基于CFD的圓弧型風帆氣動優化

黃連忠， 林虹兆， 馬冉祺， 林煜翔

(1.大連海事大學 輪機工程學院， 遼寧 大連 116026；2.中國船級社重慶分社,重慶 401121; 3.德州大學奧斯汀分校 環境流體力學實驗室， 美國 德克薩斯州 78741)

HUANG Lianzhong1, LIN Hongzhao2, MA Ranqi1, LIN Yuxiang3

基于CFD的圓弧型風帆氣動優化

黃連忠1， 林虹兆2， 馬冉祺1， 林煜翔3

(1.大連海事大學 輪機工程學院， 遼寧 大連 116026；2.中國船級社重慶分社,重慶 401121; 3.德州大學奧斯汀分校 環境流體力學實驗室， 美國 德克薩斯州 78741)

在傳統單圓弧型風帆的基礎上，針對船用助航風帆的特點設計出一種新型雙圓弧型風帆。采用FLUENT軟件的SST模型，運用控制變量法對該雙圓弧型帆的內拱拱度比和外拱拱度比進行氣動力學的仿真優化，并基于最大推力系數選擇其最佳參數。對優化后的模型進行風洞試驗，得到的數據與仿真結果能較好地吻合。優化后的風帆的升力系數和最大推力系數較傳統的單圓弧型風帆有大幅度的提高。

風力助航船舶；單圓弧型帆；雙圓弧型帆；仿真優化；風洞試驗

HUANGLianzhong1,LINHongzhao2,MARanqi1,LINYuxiang3

Abstract: A new kind of double-arched sail is proposed based on the traditional arched-sail. The aerodynamic characteristics with different inner and outer amber ratios are numerically optimized with FLUENT software based on SST model by the method of controlling variables, and the optimal parameters are chosen based on the maximum thrust coefficient. Wind tunnel tests of the model are conducted. The results of lift coefficient and drag coefficient obtained by the numerical simulation coincide with the wind tunnel tests data. The optimized double-arched sail is of much bigger lift coefficient and maximum thrust coefficient compared to traditional arched sails.

Keywords: sail-assisted ship; arched-sail; double-arched sail; simulation-based optimization; wind tunnel test

以風能作為動力輔助船舶航行(即風帆助航) 是將新能源應用于船舶航運中的重要途徑。[1]目前風帆助航的節能效率為5%～15%[2]，如何進一步提高其節能效率以達到節能減排的目的已成為影響風帆助航技術應用的主要問題。風帆助航的節能效率主要取決于風帆的有效使用面積、船舶航線上可利用的風力資源和風帆的空氣動力學特性，其中風帆的有效使用面積和船舶航線上可利用的風力資源在航線一定時是不可變因素。提高風帆節能效率的方法主要是通過改變風帆的帆型獲得較好的空氣動力學特性。[3]

目前國內外相關學者對風帆種類的研究較多，相對而言，傳統矩形帆翼[4]的控制系統簡單，消耗額外的能量少，節能效率高，仍是很多風帆安裝船的首選。傳統單圓弧型風帆是矩形風帆的一種，故對其進行結構調整，使其成為雙圓弧型風帆，優化其性能。風帆調整前后的外形見圖1；通過無量綱化處理，定義其外拱拱度比和內拱拱度比，得到2種風帆的外形參數(見表1)。通過FLUENT仿真優化并基于最大推力系數得到最佳模型;通過風洞試驗對優化后的模型進行驗證和對比。

a) 單圓弧帆

b) 雙圓弧帆

表1 單圓弧和雙圓弧型帆的外形參數

1 風帆的坐標系和空氣動力分量

建立CL-CD極坐標和風帆坐標系(見圖2),其中:L為升力方向;D為阻力方向；α為視風矢量與帆平面的夾角(幾何攻角);θ為視風矢量與船舶航向的夾角(相對風向角)；x為船舶航向;y為垂直航向的橫向方向。

圖2 CL-CD極坐標和風帆坐標系

定義CL為風帆升力系數，CD為風帆阻力系數，Cx為風帆合成推力系數，Cy為風帆橫向力系數,其表達式為

(1)

圖2中，CL-CD曲線的橫坐標方向與相對風速平行且同向;船的航向線通過坐標原點，沿該航向線作其垂線，并與CL-CD曲線相切(圖中最大助航力點)，切點對應的攻角即為翼帆的最佳攻角，沿x方向的投影為最大推力系數Cxmax，沿y方向的投影為此時對應的橫向力系數Cy。[5]

2 雙圓弧型風帆的FLUENT優化

2.1數值計算模型選擇

為保證與海況條件相近，采用雷諾數相似準則；同時,受限于風洞的風速范圍。經綜合權衡,控制仿真模型弦長均設為1 m，仿真風速為10 m/s，此時雷諾數的數量級約為106。運用控制變量法分別改變外拱拱度比和內拱拱度比，將不同參數實體模型導入到前處理軟件Pointwise中進行網格劃分。混合網格集成了結構與非結構化網格的優點，同時SST模型的使用對第一層網格高度(Y+)的要求[6]很高，故網格采用邊界層網格+三角網格，網格點在流動邊緣加密(見圖3)。整個計算區域取一個邊長為風帆弦長10倍的正方形，風帆包圍在其內。考慮到雷諾應力的影響會導致求解不封閉，計算采用RANS加湍流模型的方法;而在航空領域,對增升裝置進行仿真使用較多的是SA一方程模型和較高精度的SST二方程模型[7]。因此,這里采用SST模型計算無限大展弦比雙圓弧型風帆在0°至臨界失速角附近的升阻力系數。

圖3 計算網格

2.2參數優化仿真結果

2.2.1外拱拱度比對風帆空氣動力特性的影響

保持內拱拱度比f′/C為0.05不變，改變外拱拱度比f/C分別為0.10,0.20,0.30,0.40,0.50；保持內拱拱度比f′/C為0.15不變，改變外拱拱度比f/C分別為0.20,0.30,0.40,0.50;保持內拱拱度比f′/C為0.25不變，改變外拱拱度比f/C分別為0.30,0.35,0.40,0.45,0.50；保持內拱拱度比f′/C為0.35不變，改變外拱拱度比f/C分別為0.40,0.45,0.50。對各個模型進行仿真，計算從0°攻角到臨界失速攻角的升阻力系數。對仿真得到的相同攻角下的升阻力系數進行整理,結果見圖4。

2.2.2內拱拱度比對風帆空氣動力特性的影響

保持外拱拱度比f/C為0.50不變，改變內拱拱度比f′/C分別為0.05,0.15,0.25,0.35,0.45；保持外拱拱度比f/C為0.40不變，改變內拱拱度比f′/C分別為0.05,0.15,0.25,0.35;保持外拱拱度比f/C為0.30不變，改變內拱拱度比f′/C分別為0.05,0.10,0.15,0.20,0.25；保持外拱拱度比f/C為0.20不變，改變內拱拱度比f′/C分別為0.05,0.10,0.15。對各個模型進行仿真，計算從0°攻角到臨界失速攻角的升阻力系數。對仿真得到的相同攻角下的升阻力系數進行整理,結果見圖5。

a) f′/C為0.05時的CL-CD關系

b) f′/C為0.15時的CL-CD關系

c) f′/C為0.25時的CL-CD關系

d)f′/C為0.35時的CL-CD關系

圖4 不同外拱拱度比下的CL-CD關系

a) f/C為0.50時的CL-CD關系

b)f/C為0.40時的CL-CD關系

c) f/C為0.20時的CL-CD關系

d)f/C為0.30時的CL-CD關系

圖5 不同內拱拱度比下的CL-CD關系

2.3結果分析

由圖4可知：當內拱拱度比不變時，不同外拱拱度比的最大升力系數相近，相對誤差均在5%以內;阻力系數在小攻角時,外拱拱度比大的數值較大，但其增長速度隨外拱拱度比的增大而減小；臨界失速攻角隨外拱拱度比的增大而增大，即在小攻角時外拱拱度比大的升阻比較小，在大攻角時其升阻比較大。

由圖5可知：當外拱拱度比不變時，不同內拱拱度比的各風帆的臨界失速攻角相近，相對誤差均在6%以內；最大升力系數均隨內拱拱度的增大而增大，但當內拱拱度比增大到0.35時增速變緩，最大值保持在2.3左右；相同攻角下內拱拱度比小的阻力系數大，但增長速度基本一樣。

3 最大推力系數和橫向力系數

由于風帆對船的作用力最終要轉化為船舶航向上的推力，因此按照圖1中尋找最大推力系數的方法對圖4和圖5進行分解，求解不同相對風向角下的最大推力系數及此時對應的橫向力系數(見圖6和圖7)。圖6中，內拱拱度比f′/C分別保持為0.05,0.15,0.25,0.35不變；圖7中，外拱拱度比f/C分別保持0.50,0.40,0.30,0.20不變。

由圖6可知：當內拱拱度比f′/C不變時，不同外拱拱度比f/C對應的Cxmax的增長速度基本一樣，均在θ為100°左右時達到最大且相等；橫向力系數隨外拱拱度比f/C的增大而增大，使用風帆的最佳風向角度范圍為60°～140°。

由圖7可知：當外拱拱度比f/C不變時，隨內拱拱度比f′/C增大,Cxmax的增長速度增大，均在θ=100°左右時達到最大；橫向力系數在最佳θ角(60°～140°)范圍內[8]基本不隨內拱拱度比f′/C的變化而變化。為保證風帆的結構強度，需有一定的厚度比[9]，綜合最大推力系數結論,最終選定f/C-f′/C為0.50～0.35為優化后模型的參數。

4 風洞試驗

為進一步驗證仿真結果的準確性，選取外拱拱度比和內拱拱度比分別為0.50及0.35，制作與仿真1∶2大小的實物模型進行風洞試驗(見圖8)。風洞試驗在大連理工大學的DUT-1風洞實驗室展開，風洞橫截面大小為2.5 m×3 m，長18 m，風速在2～52 m/s連續可調，收縮比為3.52,紊流度<1%。此外,為滿足運動相似，取風洞風速與仿真風速為2∶1，即試驗風速取20 m/s，密度為大氣密度,確保主要的相似準則[10]。

a) f′/C為0.05時Cxmax,Cy與θ關系

b) f′/C為0.15時Cxmax,Cy與θ關系

c) f′/C為0.25時Cxmax,Cy與θ關系

d) f′/C為0.35時Cxmax,Cy與θ關系

a) f/C為0.5時Cxmax,Cy與θ關系

b) f/C為0.40時Cxmax,Cy與θ關系

c) f/C為0.30時Cxmax,Cy與θ關系

d) f/C為0.20時Cxmax,Cy與θ關系

圖8 風洞試驗

圖9 CL-CD關系

圖10 Cxmax,Cy與θ關系

將試驗得到的相同攻角下升阻力系數之間的關系與仿真結果進行對比，結果見圖9。運用圖1中尋找最大推力系數的方法得到Cxmax,Cy與θ的關系(見圖10)。

由圖9可知：數值計算升力、阻力系數曲線與風洞試驗結果總體一致，誤差在可控范圍內，證明仿真優化過程基本準確。優化后的雙圓弧型風帆的最大升力系數比普通拱度比為0.16的單圓弧風帆提高50%左右。雖然阻力系數也相應增加，但當相對風向角θ>90°時，阻力對風帆來說也已變成推力，從該點出發，要求風帆的阻力大[11]。

圖10進一步表明仿真誤差較小，同時可看出由于優化后的風帆阻力系數增大，在逆風θ<40°時最大推力系數減小，但當θ>40°時,最大推力系數提高很多，優化后的風帆推力性能明顯優于優化前的風帆。從圖10中還可看出,Cxmax的最大值出現在θ=100°左右時，此時試驗最大推力系數在2.5左右，而優化前則在1.5左右,提高約67%。

5 結束語

雙圓弧型風帆的內拱度比決定其最大升力系數的大小、阻力系數的大小和最大推力系數的增長速度，內拱拱度比越大,最大升力系數越大,相同攻角下的阻力系數越大,最大推力系數增長速度也越大；雙圓弧型風帆的外拱拱度比決定其臨界失速攻角的大小、阻力系數的增長速度和橫向力系數的大小，外拱拱度比越大,臨界失速攻角越大,阻力系數增長速度減小,相同相對風向角下的橫向力系數越小。

優化后的雙圓弧型風帆風洞試驗最大升力系數較普通單圓弧型風帆(拱度比為0.16)提高50%左右，最大推力系數在相對風向角為100°時較其提高67%；使用該風帆的最佳相對風向角范圍為60°～140°。

[1] 陳威,高澤世,胡以懷,等. 輔助船舶航行的圓弧型風帆流體動力性能分析[J]. 中國航海,2011,34(1):30-35.

[2] 胡以懷,李松岳,曾向明. 一種翼型風帆的空氣動力特性計算[J]. 造船技術,2011(1):16-19.

[3] 胡以懷,李松岳,曾向明. 翼型風帆的氣動力學分析研究[J]. 船舶工程, 2011(4):20-24.

[4] 盧俊. 風帆船動力裝置的建模與仿真研究[D].武漢:武漢理工大學,2011.

[5] NICKEL K L E. A Theory of Sail-Wings[J]. Zeitschrift for Flugwissenschaften and Weltraumforschung, 1987,11(4): 321-328.

[6] 林煜翔. 風力助航船舶襟翼帆的設計研究[D]. 大連:大連海事大學, 2013.

[7] COLLIE S, GERRITSEN M. Sail Flow Modeling in Fluent: Which Turbulence Models to Use?[C].Whaitangi: ANZIAM 2000 Conference, 2000.

[8] 任洪瑩. 風翼助航船舶主動力裝置特性研究[D].大連:大連海事大學,2012.

[9] 惲起麟．風洞實驗數據誤差分析[J].氣動實驗與測量控制, 1994,8(2)：62-70．

[11] 林虹兆,黃連忠,閆亞勝,等.基于CFD和試驗的襟翼帆設計研究[J].中國造船,2015(1):181-188.

AerodynamicCharacteristicsOptimizationofArched-SailwithCFD

(1. Marine Engineering College, Dalian Maritime University, Dalian 116026, China; 2. China Classification Society Chongqing Branch, Chongqing 401121, China; 3. Environmental Fluid Dynamics Laboratory, University of Texas at Austin, Texas 78741, USA)

U664.31

A

2016-01-24

工信部高技術船舶科研計劃項目(工信部聯裝(2014)508號)

黃連忠(1969—)，男，湖北武漢人,教授，碩士生導師，博士，從事現代輪機管理工程研究。E-mail:huanglianzhong@vip.sina.com

1000-4653(2016)02-0101-05