计航速附近,球鼻艏在阻力性能上比直立艏有明显优势.综上所述,国内外学者针对船舶增设球鼻艏做了大量研究,证实增设球鼻艏后适用性良好,但探究增设球鼻艏参数对阻力性能的影响并运用到船型优化的并不多见.本文以某渔船作为初始船型,设计以总阻力最小 为 目 标 函 数 的 船 型 优 化 方 法.首 先,通 过NUR B S曲线对渔船进行参数化建模,利用自由变形(F F D)方法对渔船进行增设球鼻艏改造;其次,针对设计变量运用拉丁超立方设计方法进行样本空间采样,通过C F D数值模拟计算样本总阻力;最后,利用B P神经网络进行模型预测,建立总阻力与设计变量之间的变化曲线,并利用遗传算法获得最
6、小总阻力船体形状优化模型,以验证新方法的可行性与优越性.1 渔船参数化建模一般参数化建模分为4个步骤:特性参数的选择、纵向特性曲线的设计、横截面特性曲线的生成、船体表面的确定3.利用NUR B S曲线可对船体型线进行参数化描述,即4:P(u)=ni=0wiNi,k(u)dini=0wiNi,k(u)(1)式中:wi是权重因子,di是控制点,Ni,k(u)是由节点矢量确定的k次规范样条基函数,u是节点矢量.同理,可用NUR B S曲线对船体曲面进行描述,即:p(u,v)=ni=0mj=0wi,jdi,jNi,k(u)Nj,l(v)ni=0mj=0wi,jNi,k(u)Nj,l(v)(2)式中:d
7、i,j是控制点网格,Ni,k(u)是节点矢量u=(u0 un+k+1)的样条基函数,Nj,l(v)是节点矢量v=(v0 vm+l+1)的样条基函数,wi,j是权重因子.根据某渔船的主要参数,采用NUR B S曲线进行船体参数化建模,见表1.船体的参数化建模是C F D计算分析的前提,为后续数值计算的准确性提供保证.在C F D计算中采用11的模型比例,如图1所示.表1 渔船主要参数T a b.1 M a i np a r a m e t e r so f f i s h i n gb o a t总长/m垂线间长/m型宽/m型深/m平均吃水/m设计航速/k n3 7.83 0.66.3 02.8
8、 52.2 01 0图1 参数化模型F i g.1 P a r a m e t r i cm o d e l2 增设球鼻艏设计本文运用自由变形方法针对母型船船体进行型线改造.自由变形方法是由S e d e r b e r g等5在计算图形学中提出,经过多年的发展已经普遍应用于各个领域.自由变形方法的工作原理6如下:(1)在待变形对象的立方体中按照三维坐标系构造一个长方体格子;(2)对长方体格子上的控制点定义;(3)调整长方体格子上的控制点,变形物体通过格子上控制点的形变进行定义.通过自由变形方法对母型船型线进行修改的流程如下7:(1)将母型船船体表面按照纵向与横向进行划分,即纵向m个点,横向n
9、个点,母型船船体表面表示为mn个网格.(2)将网格点坐标由原先的(x,y,z)转变为(x/L,y/B,z/H),其中L为船长,B为型宽,H为型深,再将转变的坐标放入长方体控制点之中,两者之间的映射关系式为 X(s,t,u)=li=0mj=0nk=0Bk,n(u)Bj,m(t)Bi,l(s)Qi,j,k(3)式中:l与Bi,l(s)、m与Bj,m(t)、n与Bk,n(u)是B e r n s t e i n多项基函数的关系,Qi,j,k为控制点三维坐标.(3)根据船体几何特点设计若干变量,长方体的若干控制点则是由每个设计变量组成,通过改动设计变量,经过式(3)计算获得变动后的网格点坐标,变动后的
10、网格点由NUR B S曲线连接,重组成新的船体曲面.根据有关球鼻艏船型优化研究,在一定速度范围内,控制船体球鼻艏的大小和位置,对于船体球鼻艏 产 生 的 波 系 与 船 体 波 系 可 能 有 干 扰 作用8,本文在此基础上进行增设球鼻艏研究.球鼻艏大致可分为S V型、柱状撞角型、水滴型、上翘S V型等形式9,目前渔船多采用S V型和水滴型球鼻艏.据资料统计,S V型球鼻艏在较为宽广的速度范围都可降低船体总阻力并提高推进性能,因此采用S V型球鼻艏对船体进行了增设球鼻艏设计.总共选择了1 2组顶点,由两个设计参数控制船体艏部增设球鼻艏的走向,并且实现水线以下的船体自动变形,如图2所示.根据特征
11、参数对球鼻艏设计进行了约束条件的设定,球鼻艏的长度约束l/Lp p=0%7.5%,球鼻艏浸湿比h/T=5 5%6 5%.增设球鼻艏设计变量约束条件见表2.为了通过减少设计空间来降低计算成本,同时又能在不丢失几何信息的情况下表示出球鼻艏,本研究只考虑了两个设计参数.图2 增设球鼻艏控制点图F i g.2 D i a g r a mo f c o n t r o l p o i n t so f a d d i n gb u l b o u sb o w在设计 初 期,通 过 拉 丁 超 立 方 采 样(L a t i nh y p e r c u b es a m p l i n g,LH S)
12、方法1 0生成具有空间填充和映射性能的试验设计点,以较少的设计点493大连理工大学学报第6 3卷 表2 设计参数及约束条件T a b.2 D e s i g np a r a m e t e r sa n dc o n s t r a i n t s上下限球鼻艏长度/m球鼻艏浸湿高度/m上限2.2 9 51.4 3下限01.2 1获得较为精确的响应.拉丁超立方采样的具体内容如下:首先,确定变量的个数N,每个变量xi都有设计空间xm i ni,xm a xi,i1,N;其次,将每个变量xi的设计空间均分为M份;最后,得到MN的矩阵,行代表独立变量,列对应随机从设计空间挑选的变量.3 增设球鼻艏优
13、化设计3.1 目标函数及评估方法以船模在设计航速1 0k n时,控制球鼻艏浸湿高度与球鼻艏长度两个设计参数下总阻力最小为优化目标.为保证优化结果的精确度,文中采用非稳态R AN S方法对渔船阻力进行数值模拟预报.湍流模型选取R e a l i z a b l ek-,数值求解时自由液面采用VO F法处理.为精确捕捉开尔文波在船体周围的运动情况变化,对船体附近的网格进行了细化,如图3(a)所示.计算的收敛性直接影响船体表面的网格质量,为了更好地捕捉复杂流动特征,对船体表面进行了网格细化,如图3(b)所示.为保证优化结果分析的准确性,增设球鼻艏时进行数值模拟仿真的方法均保持一致,其目的是对增设不同
14、参数球 (a)自由液面网格(b)船体表面网格图3 网格划分F i g.3 G r i dd i v i s i o n鼻艏得到的船舶阻力性能采用相同的标尺.3.2 B P神经网络的应用B P神经网络1 1是基于误差反向传播算法的人工神经网络,主要由3个部分组成,分别是输入层、输出层和隐含层,如图4所示.图4 3层B P神经网络结构F i g.4 T h r e e-l a y e rB Pn e u r a l n e t w o r ks t r u c t u r e对于3层B P神经网络,假设输入层变量n个,输出层变量m个,隐含层神经元s个,隐含层的输出为bj,隐含层的阈值为j,输出层的
15、阈值为k,隐含层的传递函数是f1,输出层的传递函数是f2,输入层到隐含层的网络权重为wi j,隐含层到输出层的网络权重为wj k,可以得到隐含层的神经元输出1 2:bj=f1 ni=1wi jxi-j(4)其中i=1,2,n;j=1,2,s.计算输出层的结果为yk,即:yk=f2 sj=1wj kbj-k(5)其中j=1,2,s;k=1,2,m.由神经网络实际输出定义误差函数为e=mk=1(tk-yk)2(6)其中tk为期望输出.在优化过程中,增加的每一个球鼻艏参数对目标函数的影响结果是不一样的,如果能从中选出最优变量,可以提高增设球鼻艏的效率.采用拉丁超立方采样方法生成4 0个样本集构建B
16、P神经网络的样本值.图5为设计变量在二维空间的投影.B P神经网络模型表达式如下:Y=w(2,3)1 1t a n s i g(w(1,2)1 1x1+w(1,2)2 1x2+b(2)1)+w(2,3)2 1t a n s i g(w(1,2)1 2x1+w(1,2)2 2x2+b(2)2)+w(2,3)3 1t a n s i g(w(1,2)1 3x1+w(1,2)2 3x2+b(2)3)+b(3)1(7)593 第4期 张亚等:渔船减阻球鼻艏模型优化研究图5 设计变量在二维空间的投影F i g.5 P r o j e c t i o no fd e s i g nv a r i a b
17、l e s i nt w o-d i m e n s i o n a l s p a c e式中:w(1,2)2 1是第1层的第2个节点到第2层的第1个节点的权重;b(3)1是第3层的第1个节点的阈值.B P神经网络算法对样本值进行迭代训练,通过不停调整,使误差满足精度要求,得到最佳网络,如图6所示.图6 阻力预报F i g.6 R e s i s t a n c ep r e d i c t i o n由图6可知,神经网络的预测误差较小,说明此网络训练较好,预测模型可作为代理模型用于船型优化.3.3 优化算法遗传算法(g e n e t i ca l g o r i t h m,GA)1 3
18、是一种基于种群和搜索的启发式方法,是通过交叉和变异等遗传功能操作染色体产生新种群的迭代过程.在设计空间搜索设计航速1 0k n时总阻力最小和满足排水量约束的优化船型.设置初始种群数量为5 0,迭 代 次 数 为2 0 0.优 化 结 果 如 图7所示.从图7中可以看出,P a r e t o解在4 0代之前处于振荡状态,4 0代以后开始趋于平稳.图7 遗传算法优化结果F i g.7 O p t i m i z a t i o nr e s u l t so fG A4 增设球鼻艏效果分析利用遗传算法求解B P神经网络预测模型的最优解见表3.在不改变垂线间长的情况下进行增设球鼻艏设计,并考虑浸湿
19、高度的影响,模型对比如图8所示.表3 优化结果T a b.3 O p t i m i z a t i o nr e s u l t s相对长度/%相对高度/%相对排水体积/%4.8 96 2.33.1 8图8 模型对比F i g.8 M o d e l c o m p a r i s o n表4阻力组成误差比中的误差是原始值与优化值相比的百分比,在增设球鼻艏优化过程中,提高航速,总阻力的变化会越来越大.表4 阻力组成误差比T a b.4 R e s i s t a n c ec o m p o s i t i o ne r r o r r a t i o航速/k n压差阻力误差/%黏性阻力误差
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