对转桨水动力性能实时预报方法

为了实现对转桨水动力性能实时预报，基于BP神经网络构建对转桨水动力性能预报模型。首先，采用低阶速度势边界元法建立对转桨水动力性能预报模型，通过调整来流速度和前后桨转速开展对转桨水动力性能多工况计算，从而获得构建神经网络所需的样本空间。建立适用于对转桨水动力性能预报的神经网络架构，通过训练使其具备良好的泛化能力。以某组对转桨为研究对象开展水动力性能实时预报方法研究，结果表明，采用BP神经网络预报模型可获得与边界元法精度相当的预报结果，但该模型与边界元法相比计算所耗时间可以忽略不计，可有效实现对转桨水动力性能实时、快速预报。     

基于GA-灰色BP神经网络船舶备件需求预测模型

船舶维修备件的及时保障是船舶设备正常生产作业的保证，备件需求量的准确预测对于航运公司降低运营成本、提高管理效率起着至关重要的作用。文章从某船设备维修备件的历史数据进行分析，构建一种基于灰色模型的多层前馈（BP）神经网络模型，并采用遗传算法（GA）进行优化。首先对船舶设备备件需求影响因素进行分析，通过灰色模型确定备件需求的关键指标，并将结果作为BP神经网络的输入层，从而输出需求预测值。与灰色模型、GA-BP模型预测值对比发现，基于GA-灰色BP神经网络组合模型对于船舶备件的需求预测精度误差仅为0.147%。结果表明，使用GA优化可以提高灰色BP神经网络的预测精度，为船舶维修备件需求预测提供了一种新思路。     

导管螺旋桨水动力性能试验及数值研究

为了研究导管螺旋桨的推力、扭矩和敞水效率等主要水动力参数和进速系数之间的关系,本文采用物理模型试验和计算流体力学（Computational Fluid Dynamics, CFD）技术相结合的方式分析导管对螺旋桨水动力特性的影响。首先在本校拖曳水池开展导管螺旋桨模型的敞水性能试验然后使用计算流体软件STAR-CCM+对导管桨模型进行数值模拟。在模拟计算中应用多参考系法（Multi Reference Frames,MRF）,分别采用不同湍流模型对导管螺旋桨的水动力性能进行计算,并与试验数据进行对比,验证了STAR-CCM+软件模拟可以对导管螺旋桨的水动力性能进行有效预报且使用SST k-ω湍流模型获得的水动力性能精度更高。研究结果表明,导管螺旋桨更适用于在低进速系数下工作的重载船舶。     

基于BP和LSTM组合优化的船舶升沉运动预测

预测船舶升沉运动有助于增强波浪补偿系统的补偿效果,解决补偿系统滞后问题。为提高预测模型的预测精度,提出一种基于误差反向传播（BP）神经网络和长短时记忆（LSTM）神经网络组合优化的船舶升沉运动预测方法。以采用计算流体动力学（CFD）方法获取的船舶在规则波浪作用下的升沉运动和在突发性干扰下的升沉运动为对象,基于PYTORCH框架和LINGO软件,建立以加权方式组合优化BP神经网络和LSTM神经网络的预测模型。研究结果表明,无论是船舶在规则波浪作用下的升沉运动,还是船舶在突发性干扰下的升沉运动,BP-LSTM组合模型的预测精度均高于BP神经网络和LSTM神经网络,有助于提高补偿精度。     

渡船螺旋桨水动力性能的数值预报

采用计算流体力学（CFD）方法对某渡船螺旋桨的水动力性能进行数值预报.先用DTMB P5168桨验证数值模型和方法的准确性与可信性,数值计算其推力系数、力矩系数和敞水效率.整个计算域网格划分均采用全六面体形式,分别采用三种湍流模型进行计算.计算结果与实验的比较表明,SST模型和雷诺应力模型有近乎相同的计算精度,但SST模型的计算速度更快;推力系数误差最大5.8%,力矩系数误差最大为1.7%,敞水效率误差最大为4.3%.然后,将此方法运用到渡船螺旋桨,通过对渡船螺旋桨的网格灵敏度、尺度作用以及相关的流场分析,证明该方法能实现对螺旋桨敞水粘性流场的模拟,以及其敞水性能的预报.     

辐射沙洲潮流水道悬沙动力关系BP神经网络模拟研究

根据江苏辐射沙洲东大港水道4^#站位连续2个潮周期的流速、含沙量及水深的时序测量资料，取时序测量（计算）数据中的前21组数据为学习样本，后5组数据为检验样本，建立了该潮流水道的4种输沙BP神经网络动力模型。验证表明，运用BP神经网络模型可以建立精度较高的水体含沙量非线性动力关系，并可利用建立模型进行相应问题的预测计算。     

空泡效应对冰阻塞环境下的螺旋桨性能影响研究

针对空泡效应对冰区船舶螺旋桨在冰阻塞环境下的推进性能影响,在空泡水筒开展了均流和冰阻塞环境不同空泡数下的螺旋桨模型水动力性能对比试验。试验结果表明空泡效应减缓了冰阻塞环境下螺旋桨推力均值上升的程度,加剧了非定常变化的幅度;冰阻塞环境螺旋桨受空泡影响发生推力突降的运行工况要早于均流环境。采用CFD方法对冰阻塞环境下的螺旋桨模型水动力和空泡特性进行了数值模拟,冰阻塞典型工况的螺旋桨模型水动力性能计算结果与模型试验结果误差在5%以内,在相同工况下桨叶表面的空泡形态模拟结果与模型试验基本一致,表明本文冰阻塞环境螺旋桨水动力和空泡性能的数值模拟方法具有较高计算精度。     

船舶螺旋桨水动力性能数值分析

为获取船舶螺旋桨的水动力性能，采用多参考系模型（Multi-moving Reference Frame，MRF）法，运用重正化群（Renormalization Group，RNG）k-ε湍流模型计算定常条件下的螺旋桨水动力性能，研究不同进速比与不同盘面比条件下的螺旋桨水动力性能，分析不同进速条件下的螺旋桨推力与扭矩等水动力参数变化特性。结果表明：随着进速比的增大，螺旋桨的推力与扭矩呈现下降趋势；在盘面比由0.45增大至0.55时，螺旋桨的推力与扭矩随着盘面比的增大而增大，但在盘面比由0.55增大至0.60时，螺旋桨的推力与扭矩减小。因此，在设计螺旋桨的过程中，需要考虑盘面比对螺旋桨水动力性能的影响。     

全结构网络技术在螺旋桨水动力性能预报中的应用

螺旋桨是船舶动力系统的重要组成部分,随着船舶逐渐向着高速化、大载重方向发展,对船舶的动力性能有了更高的要求,也对螺旋桨的推进效率、噪声性能等有了更高的要求。在船舶螺旋桨的设计和优化过程中,计算流体力学CFD发挥了非常重要的作用,包括螺旋桨水动力性能分析、空泡特征预测等。本文主要研究了船舶螺旋桨的运动模型和水动力方程,在此基础上采用了全结构网络技术对螺旋桨模型进行网格划分,并对螺旋桨的水动力性能进行了基于软件Fluent的性能仿真和预报。     

螺旋桨水动力载荷计算与验证

以实现对螺旋桨敞水性能的准确模拟,为螺旋桨结构计算提供准确可靠的水动力载荷为目标,首先依据螺旋桨的投影原理及型值参数,建立螺旋桨的三维几何模型;其次,以单通道的分区混合网格划分方法,建立了螺旋桨水动力载荷计算的网格模型,并分别采用三种湍流封闭模型计算螺旋桨水动力载荷。结果表明:计算所得螺旋桨的推力系数、转矩系数在设计点附近的误差可以保证控制在5%以内,可为后续螺旋桨流固耦合计算提供可靠的水动力载荷。     

螺旋桨敞水性能计算及堵塞效应研究

根据螺旋桨的投影原理以及其几何参数,用三维建模软件 CATIA 建立三维螺旋桨数值模型。根据计算流体动力学（CFD）原理,使用流体动力学软件 Fluent 对螺旋桨数值模型进行分析计算。采用 RANS 方法结合RSM 湍流模型求解螺旋桨三维粘性流场,计算域的离散采用非结构网格方法,运用相对旋转坐标方法（MRF）来模拟螺旋桨的运动,以此求出该螺旋桨在常态以及堵塞效应下的流场特性,并将螺旋桨的数值计算结果与试验结果进行对比以确定该方法的适用性。最后研究堵塞效应的相关性质并将螺旋桨普通敞水性能与螺旋桨在堵塞效应下的敞水性能进行对比,得出堵塞效应对螺旋桨敞水性能的影响。     

螺旋桨在均匀流场中的非定常水动力数值模拟

采用滑移网格技术,使用基于求解RANS方程的CFD软件数值模拟均匀流场中的螺旋桨非定常水动力性能.为了真正实现螺旋桨的旋转运动,在计算过程中采用定长多运动参考系模型计算出初始流场,再用滑移网格模型完成整个计算.数值计算得到的推力系数和转矩系数与实验结果吻合良好,验证了该方法应用于螺旋桨水动力性能研究的可行性.     

基于滑移网格技术计算螺旋桨水动力性能研究

基于RANS方程的CFD软件数值模拟螺旋桨定常和非定常的水动力性能.定常计算采用多重参考系MRF模型,分别采用标准k-ε的湍流模型,RNG k-ε湍流模型和Reliable k-ε湍流模型模拟在不同进速系数时的推力系数和转矩系数.将模拟的数值结果与试验值相比较,计算结果表明,采用Reliable k-ε湍流模型计算出的推力系数与转矩系数与试验值基本吻合,并以该结果为初始场,通过滑移网格技术,采用单机并行计算螺旋桨非定常水动力性能.相较于定常计算结果更加接近试验值,说明滑移网格技术具有更高的精准度,更加适用于计算螺旋桨的水动力性能.     

不同湍流模型在螺旋桨敞水性能预报中的应用分析

为研究不同湍流模型在螺旋桨敞水性能预报中适用性,本文采用计算流体动力学(CFD)软件,结合雷诺平均纳威斯托克斯方程(RANS),应用Realizable k-ε模型、SST k-ω模型、雷诺应力方程模型(RSM)3种不同湍流模型对粘性流场中某集装箱船螺旋桨水动力性能进行计算与分析。比较3种不同湍流模型数值模拟结果与敞水试验结果,以分析不同湍流模型数值模拟结果在不同进速系数的特点。结果表明,3种湍流模型均适用于螺旋桨水动力性能计算,仅在不同进速系数区间存在不同特点。     

基于多块混合网格方法预报螺旋桨非正常工作状态时的水动力性能

运用多块混合网格,结合RNG κ-ε湍流模型对非正常工作状态下的螺旋桨水动力性能进行了计算研究.模拟了某型螺旋桨在锁死情况下,螺旋桨表面受力随进速的改变而相应的变化规律;同时,把滑移网格技术和动网格技术运用于模拟自由旋转螺旋桨的水动力性能计算中,获取不同进速下螺旋桨的临界转速和表面受力情况.在文中把采用CFD方法计算的结果与采用经验公式计算的结果进行了对比分析.从对比结果可知,采用CFD方法可近似地获得非正常工作状态下的螺旋桨水动力性能参数,而且可以较真实地模拟流场特性,获取流场信息,相对于经验公式的计算方法存在自己的优势.     

基于多块混合网格方法预报螺旋桨非正常工作状态时的水动力性能

运用多块混合网格,结合RNG k-ε湍流模型对非正常工作状态下的螺旋桨水动力性能进行了计算研究。模拟了某型螺旋桨在锁死情况下,螺旋桨表面受力随进速的改变而相应的变化规律;同时,把滑移网格技术和动网格技术运用于模拟自由旋转螺旋桨的水动力性能计算中,获取不同进速下螺旋桨的临界转速和表面受力情况。在文中把采用CFD方法计算的结果与采用经验公式计算的结果进行了对比分析。从对比结果可知,采用CFD方法可近似地获得非正常工作状态下的螺旋桨水动力性能参数,而且可以较真实地模拟流场特性,获取流场信息,相对于经验公式的计算方法存在自己的优势。     

Kappel螺旋桨变参数水动力性能研究

Kappel螺旋桨由于其性能优异,在市场上表现出了强劲的竞争力。但关于这种螺旋桨参数对其水动力性能影响的分析文章极少,本文利用CFD软件分别对普通螺旋桨和Kappel螺旋桨进行了水动力性能计算,结果表明叶梢有载的Kappel螺旋桨可提高螺旋桨效率约4%;系统地探讨了纵倾、侧斜、弦长等参数对螺旋桨水动力性能、压力分布的影响,为推广这种高效能螺旋桨提供了设计参考。     

基于高维优化的RBF神经网络螺旋桨性能预测

螺旋桨式水下推进器推力的大小决定着水下机器人的水动性能.为快速准确预测螺旋桨的敞水性能,建立一种RBF神经网络螺旋桨敞水性能估计器模型.利用几种型号螺旋桨敞水仿真值作为训练样本,对网络规模进行调整.在此基础上,广义逆动态地调整各网络间的连接权重,进行网络参数的优化.通过不断地迭代优化达到学习精度要求,最终得到一种高维优...     

基于遗传-神经网络的沿海港口吞吐量的预测

针对遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)的缺陷,把二者有机结合起来,提出了基于GA-BP神经网络的沿海港口吞吐量的预测模型,并将预测结果与一般BP神经网络做比较,结果表明该模型比一般BP神经网络预测模型的预测精度要高很多.     

潜艇操纵水动力小波神经网络预报方法研究

针对潜艇操纵性优化设计中水动力系数预报问题,在潜艇水动力预报中引入艇体肥瘦指数概念,确定了潜艇艇体几何描述的五参数模型。提出采用小波神经网络方法预报潜艇水动力,确定了神经网络的结构,利用均匀试验设计方法,设计了神经网络的学习样本。在验证CFD预报艇体水动力有效的基础上,完成了样本水动力系数的CFD计算;通过对样本进行学习,完成了潜艇艇体操纵性水动力系数小波神经网络预报。研究结果表明,只要确定适当的输入参数,选择适当的学习样本和网络结构,利用小波神经网络方法对潜艇水动力进行预报可以达到较高的精度。