A Study on Fluid Characteristics of Wake Field Utilizing Hull Forms and Flow Field Database

利用船体形式和流场数据库研究尾流场流体特性

基本信息

批准号：
20K04954
负责人：
一ノ瀬康雄
金额：
$ 2.75万
依托单位：
National Institute of Maritime, Port and Aviation Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-11-15 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本研究は船型・流場データベースの構築とこのデータベースの分析手法を提案し、三次元剥離を伴う複雑な船尾伴流場の流場特性を体系化することを目的としている。本研究では、まずこれまで内航肥大船に限定されていた船型・流場データベースをPCCやコンテナ船などの痩せ型船型にも拡張し、船型・流場データベースにより汎用性を持たせた。次に、船型データベースの体系化および推進性能の可視化を目的として、これまで二つや三つの基本船型の組み合わせのみに限定されていた船型のブレンディング手法を基礎に、この手法に重心座標系の概念を導入することで任意の数の船型を基底とする船型座標系（Hull-form Coordinate System）を開発した。この座標系は船型設計空間の性能分布の可視化にとどまらず、船型の自動生成にも活用可能な汎用性のある船型設計空間モデルである。さらに、本研究では船型・流場データベースのサロゲートモデルを新たな船体表現手法（IHR: Imaged-based Hull Form Representation）とConvolutional Neural Network　(CNN)で構築した。このモデルは船型設計で必要となる実用的推定精度を維持しつつ、従来手法（CFD計算）よりも数万倍高速に船尾伴流場を予測するモデルである。また、損失関数に伴流の分布関数の勾配を導入することでこのモデルを改良し、推定伴流の問題のある振動を軽減させ、推定精度をさらに向上させることに成功した。最終年度はこれらの成果の論文化に取り組んでいたが、ノルウェー科学技術大学において本研究とも関連のある船型設計に関する研究開発に取り組む機会を得たため、研究を一時中断し、帰国後欧州で得られた知見を活かし、提案手法の検証に引き続き取り組み、より充実した研究成果を目指すこととした。

这项研究提出了一种构建船形和流场数据库并分析该数据库的方法，并旨在将具有三维脱离的复杂船尾唤醒场的流场特征系统化。在这项研究中，以前仅限于国内沿海大型船只的船舶类型和流场数据库被扩展到PCC和容器船等薄船，使它们更具用途。接下来，为了使船体类型数据库系统化并可视化推进性能，我们开发了一种基于船舶式坐标系统，基于船舶类型的混合方法，该方法以前仅限于两个或三个基本的船只类型的组合，并通过将驾驶员级的模型引入了驾驶仪表型的贵重型系统的概念，我们将其引入了驾驶员的仪式，我们就可以使用船只效率来进行驾驶范围。该坐标系是一种多功能的船舶设计空间模型，不仅可以用于可视化船舶型设计空间的性能分布，而且还可以自动生成船体类型。此外，在这项研究中，使用新的IHR（基于成像的船体形式表示）和卷积神经网络（CNN）构建了船体类型和流场数据库的替代模型。该模型是一种模型，可预测船尾唤醒的速度比常规方法快数万倍（CFD计算），同时保持船形设计所需的实际估计精度。此外，通过将唤醒分布函数的梯度引入损耗函数，该模型得到了改进，减少了振动，这些振动在估计唤醒流方面存在问题，并进一步提高了估计精度。在最后一年，我正在研究讨论这些结果的文化，但是由于我有机会在挪威科学技术大学的这项研究的船舶设计上进行研究和开发，因此我决定暂时暂停研究并利用欧洲在欧洲获得的知识，以继续返回日本，继续验证提出的方法，以验证该方法，以验证更全面的研究结果。