某高速槽道滑行艇船型优化研究

2023-11-17戈亮冯鸿渔

广东造船 2023年5期

戈亮冯鸿渔

摘要：高速槽道双体滑行艇是一种具备贯穿中间的槽道和两个深V型片体的船型，槽道内部的气体层可以起到减阻作用，是一种水动力性能优良的船型。针对该船的船型参数和槽道几何参数对水动力性能的影响进行研究，并探索其优化方法，为未来双体滑行艇新船型的开发奠定基础。本文以某型槽道双体滑行艇为研究对象，研究船型参数和槽道参数对阻力和航态的影响，并基于Savitsky经验公式和遗传算法进行阻力优化，同时采用CFD方法进行优化效果验证，得到水动力性能更优越的槽道双体船型。

关键词：双体槽道艇；船型优化；计算流体力学；阻力性能

中图分类号：U674.92 文獻标识码：A

Study on Optimization of High-Speed Tunnel Planning Catamaran

Ge Liang1， Feng Hongyu2

（ 1. Naval Armament Department， Beijing 100036; 2.Guangzhou Marine Engineering Corporation， Guangzhou 510250 ）

Abstract： High-Speed tunnel planning catamaran consists of 2 deep V-shape bodies and a tunnel through the whole hull， and its hydrodynamic is excellent. The tunnels internal gas layer can reduce resistance. The influence of hull and tunnel parameters on hydrodynamic is studied， and explore optimization method in order to lay the foundation of nesw planning catamaran form development. The article takes the tunnel planning catamaran as object to study the influence of hull and tunnel parameters on resistance and sea-keeping performance， and optimizes its resistance based on Savitsky empirical formula and genetic algorithm. At the same time， the CFD method was used to verify the results.

Key words： tunnel planning catamaran; hull optimization; computational fluid mechanics; resistance performance

1 前言

相对于单体滑行艇，高速槽道双体滑行艇的槽道能令航行姿态更加稳定，避免船舶高速航行途中出现海豚跳；相对于常规双体船，滑行艇在航行时船体逐渐抬高，减少湿表面积以获得更高的航速[1]。因此，高速槽道双体滑行艇相对于常规船型，拥有更优越的水动力性能。

蒋中沅[1]等构造了参数化模型，研究槽道双体滑行艇槽道宽度和斜升角对船体阻力性能的影响，最终得到了阻力优化效果达17.3%的优化模型；徐伟桐[2]等基于CFD方法研究双体槽道滑行艇的阻力性能和迎浪规则波中的耐波性能；姬朋辉[3]基于CFD方法研究了V型槽道双体船的水汽分布；邹劲[4]等基于CFD对倒V型双体槽道滑行艇在高航速下的阻力性能进行评估，与传统的滑行艇相比其阻力增加较为缓慢，增加槽道的宽度在低速阶段会增加船体的阻力。

整体来看，基于CFD方法对槽道滑行艇的槽道几何参数对阻力性能的研究有了一定进展，但是对船型整体参数及槽道参数进行设计优化的研究较少，考虑到为了更优越的水动力性能，双体槽道滑行艇未来将得到更多的开发和推广，船型优化则是新船型开发的重要方法。本文通过分别研究槽道双体滑行艇整体几何参数和槽道参数对阻力和航态的影响，并进行船型优化，为槽道双体滑行艇的优化设计提供参考。

2 研究对象及设计参数

以某高速双体滑行艇作为研究对象，其三视图如图1所示。该艇中间被一条槽道贯穿，左右两侧各有一个深V型的片体。

该艇的主要设计参数可以分成两类：船型整体的设计参数；槽道的设计参数。本文分别从这两类参数中，提取具有代表性的设计参数进行研究，如表1所示。

全船坐标系以基线和尾封板所在平面的交点作为基点，船长方向由船尾到船首为正，船宽方向以右舷为正，高度方向向上为正。

3 阻力性能优化

3.1 遗传算法概述

本文选择遗传算法作为模型的优化算法。遗传算法把群体中的所有个体作为研究对象，通过随机指导的方法在参数空间内进行高效搜索，其原理参考了自然界中强大个体的基因能够更大几率保留下来并通过杂交、遗传、变异的方式产生更优秀的个体，其优点如下：

1）适合多个领域的快速搜索寻优能力；

2）基于群体进行搜索，能够多个个体同时比较，鲁棒性高；

3）拓展性强，可以和其他算法联合优化。

遗传算法的过程如下：

1）首先参考自然界中个体表现和基因编码的特点，寻找一种将问题进行数字化编码方案，常用的有二进制编码法、和浮点编码法；

2）通过初始过得到一个基本种群及所适配的数字化编码；

3）对种群中的个体进行解码，并根据解码所得的结果，以适应度为指标选取合适的适应度航速，该指标越高说明函数的适配性越好；

4）进行选择、交叉和变异，得到新的子代种群，并根据适应度指标选择表现好的个体，使其与父代种群中的个体进行对比替换，同时子代的个体之间也互相比较。

3.2 优化模型构建

本船的优化目标为：实船航速VS=40 kn时总阻力Rt最小。优化过程中的约束提条件为满载排水量在初始船1%以内变化，优化模型为：

船体几何形状采用Maxsurf软件进行变换，其中设计参数的变化范围如表2所示。每个参数可以均匀取得11个点，同时改变最大船宽Bm和重心纵向位置XG，总共得到121个样本。

3.3 优化样本生成

1）采用Maxsurf软件中的Savitsky经验公式，进行水动力性能预报，得到总阻力和纵倾值的计算结果。其中：重心纵向位置在变化范围内均匀取11个点得到阻力性能预报，见表3所列。

纵倾值随重心纵向位置变化的曲线，如图2所示。

由表3和图2可知，随着重心纵向位置朝船首方向移动，船体受到的总阻力逐渐增大，纵倾值则逐渐减少。

2）总阻力随最大船宽变化曲线图，如图3所示。

纵倾值随最大船宽变化曲线图，如图4所示。

3.4 优化结果

在优化模型构建完成的基础上，基于遗传算法对船体总阻力Rt进行寻优，其中遗传算法的参数设置如表4所示，最终得到如图5所示的优化结果。

由图5可知，整个寻优过程在大约第10代后开始收敛，最终得到的优化模型最大宽度为Bm=0.372 9 m、重心的纵向位置为XG=0.451 948，此时对应的最小阻力值为19.681 N。

将模型优化结果换算为实船，则实船的船宽为3.356 m、重心的纵向位置为4.067 m。相对于母型船，优化船型的重心纵向位置XG向船后移动，最大船宽Bm相对于母型船偏小。其中，重心纵向位置XG的变化大致符合图2中的变化规律，最大船宽Bm的变化则和图3中的变化规律相反，由此可见重心纵向位置XG和最大船宽Bm关于船体总阻力具有一定的耦合作用，且重心纵向位置的影响大于最大船宽的影响。

3.5 基于CFD的优化结果验证

为了验证优化结果，采取上述同样的步骤，将经验公式得到的值替换为CFD计算滑行艇的阻力值。

采用基于粘流理论的CFD软件STAR CCM+分别对以上船型进行设计航速为40 kn时的水动力性能的计算。考虑到该船型在高速航行时浮态变化较大，计算采用重叠网格技术，将整个计算域划分为背景区域和重叠区域，整个背景区域的入口位于船前的2倍船长，出口位于船后4倍船长，顶部边界面位于水面以上1.5倍船长，底部边界面位于水面以下2倍船长，而重叠域的边界设置为左侧0.5倍船长、水面以上0.2倍船长及水面以下0.2倍船长，最后得到的网格如图6所示。

将CFD计算得到的样本用于滑行艇优化模型中，得到优化流程，最后得到的滑行艇模型船宽为Bm=0.335 m、重心纵向位置为XG=0.401 m，此时对应的最小阻力值为12.396 N。换算为实船，则滑行艇的宽度为3.017 m、重心纵向位置为3.612 m，两次优化的最终结果相近，说明基于Savitsky经验公式优化阻力有一定可靠性，但是計算精度上则有所差别。

4 槽道参数的影响研究

1）槽道是高速双体滑行艇区别于常规滑行艇的显著几何特征，对阻力性能有显著影响。图7为有无槽道的两艘滑行艇模型试验的阻力结果，可以看出：

（1）当Fr▽<4.5时，槽道滑行艇的阻力高于无槽道滑行艇的阻力；

（2）当Fr▽≥4.5时，槽道滑行艇的阻力低于无槽道滑行艇的阻力。

这是由于槽道的进气量和润滑层的形成与航速相关，经试验发现：Fr▽<4.0时，槽道内会形成大量的水汽涡流和水花，特别是艇的纵倾值较大时阻力达到最大，造成低航速工况下艇的阻力大于无槽道的滑行艇；随着Fr▽增大，艇的纵倾角和吃水都逐渐较少，槽道顶部水汽涡流区域逐渐减少并后移；当Fr▽>4.0时，槽道内部的水和气体分布完全通畅，摩擦阻力迅速较少，滑行的效率提高。

2）槽道宽度与最大船宽之比bc / Bm和槽道高度与最大船宽之比bc / Bm，是影响槽道形状的两个主要参数：

（1）图8为两条不同槽道宽度面积比ω/Sm的滑行艇在多个航速下的静水阻力试验结果，可以看出：在Fr▽< 4.5时，较窄的槽道具有较低的阻力性能；而Fr▽> 4.5时，较宽的槽道的阻力更低。因此在不同航速下，槽道宽度对阻力的影响不同，设计者需要根据实际航行环境和需求的航速来选择槽道的宽度；

（2）通过CFD计算，得到不同槽道高度下高速双体滑行艇的阻力结果和纵倾、升沉值，如图9、图10和图11所示。

由以上结果可知：随着槽道高度的增大，滑行艇的纵倾值呈现逐渐增大的趋势；滑行艇的阻力随之增加；滑行艇升沉也随之减少。

3）图12～14给出了不同槽道高度的波形云图、水汽分布图和底部的压力分布图。可以看出：槽道高度较低时，滑行艇两侧的喷溅现象比较严重；底部压力变化更加陡峭，这是引起升沉过大的原因。

综上所述，槽道宽度和槽道高度H都需要谨慎选择：对于槽道宽度，需要根据具体的航行环境和航速需求来选择，航速较低时选择较窄的槽道，航速较高时选择较宽的槽道；对于槽道高度，过小的槽道高度虽然对阻力和纵倾有利，但会引起较大的升沉；过大的槽道高度虽然对升沉有利，但阻力和纵倾偏大。

5 结论

本文首先基于Savitsky经验公式结合遗传算法，对高速双体滑行艇的阻力性能进行优化，并将优化结果采用CFD方法进行验证分析，说明基于Savitsky经验公式用于高速双体滑行艇阻力优化在趋势上的可靠性，可以得到以下结论：

1）采用Savitsky经验公式计算阻力，精度上有一定的局限性，可以用于双体高速滑行艇的初步选型中；

2）在保持一定排水量的前提下，重心位置靠后、船宽较小的船的阻力较小；

3）槽道的宽度需要根据具体的航行环境和航速需求谨慎选择；

4）槽道高度需要结合纵倾值、升沉和阻力性能综合考虑，随着槽道高度的增加，阻力和纵倾值也随之增大，而升沉则会随之减少。