Численное моделирование обтекания объектов морской техники и разработка технологии оптимизации формы гребного винта тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 01.02.05, кандидат наук Лаврищева, Любовь Сергеевна
Лаврищева, Любовь Сергеевна
кандидат наук
2018
- Специальность ВАК РФ01.02.05
- Количество страниц 246
Оглавление диссертации кандидат наук Лаврищева, Любовь Сергеевна
ВВЕДЕНИЕ........................................................................................................................................5
ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА..............................................................12
1.1 Основные понятия в гидродинамике, применяемые в численном моделировании обтекания морских объектов......................................................................................................12
1.2 Обзор научных работ, посвященных численному моделированию обтекания морских объектов.......................................................................................................................................15
1.3 Краткий обзор методов оптимизации и примеры их использования для решения задач вычислительной гидродинамики применительно к гребным винтам....................................18
ГЛАВА 2. ЧИСЛЕННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ОБТЕКАНИЯ ГРЕБНЫХ ВИНТОВ В ОДНОРОДНОМ ПОТОКЕ..............................................................................................................25
2.1 Введение.................................................................................................................................25
2.2 Описание эксперимента........................................................................................................26
2.3 Численное исследование гидродинамических характеристик моделей гребных винтов...........................................................................................................................................27
2.4 Сеточная сходимость............................................................................................................30
2.5 Сравнение расчета с экспериментом...................................................................................36
2.6 Разработка программы для автоматизации численного моделирования обтекания гребного винта в однородном потоке........................................................................................39
2.7 Итоги Главы 2........................................................................................................................40
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА ТЕХНОЛОГИИ ОПТИМИЗАЦИИ ГРЕБНЫХ ВИНТОВ В ОДНОРОДНОМ ПОТОКЕ..............................................................................................................42
3.1 Введение.................................................................................................................................42
3.2 Создание параметрической модели гребного винта..........................................................42
3.3 Постановка оптимизационной задачи. Обоснование выбранных параметров и ограничений для оптимизации ................................................................................................... 45
3.3.1 Целевая функция.....................................................................................................................46
3.3.2 Ограничения.............................................................................................................................46
3.3.3 Управляемые параметры.....................................................................................................46
3.4 Процедура оптимизации.......................................................................................................47
3.5 Проблемы, возникшие при оптимизации и рекомендации по их устранению...............49
3.5.1 Обеспечение непрерывного взаимодействия нескольких программных продуктов и полная автоматизация рабочего процесса................................................................................49
3.5.2 Обеспечение перехода на различные операционные системы в рамках одного цикла оптимизации......................................................................................................................................50
3.6 Результаты оптимизации моделей гребных винтов на расчетной сетке размерностью 200 000 ячеек................................................................................................................................51
3.7 Результаты оптимизации формы моделей гребных винтов на расчетных сетках размерностями 26 000 000 и 14 000 000 ячеек..........................................................................53
3.8 Сеточная сходимость оптимизации.....................................................................................55
3.9 Распределение значений параметров оптимизации по относительным радиусам лопасти гребных винтов............................................................................................................................59
3.10 Исследование возможности экономии ресурсов суперкомпьютера для ускорения решения оптимизационных задач..............................................................................................62
3.11 Итоги Главы 3......................................................................................................................64
ГЛАВА 4. ЧИСЛЕННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ БУКСИРОВОЧНЫХ И САМОХОДНЫХ ИСПЫТАНИЙ КОРПУСА СУДНА...............................................................................................66
4.1 Введение.................................................................................................................................66
4.2 Описание эксперимента........................................................................................................67
4.3 Численное моделирование буксировочных испытаний....................................................69
4.3.1 Расчет коэффициента сопротивления воды движению судна..................................70
4.3.2 Численное моделирование волновых структур...............................................................70
4.3.3 Численное определение поля скорости в плоскости диска гребного винта.............71
4.4 Численное моделирование самоходных испытаний..........................................................74
4.4.1 С учетом влияния свободной поверхности......................................................................74
4.4.2 Без учета влияния свободной поверхности......................................................................75
4.5 Сеточная сходимость............................................................................................................76
4.6 Разработка программы для автоматизации численного моделирования обтекания гребного винта за корпусом судна.............................................................................................80
4.7 Итоги Главы 4........................................................................................................................81
ГЛАВА 5. РАЗРАБОТКА ТЕХНОЛОГИИ ОПТИМИЗАЦИИ ФОРМЫ ГРЕБНОГО ВИНТА ЗА
КОРПУСОМ СУДНА......................................................................................................................83
5.1 Введение.................................................................................................................................83
5.2 Создание параметрической модели гребного винта..........................................................84
5.3 Постановка задачи оптимизации формы модели гребного винта KP505 в однородном потоке...........................................................................................................................................90
5.3.1 Целевая функция.....................................................................................................................91
5.3.2 Ограничения.............................................................................................................................91
5.3.3 Управляемые параметры.....................................................................................................92
5.4 Результаты оптимизации формы гребного винта KP505 в однородном потоке.............93
5.5 Постановка задачи оптимизации формы гребного винта за корпусом судна.................96
5.6 Результаты оптимизации формы гребного винта за корпусом судна..............................98
5.7 Поверочный расчет.............................................................................................................101
5.8 Итоги Главы 5......................................................................................................................103
ЗАКЛЮЧЕНИЕ..............................................................................................................................105
ОСНОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ....................................................................................................108
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ.............................................................................................................109
Работы автора по теме диссертации........................................................................................113
ПРИЛОЖЕНИЕ А..........................................................................................................................115
ПРИЛОЖЕНИЕ Б..........................................................................................................................121
ПРИЛОЖЕНИЕ В..........................................................................................................................122
ПРИЛОЖЕНИЕ Г..........................................................................................................................126
ВВЕДЕНИЕ
Оптимизацию можно считать вершиной инженерных компьютерных технологий. Для решения задач оптимизации следует в максимальной степени задействовать математический аппарат, который относится к разным прикладным областям. Кроме этого, для построения всей технологической цепочки нужно привлекать эффективные серверные платформы и последние достижения в области разработки программного обеспечения.
На сегодняшний день оптимизация является одной из самых актуальных задач в промышленности, поэтому широко применяется в таких сферах как авиация и космос, автомобилестроение, турбомашиностроение и судостроение. При решении задач оптимизации перед инженерами и исследователями встают такие вопросы как улучшение характеристик конструкции при сохранении прочности, повышение коэффициента полезного действия исследуемого объекта без необходимости увеличения потребной мощности, уменьшение веса или габаритов изделия без потери основных функциональных возможностей. Самые известные мировые компании активно внедряют оптимизацию и готовы бороться порой даже за незначительное улучшение уже эффективных и высокопроизводительных машин, а также за сокращение сроков и стоимости разработки изделий.
Настоящее диссертационное исследование посвящено оптимизации в области судостроения, а именно разработке технологии оптимизации формы гребного винта с целью улучшения его коэффициента полезного действия (КПД) при строго заданных ограничениях по показателям упора, момента и давления в области течения.
Необходимо отметить, что оптимизация гребного винта является сложнейшей задачей по нескольким причинам: нет достаточного количества наработок и рекомендаций по созданию простых и эффективных технологических цепочек данного процесса, присутствует лишь общее, основанное на теории проектирования движителей, понимание о том, какие характеристики необходимо жестко зафиксировать, а какие можно и нужно варьировать и в каком диапазоне, а самое главное - до недавнего времени вопрос параметризации движителей данного типа оставался открытым. Все это создавало большие сложности при исследовании и разработке технологии современной инженерной оптимизации гребных винтов.
Кроме того, уже созданную технологию оптимизации формы движителя в однородном потоке было необходимо сделать универсальной, а именно: проводить одно- и многокритериальную оптимизацию, подключая любое количество параметров и ограничений, а также получать оптимальную форму гребного винта с учетом влияния корпуса судна.
Все эти задачи были успешно решены в диссертационном исследовании, и в настоящее
время, внедрены и активно применяются в Крыловском государственном научном
центре (КГНЦ).
Рекомендованный список диссертаций по специальности «Механика жидкости, газа и плазмы», 01.02.05 шифр ВАК
Разработка вязко-невязкого метода расчета параметров гидродинамического взаимодействия элементов винто-рулевого комплекса2008 год, кандидат технических наук Понкратов, Дмитрий Владимирович
Разработка методики пересчета на натуру результатов модельных испытаний гребных винтов2021 год, кандидат наук Тхант Зин
Методика моделирования рабочего процесса водометных движителей скоростных судов2014 год, кандидат наук Абдулин, Арсен Яшарович
Методика моделирования рабочего процесса водометных движителей скоростных судов (на сайте дисс. совета: http://susu.ac.ru/dissertation/d212-298-02)2014 год, кандидат наук Абдулин Арсен Яшарович
Метод расчета напряженно-деформированного состояния гребных винтов при работе их на режимах экстренного одерживания судна на основе современного программного обеспечения2021 год, кандидат наук Лук Дык Чинь
Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Численное моделирование обтекания объектов морской техники и разработка технологии оптимизации формы гребного винта»
Цели работы
1. Численное моделирование обтекания моделей гребных винтов в однородном потоке. Создание методики построения расчетных сеток, обеспечивающих удовлетворительную точность при сравнении с экспериментальными данными, и одновременно имеющих сравнительно небольшую размерность и быструю сходимость. Разработка программы автоматизации численного моделирования параметрической модели гребного винта в однородном потоке.
2. Разработка универсальной технологии оптимизации формы гребных винтов в однородном потоке на основе метамоделей.
3. Численное моделирование буксировочных и самоходных испытаний объектов морской техники по своей форме близких к реальным коммерческим судам. Автоматизация технологии численного моделирования обтекания корпуса судна с гребным винтом при помощи создания программного кода.
4. Разработка технологии создания параметрических моделей гребных винтов по имеющимся данным профиля лопасти и таблицам распределения характеристик гребного винта по относительным радиусам его лопасти (шаг, ширина, толщина, кривизна, откидка и саблевидность лопасти).
5. Разработка универсальной технологии оптимизации формы гребного винта за корпусом судна при помощи метамоделей.
Научная новизна работы
1. Полностью автоматизирован расчет обтекания гребного винта в однородном потоке с помощью программного кода, написанного на Java. На программу получено свидетельство.
2. Для создания параметрической модели гребного винта разработана специальная программа под названием Vintgen. Автор диссертационного исследования участвовал в тестировании программы и формулировал требования, необходимые для интеграции с программой оптимизации и расчетным пакетом гидродинамики.
3. Разработана технология оптимизации формы гребного винта в однородном потоке с помощью алгоритмов суррогатной оптимизации, включающая в себя широкий спектр выбора движителей данного типа (ВФШ, ВРШ, единая и не единая профилировка
лопасти). Данная технология является универсальной и применяется в Суперкомпьютерном центре математического моделирования ФГУП «Крыловский государственный научный центр».
4. Выявлена возможность проводить процедуру оптимизации формы гребного винта на расчетной сетке малой размерности, а впоследствии проводить поверочный расчет оптимизированного варианта движителя на сетке, которая обеспечивает сеточную сходимость. Таким образом, становится возможным сэкономить значительное количество ресурсов суперкомпьютера, а, значит, сделать оптимизацию более доступной.
5. Разработана технология создания параметрической модели гребного винта по имеющимся данным по профилю лопасти и распределениям таких характеристик как шаг, ширина, толщина, кривизна, откидка и саблевидность лопасти.
6. Автоматизирован расчет корпуса судна с работающим гребным винтом с помощью программы на языке Java.
7. Разработана технология оптимизации формы гребного винта за корпусом судна с применением алгоритмов суррогатного моделирования.
Достоверность полученных результатов
Достоверность полученных результатов обеспечена следующим:
1. Хорошим согласование результатов расчета с экспериментальными данными
2. Систематической проверкой получаемых в ходе расчета решений на независимость от используемой расчетной сетки
Практическая значимость работы
1. Разработаны программы, позволяющие автоматизировать расчет обтекания гребного винта в однородном потоке и за корпусом судна, которые применяются в технологии оптимизации формы движителей.
2. Разработана технология создания параметрической модели гребного винта по имеющимся данным профиля лопасти, а также основных характеристик лопасти винта. Полученные параметрические модели гребных винтов применяются в технологии оптимизации их формы.
3. Разработаны технологии оптимизации формы гребного винта в однородном потоке и за корпусом судна с применением эффективных и экономичных методов суррогатного моделирования. Данные технологии в настоящее время применяется в
Суперкомпьютерном центре математического моделирования ФГУП «Крыловский государственный научный центр».
4. Выявлены требования к качеству расчетной сетки для получения удовлетворительного согласования расчета с экспериментальными данными. Установлена независимость получаемого решения от сеточных параметров и предложена методика проведения оптимизации на «грубой» расчетной сетке с последующим пересчетом оптимизированной геометрической модели гребного винта на «подробную» расчетную сетку. Благодаря созданию данной методики, появилась возможность экономить значительное количество ресурсов суперкомпьютера, делая оптимизацию гребных винтов более доступной.
Апробация работы
Результаты работы были доложены на всероссийских и международных конференциях: конференция молодых ученых и специалистов (ФГУП «КГНЦ», Санкт-Петербург, Россия, 2015 г.), международная конференция по судостроению и океанотехнике (NAOE) (Санкт-Петербург, Россия 2016г.), международная конференция по оптимизации (Тулуза, Франция, 34 октября 2017г.), всероссийская конференция по аэрогидромеханике, посвященная 100-летию со дня рождения С.В. Валландера (Санкт-Петербург, Россия, 23-25 октября 2017г.), конференция «Научно-техническое развитие судостроения» (НТРС) (ФГУП «КГНЦ», Санкт-Петербург, Россия, 16-17 ноября 2017г.), международная конференция по численному моделированию и оптимизации NAFEMS 2018 (Бамберг, Германия, 14 - 16 мая 2018г.).
Публикации по теме диссертации и личный вклад автора
Основные результаты работы изложены в семи научных публикациях, приведенных в конце диссертации, в том числе три публикации в рецензируемых научных изданиях, определенных ВАК.
В получении результатов, вошедших в диссертацию, автор внес определяющий вклад, а именно: провел численное моделирование обтекания гребных винтов и полностью его автоматизировал с помощью самостоятельно разработанной программы на языке Java (получено свидетельство на программу), разработал технологию оптимизации гребных винтов как в однородном потоке, так и за корпусом судна, которые в настоящее время внедрены в Суперкомпьютерном центре математического моделирования в Крыловском государственном научном центре. Соавторы публикаций - к.т.н. Лобачев М.П. консультировал по вопросам в области судостроения на этапах выполнения работы, к.т.н. Таранов А.Е. проводил численное моделирование самоходных испытаний судна на свободной поверхности, старший научный сотрудник Овчинников Н.А. занимался построением параметрической модели водозаборного
канала, ведущий инженер-программист Новоселов В.Н. разработал программу параметрического представления лопасти гребного винта, без которой провести оптимизацию данного типа движителей представлялось затруднительной задачей.
Положения, выносимые на защиту
1. Получены результаты численного моделирования обтекания моделей гребных винтов и разработан программный код на языке Java для автоматизации расчета гребного винта в однородном потоке, который помогает минимизировать ручной труд специалиста при решении данного круга задач. На программу получено свидетельство о государственной регистрации №2017663247.
2. Разработана технология оптимизации формы гребного винта в однородном потоке под заданный режим хода судна. Представлены основные результаты на расчетных сетках различных размерностей.
3. Проведено исследование возможности экономии ресурсов суперкомпьютера, благодаря которому установлена целесообразность проведения оптимизационных расчетов на расчетной сетке малой размерности с последующим проведением одного поверочного расчета на сетке большой размерности.
4. Разработана технология обратного проектирования гребных винтов, с опорой на известные значения распределений стандартных характеристик лопасти гребного винта, а также чертеж модели. Данная технология позволила создавать параметрические модели движителей данного типа, прописывая каждую характеристику на языке XML, а впоследствии изменять параметры объекта в автоматическом режиме через специальный интерпретатор в программе Vintgen.
5. Разработана технология оптимизации формы гребного винта с учетом влияния корпуса судна. Приведены основные результаты оптимизации.
Структура работы
Во введении обосновывается актуальность выбранной темы исследования, ее научное и практическое значение, сформулированы основные задачи работы.
Первая глава посвящена изучению современного состояния вопроса, приведен обзор ранее выполненных экспериментальных и численных исследований.
Во второй главе представлено численное моделирование обтекания гребных винтов в однородном потоке на примере двух моделей. Приведено краткое описание экспериментальной установки, на которой проводились испытания исследуемых объектов.
Результаты испытаний по основным гидродинамическим характеристиками гребных винтов были получены в опытовом бассейне Крыловского государственного научного центра; на их основе проведено сравнение численной модели с экспериментальной, подобраны оптимальные размеры объемных ячеек как на различных частях гребного винта, так и самой расчетной области и установлена независимость решения от параметров расчетной сетки. В результате численного моделирования обтекания гребных винтов получены кривые действия во всем диапазоне относительных поступей на расчетной сетке в 200 000 ячеек и на сетках, обеспечивающих сеточную сходимость: для модели А - 26 000 000 ячеек, для модели Б -14 000 000 ячеек. Отметим, что для модели Б расчет проведен с подключением модели учета ламинарно-турбулентного перехода, что еще больше уменьшило разницу между экспериментальными и расчетными данными. Кроме того, разработана программа для автоматизации расчета гребного винта в однородном потоке, которая существенно сократила ручной труд специалиста и ускорила получение значений гидродинамических характеристик объекта исследования. Впоследствии отработанная методика численного моделирования обтекания гребных винтов и разработанная программа для автоматизации расчета были интегрированы в технологию оптимизации формы движителей данного типа (Приложение А
Третья глава посвящена разработке технологии оптимизации формы гребных винтов в однородном потоке. Рассмотрено создание параметрической модели гребного винта. Подробно освещена постановка оптимизационной задачи, ограничения и требования, которые необходимо соблюдать при оптимизации. Представлены результаты оптимизации на различных расчетных сетках, проверена сеточная сходимость оптимизации, а также исследована возможность экономии ресурсов суперкомпьютера. Установлено, что оптимизацию гребного винта целесообразно проводить на «грубой» расчетной сетке, с последующим пересчетом оптимизированного варианта геометрической модели ГВ на «подробную» сетку.
В четвертой главе приведены результаты численного моделирования буксировочных и самоходных испытаний модели контейнеровоза KCS. В тексте кратко описаны методы проведения испытаний и основные результаты, которые были получены коллегами из Корейского института океанотехники (KRISO). Проведено численное моделирование буксировочных испытаний, в результате которого получен коэффициент сопротивления воды движению судна и волновая картина течения в непосредственной близости от корпуса с хорошей точностью. Кроме того, проведено сравнение популярных подходов в численных методах - URANS и IDDES по точности прогнозирования неоднородности поля скорости в
плоскости диска гребного винта. Получены данные о возможностях более экономичного URANS подхода с достоверной точностью получать значения искомой локальной характеристики течения. Наряду с буксировкой, проведено и численное моделирование самоходных испытаний судна, в ходе которого были определены коэффициенты полного сопротивления, упора, момента и КПД движителя (получены Тарановым А.Е.). Опираясь на результаты Таранова А.Е., задача была модифицирована и адаптирована для дальнейшей оптимизации формы движителя за корпусом судна. Разработана программа для автоматизации расчета движителя за корпусом судна, выполняющая все необходимые операции с геометрическими моделями исследуемых объектов, а также, обеспечивающая автоматическое построение объемной сетки, запуск на расчет и запись в специальный файл полученных гидродинамических характеристик движителя и корпуса судна (Приложение В).
В пятой главе рассмотрена разработка технологии оптимизации формы гребного винта KP505 за корпусом модели контейнеровоза KCS. На базе известных данных по распределениям стандартных характеристик по относительным радиусам лопасти гребного винта, а также по известным координатам профиля лопасти движителя построена параметрическая модель KP505 в программе параметрического представления гребных винтов Vintgen. Выявлены принципы распределения координат профиля лопасти, получены формулы, позволяющие найти все необходимые данные для построения геометрической модели гребного винта. Создано XML описание (Приложение Г), на основе которого появилась возможность провести оцифровку других различных типов гребных винтов и получить большое разнообразие параметрических моделей пригодных для оптимизации их формы. На основе ранее разработанной технологии оптимизации формы гребных винтов в однородном потоке, проведена оптимизация изолированного KP505 по новой группе управляемых параметров, воздействующих непосредственно на профиль. В результате оптимизации получен прирост КПД на 2,6%, при сохранении всех заданных ограничений. Опираясь на успешное решение задачи оптимизации формы KP505 в однородном потоке, создана технология оптимизации движителя за корпусом судна и получена новая форма, позволяющая повысить КПД на 2,5%. Проведен поверочный расчет оптимизированного варианта KP505 на сетке, обеспечивающей сеточную сходимость - 15 000 000 ячеек. Данный расчет выявил улучшение по КПД на 1,7%.
ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА
1.1 Основные понятия в гидродинамике, применяемые в численном моделировании
Для решения большинства задач в гидродинамике применяют строгие математические приемы интегрирования основных дифференциальных уравнений при установленной системе граничных и начальных условий или другие эквивалентные им математические методы. Для получения суммарных характеристик используются такие общие теоремы механики, как теорема количеств движения, энергии и др. Кроме того, широко используются так называемые «полуэмпирические» теории, в построении которых большую роль играют отдельные опытные факты [17].
В этом параграфе рассмотрим основные соотношения, используемые для описания движения жидкости, и эффектов, возникающих благодаря этому движению.
Основными уравнениями, описывающими движение вязкой ньютоновской жидкости, являются уравнения Навье-Стокса, которые могут быть представлены в следующим виде [6]:
На сегодняшний день самым распространенным подходом для решения задач численного моделирования обтекания морских объектов является RANS подход (Reynolds Averaged Navier-Stokes). В его основе лежат уравнения Рейнольдса, полученные из уравнений (1.1) путем осреднения [7]:
где f - осредняемая функция, t - время, а 2Т - период осреднения, который предполагается достаточно большим по сравнению с временными масштабами всех турбулентных неоднородностей, присутствующих в рассматриваемом течении, и достаточно малым по сравнению с характерным временным масштабом осредненного течения.
Процедура осреднения предполагает выполнение следующих условий:
обтекания морских объектов
(11)
(12)
f+9=f+9
(13)
(14)
(15)
с = с
cf = cf
д£ = д£
ds ds
где f и д - произвольные функции, которые могут быть представлены как суммы средних и пульсационных переменных / = / + /' и д = д + д'', с - произвольная константа, а 5 -пространственная координата или время.
Таким образом, уравнения Рейнольдса для вязкой несжимаемой жидкости могут быть представлены в виде [6]:
дщ _ в
ди; , ди; др , 3 / ди; ——Д (17)
^аТ + ^= - а;: ■+ -
Уравнения Рейнольдса описывают осреднённое по времени течение жидкости, их особенность (по сравнению с исходными уравнениями Навье — Стокса) заключается в том, что в них появились новые неизвестные функции, которые характеризуют тензор
турбулентных (Рейнольдсовых) напряжений риЩ. Система уравнений Рейнольдса содержит шесть неизвестных и оказывается незамкнутой, в связи с чем, для её решения приходится привлекать дополнительную информацию, а именно уравнение модели турбулентности.
В данной работе расчеты обтекания морских объектов проводились с подключением модели турбулентности к — ш SST (Shear Stress Transport). Эта модель была разработана Ментером в 1993 году в работе [43] и является одной из модификаций стандартной к — ш модели.
Формулировка этой модели, записанной в терминах к (кинетическая энергия турбулентности) и а (удельная скорость ее диссипации) выглядит следующим образом:
D{pk)
Dt
D(pv)
= V ■ [Gu + ак^т)Чк] + Рк-Р*рык (1.8)
= V ■ [Gu + +YfPk~ (Зрш2 + (1 - F1)Dka (1.9)
Dt
Расчет генерационного члена в уравнениях переноса (1.8), (1.9) производится по формуле [7]:
Рк = minGutS2,20/1*ршк), S2 = 25iy5iy (1.10)
а последний член в правой части уравнения переноса а (так называемый член с перекрестной диффузией - cross-diffusion term) определяется соотношением:
Окш = 2-^(ук)-(уо)) (1.11)
и)
Для определения турбулентной вязкости по известным значениям к и а в SST модели используется не стандартное соотношение = рк/ш, а выражение пропорциональности напряжения сдвига в пристеночной части пограничного слоя энергии турбулентных пульсаций
ßT = paik (1.12) ma x(a1u,aF2) v '
которое позволяет избежать затягивания отрыва потока под действием положительного (неблагоприятного) градиента давления. Здесь Ü представляет собой модуль тензора
завихренности и определяется как Ü = (2П£уПгу)1/2, üj,- = — трЧ.
2\oXj oXj у
Эмпирическая функция F2, входящая в (1.12), рассчитывается по формуле:
F2 = tanh(argi) (1.13)
( 2Vfc 500v\ , „ _ „ „
где arg2 = max I-,—^— I, а aw - расстояние от рассматриваемой точки до ближайшей
\0,09wdw dwo>/
точки твердой поверхности.
Наконец, эмпирические константы модели определяются с помощью эмпирической «весовой» функции F±:
fffc = F1akl + (1 - ^о^
^ = + (1 ~F1)aoj2, (1.14)
ß = F1ß1 + (l-F1)ß2,
где:
Fx = tanh(argf), argl = min [шах (1.15)
а CDk^ = max{Dkü), 10-20}. Константы модели:
akl = 0,85, аш1 = 0,5, ßx = 0,075,
= 1.0, аш2 = 0,856, ß2 = 0,0828, (1.16)
ß* = 0,09, к = 0,41, а, = 0,31, Y = j. - o^lW- (1.17)
Граничные условия к уравнениям SST модели (1.8) и (1.9) задаются следующим образом: на твердой стенке кинетическая энергия турбулентности полагается равной нулю, а ее удельная диссипация определяется по формуле:
^ = 0Л8)
где v - молекулярная кинематическая вязкость, ^=0,075, а Дух - величина первого пристеночного шага сетки.
На входных участках внешней границы расчетной области задается значение удельной диссипации
= (1.19)
где Um и L - характерные для данного течения скоростной и линейный масштабы. Согласно работе Ментера [43], рекомендованные значения константы С лежат в диапазоне 1^10.
Что касается величины кинетической энергии турбулентности на входных границах, то ее значение кт либо задается непосредственно (если оно известно из эксперимента или определено, исходя из каких-то иных физических соображений), либо рассчитывается по величине кинематической турбулентной вязкости на входной границе (Vt)TO, которая предполагается заданной кт = Poo(vt)TO&w
Полученные соотношения легли в основу всех известных на сегодняшний день программных комплексов вычислительной гидродинамики. Решая численно уравнения Навье-Стокса осредненные по Рейнольдсу и замкнутые моделью турбулентности (например, к — ш SST), мы получаем искомые величины, характеризующие динамику объекта исследования в вязкой жидкости.
В диссертационном исследовании автор использует пакет вычислительной гидродинамики Star-CCM+ фирмы Siemens, который хорошо себя зарекомендовал в решении широкого круга исследовательских задач в различных областях. Однако, на сегодняшний день, на рынке представлено большое количество других коммерческих продуктов для расчета динамики вязкой жидкости. В следующем параграфе будут рассмотрены примеры их применения для задач судостроения.
1.2 Обзор научных работ, посвященных численному моделированию обтекания
морских объектов
Сложный пространственный характер обтекания объектов морской техники и наличие локальных выступающих частей, как правило, вносят неравномерность в поле скорости, что негативно сказывается на гидродинамических характеристиках движителя и ходкости объекта в целом. Поэтому при выполнении расчетов ГДХ судов и подводных аппаратов важно уделять внимание не только корректному моделированию эффектов, связанных с границей раздела сред и с наличием на теле пограничного слоя, но и качественно разрешать крупномасштабные вихревые структуры, формирующие поле скорости [16].
В работе [24] рассмотрены основные причины возникновения неоднородности поля скорости в плоскости движителя. Автор выделяет две категории: конструктивную, в которую входят наличие кормовых выступающих частей, носовых и рубочных рулей, водозаборных и водоотливных устройств и эксплуатационную - работа кормовых рулей под большими углами перекладки, волнение на свободной поверхности, несимметричное обрастание корпуса и другие многочисленные факторы, приводящие к возникновению неоднородностей в натекающем на движитель потоке несжимаемой жидкости.
Для правильного формулирования ожиданий по результатам оптимизации на первом этапе было необходимо провести и отработать методику численного моделирования обтекания судов, по форме корпусов, приближенных к реальным коммерческим судам. Для выполнения этой работы были рассмотрены модели контейнеровоза KCS, а также полнообводного танкера KVLCC2. Указанные модели были изготовлены и испытаны в бассейне Корейского института океанотехники KRISO. В результате испытаний получены данные по сопротивлению жидкости при движении судов, полю скорости за корпусами в различных сечениях (в том числе и в плоскости диска гребного винта), волновому распределению, с которыми можно подробнее ознакомиться в статье [40].
Полученные коллегами из KRISO экспериментальные данные легли в основу большого количества численных поверочных расчетов по всему миру. В работах [48,49] рассмотрена модель танкера KVLCC2 при движении на свободной поверхности, для которой проводятся расчеты в нескольких пакетах гидродинамики и сравниваются полученные результаты. Показано удовлетворительное согласование с экспериментом.
В источнике [50] применены RANS и DDES подходы на различных сетках. Авторы приходят к выводу о том, что DDES улучшает прогнозирование полного сопротивления воды движению судна, однако при этом завышает значения скорости вблизи плоскости симметрии и напряжений Рейнольдса в плоскости гребного винта. Кроме того, при использовании DDES подхода на подробной расчетной сетке значение Рейнольдсовых напряжений внутри пограничного слоя очень мало из-за низкого значения турбулентной вихревой вязкости.
В работе [39] рассмотрено численное моделирование танкера KVLCC2 с применением RANS подхода. Для замыкания уравнений Навье-Стокса выбраны восемь различных вариантов моделей турбулентности, с целью сравнения с экспериментальными данными по полному сопротивлению, а также по сопротивлению трения и давления с расчетными. Оказалось, что модель переноса рейнольдсовых напряжений (в англоязычной литературе RSTM - Reynolds Stress Transport Model) показала наименьшее расхождение с экспериментом, что хорошо согласуется с теоретическими знаниями о данной модели [7]. Кроме того, большое количество результатов исследований возможностей вычислительных пакетов, решателей и подходов численного моделирования на примере указанного танкера представлены в источнике [42].
Модель контейнеровоза KCS не менее часто встречается в исследованиях ученых. Так, например, в статье [46] рассмотрена указанная выше модель с целью сравнения двух программных комплексов - CFDShip-Iowa и Star-CCM+. Расчет проводился как методом потенциальных течений, то есть без учета вязкости, так и с помощью решений уравнений Навье-Стокса осредненных по Рейнольдсу. Сравнение с экспериментом по полному
сопротивлению показало, что расчетное значение, полученное в Star-CCM+ отличается от экспериментального на 2,4%, в CFDShip-Iowa - на 4%, а метод потенциальных течений показал расхождение равное 3,4%, соответственно.
Поскольку одной из целей данного диссертационного исследования являлась разработка технологии оптимизации гребного винта за корпусом судна, автором были рассмотрены работы по данной тематике на примере КС Б. В статье [44] рассмотрено численное моделирование указанного контейнеровоза с гребным винтом. Выявлено удовлетворительное соответствие с экспериментом по величине сопротивления и упора гребного винта Кт (1,18%), однако, численная ошибка в определении момента К^^ 4,17%. Схожая картина наблюдалась и в материале [32], где модель KCS также была рассчитана с гребным винтом при различных числах Фруда. В целом расчетные данные удовлетворительно соотносятся с экспериментальными, однако при числе Фруда 0,26 расхождение по Кт 7,9%. Это явление авторы статьи объясняют недостаточным сеточным разрешением в области вращения движителя.
Похожие диссертационные работы по специальности «Механика жидкости, газа и плазмы», 01.02.05 шифр ВАК
Проектирование движителей для многорежимных судов с учетом особенностей их работы на различных эксплуатационных режимах2001 год, доктор технических наук Пустошный, Александр Владимирович
Методика параметрического представления поверхностей в задачах аэродинамического проектирования2009 год, кандидат технических наук Разов, Александр Анатольевич
Распределенные и интегральные характеристики обтекания несущего винта вертолета и оценка колебаний поля давления в ближней и дальней зонах2017 год, кандидат наук Гарипова, Ляйсан Ильдусовна
Математическое моделирование процесса обтекания шарнирного несущего винта вертолета методом деформируемых неструктурированных сеток2021 год, кандидат наук Вершков Владислав Александрович
Разработка технологии проектирования гребных винтов ледовых транспортных судов с улучшенными кавитационными характеристиками на режимах движения в свободной воде2021 год, кандидат наук Дарчиев Георгий Константинович
Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Лаврищева, Любовь Сергеевна, 2018 год
- 88 с.
8. Гарбарук, А. В. Современные подходы к моделированию турбулентности. / А. В Гарбарук, М.Х. Стрелец, А.К. Травин, М.Л. Щур // СПБ: Издательство Политехнического Ун-та, 2016. - 234 с
9. Гарифуллин, М.Р. Суррогатное моделирование для определения начальной жесткости вращения сварных трубчатых соединений / М.Р. Гарифуллин, А.В. Барабаш, Е.А. Наумова, О.В. Жувак // Инженерно-строительный журнал. - №3 (63). - 2016. - С. 53-76.
10. Емельянов, В.В. Теория и практика эволюционного моделирования / В.В. Емельянов, В.В Курейчик , В.М. Курейчик // М: ФИЗМАЛИТ, 2003. ISBN 5-9221-0337-7. - С. 91-92.
11. Лаврищева, Л.С. Оптимизация схематизированного канала водометного движителя / Любовь Сергеевна Лаврищева, Николай Андреевич Овчинников, Михаил Павлович
Лобачев // Труды Крыловского государственного научного центра. - 2015. - Вып. 90 (374). - С. 19-26.
12. Лаврищева, Л.С. Оптимизация упрощенной модели водозаборного канала водометного движителя / Любовь Сергеевна Лаврищева, Николай Андреевич Овчинников // Конференция молодых ученых и специалистов 2015: Тезисы докладов. - СПБ. - 2015. - С. 84-87
13. Лаврищева, Л. С. Оптимизация формы модели гребного винта в однородном потоке / Любовь Сергеевна Лаврищева, Владимир Николаевич Новоселов // Труды Крыловского государственного научного центра. - 2018. - Специальный выпуск 1. - С. 75-83.
14. Лаврищева, Л.С. Оптимизация элементов судового движителя / Любовь Сергеевна Лаврищева, Владимир Николаевич Новоселов // Всероссийская конференция по аэродинамике, посвященная 100-летию со дня рожд. С.В. Валландера. - Санкт-Петербург, Россия. - 2017.
15. Лаврищева Л.С. Решение оптимизационной задачи для модели гребного винта регулируемого шага в однородном потоке // Вестник СПБГУ. Математика. Механика. Астрономия. 2018. Т.5 (63). Вып. 1. С. 139-146.
16. Лаврищева, Л.С. Сравнение URANS и DES подходов при исследовании объектов морской техники / Любовь Сергеевна Лаврищева // International conference on naval architecture and ocean engineering NAOE 2016. - Санкт-Петербург, Россия. - 2016.
17. Лойцянский, Л.Г. Механика жидкости и газа /Лойцянский Л.Г. // Л: Государственное издательство технико-теоретической литературы, 1950.
18. Назаренко, А. М. Эффективный алгоритм многокритериальной суррогатной оптимизации: выпускная квалиффикационная работа МФТИ /А.М. Назаренко. - М:, 2013. - 48 c.
19. Официальный сайт Simman Workshop 2008 [Электронный ресурс]. URL: http://www.simman2008. dk/KCS/kcs_geometry.htm.
20. Официальный сайт Крыловского государственного научного центра [Электронный ресурс]. URL: http://krylov-centre.ru/.
21. Официальный сайт Крыловского государственного научного центра. Раздел "Экспериментальная база". [Электронный ресурс]. URL: http://krylov-center.ru/rus/experimental_base/basin-sea/.
22. Официальный сайт компании ООО «ДАТАДВАНС» [Электронный ресурс]. URL: https://www.datadvance.net/ru/.
23. Русецкий, А.А. Движители судов с динамическими принципами поддержания / А.А. Русецкий // Л: Судостроение, 1979.
24. Соловьев, С.Ю. Исследование вихревых систем на элементах, обтекаемых несжимаемой жидкостью: дис. Канд. физ.-мат. наук: 01.02.05 / Соловьев Сергей Юрьевич. - СПБ, 2013. -134 с.
25. Таранов, А.Е. Определение гидродинамических характеристик моделей гребных винтов с учетом ламинарно-турбулентного перехода/Андрей Евгеньевич Таранов, Михаил Павлович Лобачев // Труды Крыловского государственного научного центра.-2015.Вып.90(374).- С.47-54.
26. Таранов А.Е. Сеточная сходимость в расчетах обтекания модели гребного винта ледокола / Андрей Евгеньевич Таранов // Труды Крыловского государственного научного центра. -2015. Вып. 90 (374). - С. 55-62.
27. Хамханов, К.М. Основы планирования эксперимента / К.М. Хамханов// ВСГТУ, 2001. - С. 23-24.
28. Энциклопедия техники [Электронный ресурс]. URL: http://enciklopediya-tehniki.ru/promyshlennost-na-p/pito-prandtlya-trubka.html.
29. Ялалетдинов, А.Д. Применение процедур снижения размерности к суррогатной модели аэродинамики крыла самолета в задачах оптимизации / А.Д. Ялалетдинов, В.В. Чепыжов, С.С. Чернова // Материалы 34-конференции молодых ученых и специалистов ИППИ РАН "Информационные технологии и системы - 2011". - 2011. - С. 90-96.
30. Box, E.P. On the experimental attainment of optimum conditions / E.P. Box, K.B. Wilson // Springer, Manchester, UK. - 1951. - P. 270-310.
31. Brockett, T. Minimum pressure envelopes for modified naca-66 sections with naca a=0,8 camber and buships type I and type II sections: Report / Terry Brockett // - 1966. - P. 16.
32. Bugalski, T. Numerical simulation of the KCS - Resistance and self-propulsion / Bugalski Tomasz, Wawrzusiszyn Michal, Hoffman Pawel // Proceedings of the workshop on CFD in Ship Hydrodynamics. - Vol. 3. - Tokyo. - 2015. - P. 251 - 257.
33. Carrica, P. Computations of self-propulsion free to sink and trim and of motions in head waves of the KRISO Container Ship (KCS) model / Pablo Carrica, Frederick Stern // Applied Ocean Research. -Elsevier, New-York. - Vol. 33. - 2011. - P. 309 - 320.
34. Castro, A. Fully scale self-propulsion computations using discretized propeller for the KRISO container ship KCS / Alejandro Castro, Pablo Carrica, Frederick Stern // Applied Ocean Research. Applied Ocean Research. -Elsevier, New-York. - Vol. 51. - 2011. - P. 35-47.
35. Foeth, E.J. Propeller optimization using an unsteady Boundary-Element Method // Evert-Jan Foeth // Proceedings of the Fourth International Symposium (SMP 2015). - Austin, USA. - 2015.
- P. 27-32.
36. Forrester, A. Recent advances in surrogate-based optimization / Alexander Forrester, Andy Keane // Progress in aerospace sciences. -Elsevier, Southhampton, UK . - 2009. P. 1 - 77.
37. Gaggero, S. Application of multi-objective optimization based design to high-speed craft propellers / Stefano Gaggero, Giorgio Tani, Diego Villa, Michele Viviani, Pierluigi Ausonio, Piero Travi, Giovanni Bizzarri, Francesco Serra // Proceedings of the Fifth International Symposium on Marine Propulsors (SMP 2017). - Espoo, Finland. -2017.
38. Han ZH. Zhang KS., Surrogate-Based Optimization / Zhong-Hua Han, Ke-Shi Zhang // Real-world applications of genetic algorithms. - Ed. Dr. Olympia Roeva. Intech. - ISBN:978-953-51-0146-8.- 2012. - P. 343-362.
39. Kim, S.-E. Assessment of eight turbulence models for a three-dimensional boundary layer involving crossflow and streamwise vortices / Sung-Eun Kim , Shin Hyung Rhee // AIAA Paper 2002-0852. - 2002. - P. 562-570.
40. Kim, W. Measurements of flows around modern ships models / W.J. Kim, S.H.Van, D.H. Kim // Experiments in Fluids. - Vol.31. - Springer-Verlag. - 2001. - P. 567-578.
41. Lavrishcheva, L. Optimization of the marine propeller in a uniform flow using Star-CCM+ and pSeven / L. Lavrishcheva, V. Novoselov // NAFEMS 2018 Proceedings. - Bamberg, Germany. -2018.
42. Marine 2017. Proceedings of the Computational Methods in Marine Engineering VII // Computational methods in marine engineering. - Nantes, France. - 2017.
43. Menter, F.R. Zonal two-equation k-omega turbulence models for aerodynamic flows / Florian Menter // AIAA Paper 93-2906. - Orlando. - 1993.
44. Park, S.-H. Numerical simulation of KCS and ONRT using STAR-CCM+ / Sang-Hun Park, Jae-Hyoung Jun // Proceedings of the workshop on CFD in ship hydrodynamics. - Vol 3. - Tokyo.
- 2015.
45. Plucinski, M. Optimization of a self-twisting composite marine propeller using genetic algorithms / Mateusz Plucinski, Yin Young, Zhanke Liu // Proceedings of the 16-th International Conference on composite materials. - Kyoto, Japan. - 2007.
46. Sadet-Hosseini, H. KCS added Resistance for variable heading / Hamid Sadet-Hosseini, Yugo Sanada, Mark Stocker, Federick Stern // Proceedings of the workshop on CFD in ship hydrodynamics. - Vol 3. - Tokyo. - 2015.
47. Tokyo Workshop 2015. KCS Case 2.5 // Proceedings of the workshop on CFD in ship hydrodynamics. -Vol 2. - Tokyo. - 2015.
48. Toxopeus, S. L. Investigation of water depth and basin wall effects on KVLCC2 in manoeuvring motion using viscous-flow calculation / S. L. Toxopeus, C. D. Simonsen, E. Guilmineau, M. Visonneau, T. Xing, F. Stern // Journal of Marine Science and Technolody. - Springer. - 2013. -P. 471-496.
49. Toxopeus, S. Comparison of manoeuvring simulation programs for Simman test cases / S. Toxopeus, S. W. Lee // SIMMAN 2008. - Copenhagen. - 2008.
50. Xing, T. Large-scale RANS and DDES computations of KVLCC2 at drift angle 0 degree / T. Xing, P. Carrica, F. Stern // A Workshop on CFD in Ship Hydrodynamics. - Gothenburg, Sweden. - 2010.
Работы автора по теме диссертации
Основные результаты диссертации опубликованы в работах:
1. Лаврищева, Л.С., Овчинников Н.А., Лобачев М.П. Оптимизация схематизированного канала водометного движителя / Любовь Сергеевна Лаврищева, Николай Андреевич Овчинников, Михаил Павлович Лобачев // Труды Крыловского государственного научного центра. - 2015. - Вып. 90 (374). - С. 19-26.
2. Лаврищева, Л. С., Оптимизация упрощенной модели водозаборного канала водометного движителя / Любовь Сергеевна Лаврищева, Николай Андреевич Овчинников // Конференция молодых ученых и специалистов 2015: Тезисы докладов. - СПБ. - 2015. - С. 84-87
3. Лаврищева, Л.С. Сравнение URANS и DES подходов при исследовании объектов морской техники / Любовь Сергеевна Лаврищева // International conference on naval architecture and ocean engineering NAOE 2016. - Санкт-Петербург, Россия. - 2016.
4. Лаврищева, Л.С. Оптимизация элементов судового движителя / Любовь Сергеевна Лаврищева, Владимир Николаевич Новоселов // Всероссийская конференция по аэродинамике, посвященная 100-летию со дня рожд. С.В. Валландера. - Санкт-Петербург, Россия. - 2017.
5. Лаврищева Л.С. Решение оптимизационной задачи для модели гребного винта регулируемого шага в однородном потоке // Вестник СПБГУ. Математика. Механика. Астрономия. 2018. Т.5 (63). Вып. 1. С. 139-146.
6. Лаврищева, Л. С. Новоселов В. Н., Оптимизация формы модели гребного винта в однородном потоке / Любовь Сергеевна Лаврищева, Владимир Николаевич Новоселов //
Труды Крыловского государственного научного центра. - 2018. - Специальный выпуск 1. - С. 75-83.
7. Lavrishcheva, L. Optimization of the marine propeller in a uniform flow using Star-CCM+ and pSeven / L. Lavrishcheva, V. Novoselov // NAFEMS 2018 Proceedings. - Bamberg, Germany. -2018.
package macro; import java.util.*; import star.common.*; import star.base.neo.*; import star.base.report.*; import star.flow.*; import star.meshing.*; public class macros extends StarMacro { public void execute() { execute0();
}
private void execute0() { Simulation simulation_0 = getActiveSimulation(); Units units_0 =
simulation_0.getUnitsManager().getPreferredUnits(new IntVector(new int[] {0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0})); PartImportManager partImportManager_0 = simulation_0.get(PartImportManager.class); Units units_1 =
((Units) simulation_0.getUnitsManager(). getObject("mm")); partImportManager_0.importProstarPart(resolvePath("/home/lavrishcheva/Work/old/lavrishcheva/8 252/geom/mesh.inp"), "OneSurfacePerPatch", "OnePartPerFile", false, units_1); SubtractPartsOperation subtractPartsOperation_0 = ((SubtractPartsOperation) simulation_0.get(MeshOperationManager.class).getObject("internal")); subtractPartsOperation_0.getInputGeometryObjects().setQuery(null); MeshPart meshPart_0 = ((MeshPart) simulation_0.get(SimulationPartManager.class).getPart("mesh")); SimpleCylinderPart simpleCylinderPart_0 =
((SimpleCylinderPart) simulation_0.get(SimulationPartManager.class).getPart("vint")); subtractPartsOperation_0.getInputGeometryObj ects().setObj ects(meshPart_0, simpleCylinderPart_0);
SubtractPartsOperation subtractPartsOperation_1 = ((SubtractPartsOperation) simulation_0.get(MeshOperationManager.class).getObject("external")); subtractPartsOperation_1.getInputGeometryObj ects().setQuery(null); SimpleCylinderPart simpleCylinderPart_1 =
((SimpleCylinderPart) simulation_0.get(SimulationPartManager.class).getPart("vnesh")); subtractPartsOperation_1.getInputGeometryObjects().setObjects(meshPart_0, simpleCylinderPart_0, simpleCylinderPart_1); subtractPartsOperation_0.execute(); subtractPartsOperation_1.execute();
AutoMeshOperation autoMeshOperation_0 = ((AutoMeshOperation) simulation_0.get(MeshOperationManager.class).getObject("vint_internal"));
SurfaceCustomMeshControl surfaceCustomMeshControl_0 = ((SurfaceCustomMeshControl)
autoMeshOperation_0.getCustomMeshControls().getObject("blades"));
surfaceCustomMeshControl_0.getGeometryObjects().setQuery(null);
MeshOperationPart meshOperationPart_0 = ((MeshOperationPart) simulation_0.get(SimulationPartManager.class).getPart("internal"));
PartSurface partSurface_0 = ((PartSurface)
meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body.blade-pres.0"));
PartSurface partSurface_1 = ((PartSurface)
meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body.blade-pres.1"));
PartSurface partSurface_2 = ((PartSurface)
meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body.blade-pres.2"));
PartSurface partSurface_3 = ((PartSurface)
meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body.blade-pres.3"));
PartSurface partSurface_4 = ((PartSurface)
meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body.blade-pres.4"));
PartSurface partSurface_5 = ((PartSurface)
meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body.blade-suct.0"));
PartSurface partSurface_6 = ((PartSurface)
meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body.blade-suct.1"));
PartSurface partSurface_7 = ((PartSurface)
meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body.blade-suct.2"));
PartSurface partSurface_8 = ((PartSurface)
meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body.blade-suct.3"));
PartSurface partSurface_9 = ((PartSurface)
meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body.blade-suct.4"));
PartSurface partSurface_10 = ((PartSurface)
meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body.chamfer-pres.0"));
PartSurface partSurface_11 = ((PartSurface)
meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body.chamfer-pres.1"));
PartSurface partSurface_12 = ((PartSurface)
meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body.chamfer-pres.2"));
PartSurface partSurface_13 = ((PartSurface)
meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body.chamfer-pres.3"));
PartSurface partSurface_14 = ((PartSurface) meshOperationPart_G.getPartSurfaceManager( PartSurface partSurface_15 = ((PartSurface) meshOperationPart_G.getPartSurfaceManager( PartSurface partSurface_16 = ((PartSurface) meshOperationPart_G.getPartSurfaceManager( PartSurface partSurface_17 = ((PartSurface) meshOperationPart_G.getPartSurfaceManager( PartSurface partSurface_18 = ((PartSurface) meshOperationPart_G.getPartSurfaceManager( PartSurface partSurface_19 = ((PartSurface) meshOperationPart_G.getPartSurfaceManager( PartSurface partSurface_2G = ((PartSurface) meshOperationPart_G.getPartSurfaceManager( PartSurface partSurface_21 = ((PartSurface) meshOperationPart_G.getPartSurfaceManager( PartSurface partSurface_22 = ((PartSurface) meshOperationPart_G.getPartSurfaceManager( PartSurface partSurface_23 = ((PartSurface) meshOperationPart_G.getPartSurfaceManager( PartSurface partSurface_24 = ((PartSurface) meshOperationPart_G.getPartSurfaceManager( PartSurface partSurface_25 = ((PartSurface) meshOperationPart_G.getPartSurfaceManager( PartSurface partSurface_26 = ((PartSurface) meshOperationPart_G.getPartSurfaceManager( PartSurface partSurface_27 = ((PartSurface) meshOperationPart_G.getPartSurfaceManager( PartSurface partSurface_28 = ((PartSurface) meshOperationPart_G.getPartSurfaceManager( PartSurface partSurface_29 = ((PartSurface) meshOperationPart_G.getPartSurfaceManager(
getPartSurface("mesh.body.chamfer-pres.4"));
getPartSurface("mesh.body.chamfer-suct.G"));
getPartSurface("mesh.body.chamfer-suct.1 "));
getPartSurface("mesh.body.chamfer-suct.2"));
getPartSurface("mesh.body.chamfer-suct.3"));
getPartSurface("mesh.body.chamfer-suct.4"));
getPartSurface("mesh.body.fillet-pres.G"));
getPartSurface("mesh.body.fillet-pres.1 "));
getPartSurface("mesh.body.fillet-pres.2"));
getPartSurface("mesh.body.fillet-pres.3"));
getPartSurface("mesh.body.fillet-pres.4"));
getPartSurface("mesh.body.fillet-suct.G"));
getPartSurface("mesh.body.fillet-suct.1"));
getPartSurface("mesh.body.fillet-suct.2"));
getPartSurface("mesh.body.fillet-suct.3"));
getPartSurface("mesh.body.fillet-suct.4"));
surfaceCustomMeshControl_0.getGeometryObjects().setObjects(partSurface_0, partSurface_1, partSurface_2, partSurface_3, partSurface_4, partSurface_5, partSurface_6, partSurface_7, partSurface_8, partSurface_9, partSurface_10, partSurface_11, partSurface_12, partSurface_13, partSurface_14, partSurface_15, partSurface_16, partSurface_17, partSurface_18, partSurface_19, partSurface_20, partSurface_21, partSurface_22, partSurface_23, partSurface_24, partSurface_25, partSurface_26, partSurface_27, partSurface_28, partSurface_29);
SurfaceCustomMeshControl surfaceCustomMeshControl_1 = ((SurfaceCustomMeshControl) autoMeshOperation_0.getCustomMeshControls().getObj ect("trail and top"));
surfaceCustomMeshControl_1.getGeometryObjects().setQuery(null);
PartSurface partSurface_30 = ((PartSurface) meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body.top-pres.0"));
PartSurface partSurface_31 = ((PartSurface) meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body.top-pres.1"));
PartSurface partSurface_32 = ((PartSurface) meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body.top-pres.2"));
PartSurface partSurface_33 = ((PartSurface) meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body.top-pres.3"));
PartSurface partSurface_34 = ((PartSurface) meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body.top-pres.4"));
PartSurface partSurface_35 = ((PartSurface) meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body.top-suct.0"));
PartSurface partSurface_36 = ((PartSurface) meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body.top-suct.1"));
PartSurface partSurface_37 = ((PartSurface) meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body.top-suct.2"));
PartSurface partSurface_38 = ((PartSurface) meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body.top-suct.3"));
PartSurface partSurface_39 = ((PartSurface) meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body.top-suct.4"));
PartSurface partSurface_40 = ((PartSurface) meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body.trail-pres.0"));
PartSurface partSurface_41 = ((PartSurface) meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body.trail-pres.1"));
PartSurface partSurface_42 =
((PartSurface) meshOperationPart_G.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body.trail-pres.2"));
PartSurface partSurface_43 = ((PartSurface) meshOperationPart_G.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body.trail-pres.3"));
PartSurface partSurface_44 = ((PartSurface) meshOperationPart_G.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body.trail-pres.4"));
PartSurface partSurface_45 = ((PartSurface) meshOperationPart_G.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body.trail-suct.G"));
PartSurface partSurface_46 = ((PartSurface) meshOperationPart_G.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body.trail-suct.1"));
PartSurface partSurface_47 = ((PartSurface) meshOperationPart_G.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body.trail-suct.2"));
PartSurface partSurface_48 = ((PartSurface) meshOperationPart_G.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body.trail-suct.3"));
PartSurface partSurface_49 = ((PartSurface) meshOperationPart_G.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body.trail-suct.4"));
surfaceCustomMeshControl_1.getGeometryObjects().setObjects(partSurface_3G, partSurface_31, partSurface_32, partSurface_33, partSurface_34, partSurface_35, partSurface_36, partSurface_37, partSurface_38, partSurface_39, partSurface_4G, partSurface_41, partSurface_42, partSurface_43, partSurface_44, partSurface_45, partSurface_46, partSurface_47, partSurface_48, partSurface_49);
MeshPipelineController meshPipelineController_G = simulation_G.get(MeshPipelineController.class);
meshPipelineController_G.generateVolumeMesh();
ResidualPlot residualPlot_G = ((ResidualPlot) simulation_G.getPlotManager().getPlot("Residuals"));
residualPlot_G.open();
simulation_G.getSimulationIterator().run();
PlotUpdate plotUpdate_G = residualPlot_G.getPlotUpdate();
HardcopyProperties hardcopyProperties_G = plotUpdate_G.getHardcopyProperties();
hardcopyProperties_G.setCurrentResolutionWidth(1331);
hardcopyProperties_G.setCurrentResolutionHeight(6G8);
StepStoppingCriterion stepStoppingCriterion_G = ((StepStoppingCriterion) simulation_G.getSolverStoppingCriterionManager().getSolverStoppingCriterion("Maximum Steps"));
stepStoppingCriterion_G.setMaximumNumberSteps(2GG);
ExpressionReport expressionReport_G = ((ExpressionReport) simulation_G.getReportManager().getReport(" 1 GKq"));
expressionReport_G.printReport();
ExpressionReport expressionReport_1 =
((ExpressionReport) simulation_0.getReportManager().getReport("Kt")); expressionReport_1.printReport(); ExpressionReport expressionReport_2 =
((ExpressionReport) simulation_0.getReportManager().getReport("eta")); expressionReport_2.printReport(); ForceReport forceReport_0 =
((ForceReport) simulation_0.getReportManager().getReport("F")); forceReport_0.printReport(); MomentReport momentReport_0 =
((MomentReport) simulation_0.getReportManager().getReport("M")); momentReport_0.printReport(); VolumeAverageReport volumeAverageReport_0 =
((VolumeAverageReport) simulation_0.getReportManager().getReport("Pmin")); volumeAverageReport_0.printReport();
}
}
package macro; import java.util.*; import star.common.*; import star.base.neo.*; import star.base.report.*; import star.meshing.*; public class macros extends StarMacro { public void execute() { execute0();
}
private void execute0() { Simulation simulation_0 = getActiveSimulation(); Units units_0 =
simulation_0.getUnitsManager().getPreferredUnits(new IntVector(new int[] {0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0})); PartImportManager partImportManager_0 = simulation_0.get(PartImportManager.class); Units units_1 = ((Units)simulation_0.getUnitsManager().get0bject(''mm'')); partImportManager_0.importProstarPart(resolvePath("/home/lavrishcheva/Work/old/lavrishcheva/S MP/optimization/geom/mesh.inp"), "OneSurfacePerPatch", "OnePartPerFile", false, units_1); MeshPart meshPart_1 =
((MeshPart) simulation_0.get(SimulationPartManager.class).getPart("mesh")); LabCoordinateSystem labCoordinateSystem_0 =
simulation_0.getCoordinateSystemManager().getLabCoordinateSystem(); simulation_0.get(SimulationPartManager.class).translateParts(new Neo0bjectVector(new
0bject[] {meshPart_1}), new DoubleVector(new double[] {0.1345, 0.0, -0.211803158}), new Neo0bjectVector(new 0bject[] {units_0, units_0, units_0}), labCoordinateSystem_0); SubtractParts0peration subtractParts0peration_0 =
((SubtractParts0peration) simulation_0.get(Mesh0perationManager.class).get0bject("In")); subtractParts0peration_0.getInputGeometry0bjects().setQuery(null); MeshPart meshPart_2 = ((MeshPart) simulation_0.get(SimulationPartManager.class).getPart("Part")); subtractParts0peration_0.getInputGeometry0bjects().set0bjects(meshPart_1, meshPart_2); subtractParts0peration_0.execute(); Region region_0 =
simulation_0.getRegi onManager(). getRegi on("IntRegi on"); Boundary boundary_0 =
region_0.getBoundaryManager().getBoundary("kp505.Edges"); boundary_0.getPartSurfaceGroup().setQuery(null); Mesh0perationPart mesh0perationPart_0 =
((Mesh0perationPart) simulation_0.get(SimulationPartManager.class).getPart("Int")); PartSurface partSurface_0 = ((PartSurface) mesh0perationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body-trim.blade-pres-lead 2"));
PartSurface partSurface_1 = ((PartSurface) meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface(''mesh.body-trim.blade-pres-trail 2"));
PartSurface partSurface_2 = ((PartSurface) meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface(''mesh.body-trim.blade-suct-lead 2"));
PartSurface partSurface_3 = ((PartSurface) meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body-trim.blade-suct-trail 2"));
PartSurface partSurface_4 = ((PartSurface) meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface(''mesh.body-trim.top-pres 2'));
PartSurface partSurface_5 = ((PartSurface) meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface(''mesh.body-trim.top-pres-up 2'));
PartSurface partSurface_6 = ((PartSurface) meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface(''mesh.body-trim.top-suct 2'));
PartSurface partSurface_7 = ((PartSurface) meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface(''mesh.body-trim.top-suct-up 2'));
PartSurface partSurface_8 = ((PartSurface) meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface(''mesh.body-trim.trail-pres 2'));
PartSurface partSurface_9 = ((PartSurface) meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface(''mesh.body-trim.trail-suct 2'));
boundary_0.getPartSurfaceGroup().setObjects(partSurface_0, partSurface_1, partSurface_2, partSurface_3, partSurface_4, partSurface_5, partSurface_6, partSurface_7, partSurface_8, partSurface_9);
Boundary boundary_1 = region_0.getBoundaryManager().getBoundary(Mkp505.Faces1M);
boundary_1.getPartSurfaceGroup().setQuery(null);
PartSurface partSurface_10 = ((PartSurface) meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface(''mesh.body-trim.blade-pres-mid 2'));
PartSurface partSurface_11 = ((PartSurface) meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface(''mesh.body-trim.blade-suct-mid 2'));
boundary_1.getPartSurfaceGroup().setObjects(partSurface_10, partSurface_11);
Boundary boundary_2 = regi on_0. getBoundaryManager(). getB oundary(Mkp505.GaltelM);
boundary_2.getPartSurfaceGroup().setQuery(null);
PartSurface partSurface_12 = ((PartSurface) meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface(''mesh.body-trim.chamfer-pres 2'));
PartSurface partSurface_13 =
((PartSurface) meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface(Mmesh.body-trim.chamfer-suct 2"));
PartSurface partSurface_14 = ((PartSurface) meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body-trim.fillet-pres-lead 2"));
PartSurface partSurface_15 = ((PartSurface) meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body-trim.fillet-pres-mid 2"));
PartSurface partSurface_16 = ((PartSurface) meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body-trim.fillet-pres-trail 2"));
PartSurface partSurface_17 = ((PartSurface) meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body-trim.fillet-suct-lead 2"));
PartSurface partSurface_18 = ((PartSurface) meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body-trim.fillet-suct-mid 2"));
PartSurface partSurface_19 = ((PartSurface) meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body-trim.fillet-suct-trail 2"));
boundary_2.getPartSurfaceGroup().setObjects(partSurface_12, partSurface_13, partSurface_14, partSurface_15, partSurface_16, partSurface_17, partSurface_18, partSurface_19); Boundary boundary_3 =
region_0.getBoundaryManager().getBoundary("kp505.Hub"); boundary_3.getPartSurfaceGroup().setQuery(null); PartSurface partSurface_20 = ((PartSurface) meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body-trim.hub 2"));
PartSurface partSurface_21 = ((PartSurface) meshOperationPart_0.getPartSurfaceManager().getPartSurface("mesh.body-trim.hub-tip 2"));
boundary_3.getPartSurfaceGroup().setObjects(partSurface_20, partSurface_21); MeshPipelineController meshPipelineController_0 =
simulation_0.get(MeshPipelineController.class); meshPipelineController_0.generateVolumeMesh(); ResidualPlot residualPlot_0 =
((ResidualPlot) simulation_0.getPlotManager().getPlot("Residuals")); residualPlot_0.open(); simulation_0.getSimulationIterator().run(); MaxReport maxReport_0 =
((MaxReport) simulation_0.getReportManager().getReport("M")); maxReport_0.printReport(); MaxReport maxReport_1 =
((MaxReport) simulation_0.getReportManager().getReport("T")); maxReport_1.printReport(); VolumeAverageReport volumeAverageReport_0 =
((VolumeAverageReport) simulation_0.getReportManager().getReport("Pmin")); volumeAverageReport_0.printReport();
ExpressionReport expressionReport_G =
((ExpressionReport) simulation_G.getReportManager().getReport("Mean_of_eta")); expressionReport_G.printReport(); ExpressionReport expressionReport_1 =
((ExpressionReport) simulation_G.getReportManager().getReport("Mean_of_1GKq")); expressionReport_1.printReport(); ExpressionReport expressionReport_2 =
((ExpressionReport) simulation_G.getReportManager().getReport("Mean_of_Kt")); expressionReport_2.printReport(); MaxReport maxReport_2 =
((MaxReport) simulation_G.getReportManager().getReport("Mean_of_Resistance")); maxReport_2.printReport();
}
}
<?xml version="1.G" encoding="windows-1251"?> <model>
<type name="KP5G5">
<var blades="5" span="125" chord-range="-G.9999 1">
<thickval x-deform="last" xs="-1 -G.985 -G.94G -G.866 -G.766 -G.643 -G.5 -G.342 -G.174 G G.174 G.342 G.5 G.643 G.766 G.866 G.94G G.985 1"
ys="G.G6698 G.G9292 G.16693 G.28198 G.42397 G.57763 G.72647 G.85418 G.94771 G.99799 1.G G.95736 G.87751 G.76569 G.63G53 G.48G29 G.32341 G.16432 G"/>
<camberval xs="-1 -G.985 -G.94G -G.866 -G.766 -G.643 -G.5 -G.342 -G.174 G G.174 G.342 G.5 G.643 G.766 G.866 G.94G G.985 1"
ys="G.G G.G2365 G.G9982 G.23423 G.42227 G.63884 G.81212 G.923G6 G.985G3 1.G G.96994 G.89831 G.79G51 G.654G7 G.49874 G.33684 G.18381 G.G6GG6 G.G"/>
<width x-deform="last" xs="G.18 G.25 G.3 G.4 G.5 G.6 G.7 G.8 G.9 G.95 1"
ys="G.4626 G.5236 G.5618 G.6276 G.68G6 G.7146 G.718 G.674 G.5594 G.445 G.GGG2"/>
<thick xs="G.18 G.25 G.3 G.4 G.5 G.6 G.7 G.8 G.9 G.95 1"
ys="G.G917 G.G8142 G.G7424 G.G6G94 G.G4918 G.G3894 G.G2984 G.G2146 G.G1386 G.G1G56 G.GG738"/>
<camber xs="G.18 G.25 G.3 G.4 G.5 G.6 G.7 G.8 G.9 G.95 1"
ys="G.G1316 G.G1552 G.G1656 G.G168G G.G1498 G.G1238 G.G1GG8 G.GG81G G.GG584 G.GG448 G.GG174"/>
<pitch xs="G.18 G.25 G.3 G.4 G.5 G.6 G.7 G.8 G.9 G.95 1"
ys="1.6694 1.7824 1.8538 1.9566 2.G158 2.G26 1.9934 1.9132 1.8G12 1.7366 1.6662"/> <skew xs="G.18 G.25 G.3 G.4 G.5 G.6 G.7 G.8 G.9 G.95 1"
ys="G.G2644 G.G46G6 G.G5743 G.G6648 G.G5765 G.G1783 -G.G5513 -G.15657 -G.283G6 -G.35624 -G.43661"/>
<top radius="auto"/>
<hub shift="on" points1="-29,G -28.5,19.375" points2="34.5,23.5 35,G" type1="line" type2="line"/>
<trail edge="off"/>
<fillet ksi1="-G.9" ksi2="G.9" radius="3" radius1="1" radius2="1" type="fillet"/> <mesh ksi="first-last, 35"/>
</var> </type>
<propeller type="KP5G5"/> </model>
Saint Petersburg State University
a manuscript
Lavrishcheva Liubov Sergeevna
Numerical simulation of the flow around marine objects and development of the optimization technology of the marine propeller
shape
Specialty 01.02.05 Mechanics of liquid, gas and plasma
THESIS
for candidate of physical and mathematical sciences degree
Supervisor
Doctor of physical and mathematical sciences, professor
Matveev Sergey Konstantinovich
Saint Petersburg 2018
Content
INTRODUCTION...........................................................................................................................131
CHAPTER 1. CONTEMPORARY STATUS OF THE QUESTION.............................................138
1.1 Basic concepts in hydrodynamics used in numerical simulation of the flow around marine objects..........................................................................................................................................138
1.2 Review of scientific works devoted to numerical simulation of the flow around marine objects..........................................................................................................................................141
1.3 A brief review of optimization methods and examples of their use for solving problems of computational fluid dynamics with respect to marine propellers................................................143
CHAPTER 2. NUMERICAL SIMULATION OF THE FLOW AROUND MARINE PROPELLERS IN A UNIFORM FLOW..................................................................................................................149
2.1 Introduction...........................................................................................................................149
2.2 Experiment description.........................................................................................................150
2.3 Numerical study of hydrodynamic characteristics of marine propeller prototypes..............151
2.4 Grid convergence..................................................................................................................153
2.5 Comparison of calculation with experiment.........................................................................159
2.6 Software development for automatization of numerical simulation of the flow around marine propellers in a uniform flow........................................................................................................162
2.7 Results of the Chapter 2........................................................................................................163
CHAPTER 3. DEVELOPMENT OF THE OPTIMIZATION TECHNOLOGY OF THE MARINE PROPELLER SHAPE IN A UNIFORM FLOW.............................................................................165
3.1 Introduction...........................................................................................................................165
3.2 Creating a parametric model of a marine propeller...............................................................165
3.3 Formulation of the optimization problem. Justification of the selected parameters and constraints for optimization.........................................................................................................168
3.3.1 Objective function...................................................................................................................168
3.3.2 Constraints...............................................................................................................................168
3.3.3 Managed parameters..............................................................................................................169
3.4 Optimization routine.............................................................................................................169
3.5 Challenges encountered during optimization and recommendations for their elimination .. 171
3.5.1 Ensuring continuous interaction of several software products and full automation of the workflow.............................................................................................................................................171
3.5.2 Providing transition to different operating systems within the same optimization cycle....................................................................................................................................................172
3.6 The results of optimization of the marine propeller prototypes on a 200 000-cells computational grid..............................................................................................................................................173
3.7 The results of optimization of the marine propeller prototypes on 26 000 000-cells and 14 000 000-cells computational grids.........................................................................................175
3.8 Grid convergence of optimization.........................................................................................177
3.9 Distribution of values of the optimization parameters by the relative radii of the marine propeller blade.............................................................................................................................180
3.10 Investigation of the possibility of saving supercomputer HPC resources for speeding up optimization tasks........................................................................................................................183
3.11 Results of the Chapter 3......................................................................................................186
CHAPTER 4. NUMERICAL SIMULATION OF TOWING TANK AND SELF-PROPULSION TESTS OF THE SHIP HULL..........................................................................................................188
4.1 Introduction...........................................................................................................................188
4.2 Experiment description.........................................................................................................188
4.3 Numerical simulation of towing tank tests............................................................................191
4.3.1 Calculation of the ship hull resistance coefficient.............................................................192
4.3.2 Numerical simulation of wave structures............................................................................192
4.3.3 Numerical determination of the velocity field in the plane of the marine propeller disk......................................................................................................................................................192
4.4 Numerical simulation of self-propelled self-propulsion tests...............................................195
4.4.1 Taking into account the effect of the free surface...............................................................195
4.4.2 Without taking into account the effect of the free surface.................................................196
4.5 Grid convergence..................................................................................................................198
4.6 Development of the program for automatization of numerical simulation of the flow of the marine propeller behind the ship hull..........................................................................................201
4.7 Results of the Chapter 4........................................................................................................202
CHAPTER 5. DEVELOPMENT OF THE OPTIMIZATION TECHNOLOGY OF THE MARINE
PROPELLER BEHIND THE SHIP HULL.....................................................................................204
5.1 Introduction...........................................................................................................................204
5.2 Creating a parametric model of a marine propeller...............................................................205
5.3 Formulation of the problem of the optimization of the marine propeller shape named KP505 in a uniform flow.........................................................................................................................211
5.3.1 The Objective function...........................................................................................................212
5.3.2 Constraints...............................................................................................................................212
5.3.3 Managed parameters..............................................................................................................213
5.4 Results of the optimization of the marine propeller shape KP505 in a uniform flow...........214
5.5 Statement of the problem of optimizing the shape of the marine propeller behind the ship hull................................................................................................................................................217
5.6 Results of the optimization of the marine propeller behind the ship hull.............................218
5.7 Verification calculation.........................................................................................................222
5.8 Results of Chapter 5..............................................................................................................224
CONCLUSION................................................................................................................................226
BASIC SYMBOLS..........................................................................................................................228
REFERENCES.................................................................................................................................229
Author's works on the thesis topic..............................................................................................233
APPENDIX А..................................................................................................................................235
APPENDIX B..................................................................................................................................241
APPENDIX C..................................................................................................................................242
APPENDIX D..................................................................................................................................246
INTRODUCTION
Optimization can be considered the pinnacle of engineering computer technology. In order to solve optimization problems, the mathematical apparatus, which relates to different application areas, should be used to the maximum extent. In addition, to build the entire technology chain, you need to attract effective server platforms and the latest accomplishments in software development.
Nowadays optimization is one of the most urgent tasks in the industry, and is therefore widely used in such areas as aviation and space, car manufacturing, turbomachinery and shipbuilding. In solving optimization problems, engineers and researchers are faced with such issues as improving the design characteristics while maintaining strength, improving the efficiency of the object without the need to increase the required power, reducing the weight or dimensions of the product without losing basic functionality. The most well-known world companies actively implement optimization and are ready to fight sometimes even for a slight improvement of already effective and highly-productive machines, as well as for reducing the terms and the cost of product development.
This thesis is devoted to optimization in the field of shipbuilding, namely the development of the optimization technology of the marine propeller shape with the aim of improving its efficiency with strictly specified constraints on thrust, torque and pressure in the flow area.
It should be noted that optimization of a marine propeller is a difficult task for several reasons: there is not enough work and recommendations for creating simple and efficient technological chains of this process, there is only a general understanding based on the theory of propulsion design, which characteristics should be fixed, and which can and should be varied and in what range, and most important - until recently the question of parametrization of marine propellers of this type remained open. All this created great difficulties in researching and developing the technology of modern engineering optimization of marine propellers.
In addition, an already developed optimization technology of the marine propeller shape in a uniform flow had to be made universal, namely: to carry out one- and multi-criteria optimization, connecting any number of parameters and constraints, and to obtain the optimal shape of a marine propeller taking into account the influence of the ship hull.
All these tasks have been successfully solved in the thesis, and now, they are introduced and are actively applied in the Klylov State Research Centre (KSRC).
Objectives of work
1. Numerical simulation of the flow around marine propellers in a uniform flow. Creation of a technique for constructing computational grids that provide satisfactory accuracy when compared with experimental data, and at the same time have a relatively small dimension and fast
convergence. Development of the program for automatization of numerical simulation of flow around a marine propeller in a uniform flow.
2. Development of a universal technology of optimization of the marine propellers shape in a uniform flow with the use of surrogate-based optimization algorithms.
3. Numerical simulation of towing and self-propelled tests of mathematical models of marine equipment objects in their form close to real commercial vessels. Automatization of numerical simulation of the flow around a ship hull with a marine propeller with the help of software code creation.
4. Development of technology of reverse engineering of parametric models of marine propellers according to the available data of the blade profile and a table of distribution of characteristics of a marine propeller according to the relative radii of its blade (pitch, width, thickness, camber, rake and skew).
5. Development of technology to optimize the marine propeller shape behind the ship hull by the surrogate-based optimization method.
Scientific novelty of the work
1. The calculation of the flow around a marine propeller in a uniform flow with the help of program code written in Java is fully automated. The program has received a certificate of state registration.
2. A special program called Vintgen has been developed to create the parametric model of a marine propeller. The author of the dissertation research participated in the testing of the program and formulated the requirements necessary for integration with the optimization program and the calculation package of hydrodynamics.
3. The technology of optimization of the marine propeller shape in a uniform flow is developed with the help of surrogate optimization algorithms, including a wide range of choice of the marine propellers of this type (FPP, CPP, unified and unified profiling of the blade). This technology is universal and is used in the HPC&CAE Department of the KSRC.
4. It has been possible to carry out the procedure for optimization of the marine propeller shape on a design grid of small dimension, and subsequently to carry out a verification calculation of an optimized version of the propulsion device on a grid that provides grid convergence. Thus, it becomes possible to save a significant amount of supercomputer resources, which makes optimization is more affordable.
5. The technology of creating a parametric model of a marine propeller based on the available data on the profile, distributions of such characteristics as the pitch, width, thickness, thrust, rake, and skew of the blade has been developed.
6. Calculation of the ship hull with a working marine propeller has been automated with the help of the Java program.
7. The technology of optimization of the marine propeller shape behind the ship hull with the use of surrogate-based optimization algorithms has been developed.
Reliability of the results
The reliability of the results obtained is ensured by the following:
1. A good agreement between the results of the calculation and the experimental data
2. A systematic check of the solutions obtained during the calculation for independence from the used grid
Practical significance of the work
1. Programs designed to automate the calculation of the flow around a marine propeller in a uniform flow and behind the hull of the vessel, which are used in technology to optimize the shape of propulsor have been established.
2. The technology of creating a parametric model of a marine propeller from the available data of the blade profile, as well as the main characteristics of the marine propeller blade has been developed. The resulting parametric models of the marine propellers are used in technology to optimize their shape.
3. Technologies of optimization of the marine propeller shape in a uniform flow and behind the ship hull have been developed using efficient and economical methods of surrogate simulation. These technologies are currently used in the HPC&CAE Department of the KSRC.
4. The requirements to the quality of the grid have been determined to obtain a satisfactory agreement of the calculation with the experimental data. The independence of the received solution from the grid parameters is established and a technique for performing optimization on a coarse calculation grid is proposed, followed by a recalculation of the optimized geometric model of a marine propeller into a fine grid. Thanks to the creation of this technique, it's become possible to save a significant amount of HPC resources and make optimization of marine propellers more accessible.
Approbation of the work
The results of the work were reported at all-Russian and international conferences: A
Conference of Young Scientists and Specialists (KSRC, St. Petersburg, Russia, 2015), An
International Conference on Naval Architecture and Ocean Engineering (NAOE) (St. Petersburg,
Russia 2016), International Conference on Optimization (Toulouse, France, October 3-4, 2017), All-
Russian Conference on Air-Hydromechanics, dedicated to the centenary of the birth of S.V. Vallander (St. Petersburg, Russia, October 23-25, 2017), the conference "Scientific and Technical Development of Shipbuilding" (STDS, KSRC., St. Petersburg, Russia, November 16-17, 2017), an international conference on numerical simulation) and optimization of NAFEMS 2018 (Bamberg, Germany, May 14 - 16, 2018).
Publications on the topic of the thesis and the author's personal contribution
The main results of the work are presented in seven scientific publications, presented at the end of the thesis, including three publications in peer-reviewed scientific journals, identified by the Russian Higher Attestation Commission (HAC).
In obtaining the results included in the thesis, the author has made a decisive contribution, namely: he has numerically simulated the flow around marine propellers and has completely automated it using an developed program in the Java language (a certificate for the program has been obtained), has developed an optimization technology of marine propellers both in a uniform flow and behind the ship hull, which is currently implemented in the HPC&CAE Department in the Krylov State Research Centre. Co-authors of publications are Ph.D. Lobachev M.P. who advised on issues related to shipbuilding at the stages of work execution,, Ph.D. Taranov A.E. who carried out numerical simulation of self-propulsion testing of a vessel on a free surface, a senior researcher -Ovchinnikov N.A who was engaged in the construction of a parametric model of the water intake channel, the leading engineer-programmer Novoselov V.N. who developed a program for the parametric representation of the marine propeller blade, without which it was difficult to optimize this type of propulsor.
Provisions to be presented
1. The results of numerical simulation of the flow around the marine propeller models have been obtained and a program code has been developed in the Java language to automate the calculation of the marine propeller in a uniform flow, which helps minimize the manual labor of a specialist in solving this range of problems. The certificate of state registration №2017663247 has been received for the program.
2. The technology of optimization of the marine propeller shape in a uniform flow for a given mode of a vessel has been developed. The main results on computational grids of various dimensions have been presented.
3. A study of the possibility of saving the HPC resources has been made, thanks to which it has been established that it is expedient to carry out optimization calculations on a low-dimensional computational grid, and then carry out one verification calculation on a large-scale grid.
4. The technology of reverse engineering of marine propellers has been developed, based on the known values of distributions of the standard characteristics of the marine propeller blade, and also the drawing of the prototype. This technology has allowed creating parametric models of propulsors of this type, prescribing each characteristic in the XML language, and then changing the parameters of the object in automatic mode through a special interpreter in the program Vintgen.
5. A technology for optimization of the marine propeller shape has been developed, taking into account the impact of the ship hull model on the container ship. The main results of optimization are given.
Structure of the work
The introduction substantiates the urgency of the chosen topic of the research, its scientific and practical significance, and the main tasks of the work are formulated.
The first chapter is devoted to the study of the current state of the issue, a review of previously performed experimental and numerical studies is given.
The second chapter presents a numerical simulation of the flow around marine propellers in a uniform flow using the example of two models. A brief description of the experimental setup on which the test objects were tested has been given. The results of tests on the basic hydrodynamic characteristics of marine propellers have been obtained in the towing tank of the Krylov State Research Centre; on their basis the numerical model has been compared with the experimental model. The independence of the solution is determined from the parameters of the computational grid, the optimal dimensions of the cells are selected both on different parts of marine propeller and the calculation area itself. As a result of the numerical simulation of the flow around marine propellers, the action curves have been obtained in the entire range of relative steps on a calculated grid of 200 000 cells and on grids that provide grid convergence: for the A model, 26 000 000 cells; for the B model, 14 000 000 cells. Note that for model B the calculation has been carried out with the connection of the laminar-turbulent transition accounting model, which further reduced the difference between the experimental and calculated data. In addition, a program has been developed to automate the calculation of a marine propeller in a uniform flow, which has significantly reduced the manual labor of a specialist and has accelerated the acquisition of the hydrodynamic characteristics of the object. Later, the proven technology of numerical simulation of the flow around marine propellers
and the developed program for calculating automation has been integrated into the technology for optimizing marine propellers of this type.
The third chapter is devoted to the development of the optimization technology of marine propellers in a uniform flow. The creation of a parametric model of a marine propeller has been considered. The statement of the optimization task, constraints and requirements, which must be observed during optimization, is highlighted in detail. The results of optimization on various computational grids are presented, the grid convergence of optimization is verified, and also the possibility of saving HPC resources is investigated. It was found that the optimization of a marine propeller is expedient to be carried out on a coarse computational grid, with subsequent recalculation of the optimized version of the geometric model of the marine propeller to a fine grid.
The fourth chapter presents the results of numerical simulation of towing and self-propulsion tests of the KCS container carrier model. The text briefly describes the methods of testing and the main results obtained by colleagues from the Korea Research Institute of Ships and Ocean Engineering (KRISO). Numerical simulation of towing tests has been performed, as a result of which the water resistance coefficient of the vessel has been obtained with an accuracy of 0.3% when compared with experiment, and also a wave pattern of the flow in the immediate vicinity of the hull, which also agrees well with the experiment. In addition, the research of popular approaches in numerical methods - URANS and IDDES - on the accuracy of predicting the velocity field inhomogeneity in the plane of the propeller disk has been carried out. Data on the possibilities of a more economical URANS method have been obtained with reliable accuracy to obtain the values of the desired local flow characteristic. Along with towing, a numerical simulation of the ship self-propulsion tests has been performed, during which the coefficients of drag, thrust, torque and efficiency of the propulsor have been determined (obtained by Taranov A.E). Based on his results the task was modified and adapted to further optimization of the shape of the propulsor behind the ship hull. A program has been developed to automate the calculation of the marine propeller behind the ship hull, performing all the necessary operations with geometric models of the objects and providing an automatic construction of a volume grid, launching the calculated hydrodynamic characteristics of a marine propeller and hull into a special file (Appendix C).
In the fifth chapter, the development of the optimization technology of the marine propeller shape KP505 behind the body of the container carrier model KCS has been considered. Based on the known data on the distribution of standard characteristics for the relative radii of the marine propeller blade, and also on the known coordinates of the marine propeller blade profile, a parametric model KP505 has been constructed in the program of the parametric representation of marine propellers, Vintgen. The principles of the distribution of the blade profile coordinates have been revealed,
formulas have been obtained that allow to find all the necessary data for building a geometric model of the marine propeller. An XML description has been created (Appendix D), on the basis of which it became possible to digitize other various types of marine propellers and obtain a wide variety of parametric prototypes suitable for optimizing their shape. Based on the previously developed technology to optimize the shape of marine propellers in a uniform flow, the optimization of the isolated KP505 has been carried out for a new group of controlled parameters that act directly on the profile. As a result of the optimization, an efficiency gain of 2.6% has been obtained, while maintaining all the specified limitations. Based on the successful solution of the problem of optimizing the KP505 form in a uniform flow, a technology has been created to optimize the propulsion unit behind the ship hull and a new form has been got, which allows an increase in efficiency of 2.5%. A calibration calculation of the optimized version of KP505 on the grid, providing grid convergence - 15 000 000 cells has been conducted. This calculation revealed an improvement in efficiency of 1.7%.
CHAPTER 1. CONTEMPORARY STATUS OF THE QUESTION
1.1 Basic concepts in hydrodynamics used in numerical simulation of the flow around marine
objects
For the solution of most problems in hydrodynamics, rigorous mathematical methods of integrating the basic differential equations are applied for the established system of boundary and initial conditions or other equivalent mathematical methods. To obtain the summary characteristics, we use such general theorems of mechanics as the theorem on the quantities of motion, energy, etc. In addition, so-called "semi-empirical" theories are widely used, in the construction of which individual experimental facts play an important role [17].
In this section we consider the basic relationships used to describe the motion of a fluid and the effects that arise from this motion.
The basic equations describing the motion of a viscous Newtonian fluid are the Navier-Stokes equations, which can be represented in the following form [6]:
dui = Q
dui , ^ _ dui _ dp , dtij, (11)
^ dt Pty dxj dxi dxj
where tu = 2u.Su, S= -(l^ + ^-M.
v r- IJ, i] 2\dXj dXiJ
Nowadays, the most common approach to solving the problems of numerical modeling of the flow around marine objects is the RANS-approach (Reynolds Averaged Navier-Stokes). It is based on the Reynolds equations obtained from equations (1.1) by averaging [7]:
/(o^J^m)^ (1.2)
where f - is the averaged function, t - is the time, а 2T - is the averaging period, which is assumed to be sufficiently large in comparison with the time scales of all the turbulent inhomogeneities present in the current under consideration and sufficiently small in comparison with the characteristic time scale of the averaged flow.
The averaging procedure assumes the following conditions:
f + g = f + g (13)
c = c (1.4)
7f = cf (1.5)
! = f (16) where f and g - are arbitrary functions that can be represented as sums of averages and pulsation variables / = / + /' u g = g + g', c - is an arbitrary constant, and s - is a spatial coordinate or time.
Thus, the Reynolds equations for a viscous incompressible fluid can be represented in the form
dUj _ q
dxi
| du; , du; dp , d ( du; ——A (17)
The Reynolds equations describe the time-averaged flow of liquid, their feature (in comparison with the original Navier-Stokes equations) lies in the fact that new unknown functions appear in them
that characterize the tensor of turbulent (Reynolds) stresses pulu'j. The system of Reynolds equations contains six unknowns and turns out to be nonclosed, and therefore, it is necessary to involve additional information, namely the equation of the turbulence model.
In this paper, calculations of the flow around marine objects were carried out with the connection of the turbulence model k-ro SST (Shear Stress Transport). This model was developed by Menter in 1993 in [43] and is one of the modifications of the standard k-ro model.
The formulation of this model, written in terms of k (the kinetic energy of turbulence) and ro (the specific rate of its dissipation) is as follows:
D{pk)
Dt
D(pw)
= V ■ [Gu + ak^T)Vk] + Pkp*puk (1.8)
= V ■ [Gu + o^Vw] + yf Pk - + (1 - F1)Dka. (1.9)
Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.