基于CFD的集裝箱船阻力性能優化

馮梅++馮佰威

摘要： 基于CFD方法實現船體型線的自動優化。應用船型參數化建模方法分析特征參數，提取設計變量，以興波阻力最小為目標，分別采用Sobol算法和Tsearch算法實現船體型線的自動優化。將上述方法應用于5 100 TEU集裝箱船的型線自動優化，運用Shipflow軟件進行CFD數值計算。評估結果表明優化船型在弗勞德數Fr=0.26時總阻力減少3.62%，說明該方法可行。

關鍵詞： 特征參數； 設計變量； 參數化建模； 數值計算； 自動優化

中圖分類號： U4文獻標志碼： B

Optimization of resistance performance of container ship

based on CFD

FENG Meia， FENG Baiweib

（a. School of Transportation； b.Key Laboratory of High Performance Ship Technology（Wuhan University of

Technology）， Ministry of Education， Wuhan University of Technology， Wuhan 430063， China）

Abstract： Automatic optimization of hull line is realized based on CFD method. The application of ship parametric modeling method is applied to analyze the characteristic parameters， and the design variables are extracted. Taken the minimum wave making resistance as the goal， the Sobol algorithm and Tsearch algorithm are used to realize the automatic optimization of hull line respectively. The method is applied to the automatic hull line optimization of a 5 100 TEU container ship. The CFD numerical calculation is performed using Shipflow software. The evaluation results show that the total resistance of the optimized ship type is reduced by 3.62% at Froude number Fr=0.26， which shows that optimization method is feasible.

Key words： characteristic parameter； design variable； parametric modeling； numerical calculation； automatic optimization

收稿日期： 2017[KG*9〗07[KG*9〗20修回日期： 2017[KG*9〗09[KG*9〗10

基金項目： 國家自然科學基金重點國際（地區）合作研究項目（51720105011）；國家自然科學基金（51479150，51709213）；

自主創新基金（173102007）

作者簡介： 馮梅（1995—），女，湖北武漢人，碩士研究生，研究方向為船舶多學科設計技術優化，（Email）1606173045@qq.com；

馮佰威（1974—），男，遼寧北鎮人，副教授，博士，研究方向為船舶數字化和船舶多學科設計優化，（Email）275951659@qq.com0引言

目前，船舶CAD研究往往以經驗設計為主[14]，CFD技術僅僅用作分析和評估的手段，未能真正實現性能驅動設計的目標。本文研究基于CAD和CFD一體化的船型優化方法[5]，其基本思想是通過CAD模型生成器生成參數化幾何模型，然后通過二次開發將CAD中的幾何模型轉換為CFD可計算的模型，再導入CFD軟件中進行計算，最后采用優化器自行優化，找到最優解。優化時的設計變量和約束條件均從CAD模型中選取，以某5 100 TEU集裝箱船為例完成CAD和CFD的有機集成過程。

1特征參數分析

船舶是一個復雜的幾何體，其描述參數很多，而且各參數之間關系密切，所以有必要在建模之前選擇特征參數[6]，并為優化變量的選擇提供參考。

1.1橫剖面面積曲線

橫剖面面積曲線是以船長為橫坐標、以設計水線以下各橫剖面積為縱坐標的一條曲線。[7] 橫剖面面積曲線特征參數及其代碼見表1。

1.2設計水線

設計水線的形狀特征與橫剖面形狀特征相關。水線形狀對興波阻力影響較大，其形狀的選擇與船速密切相關。設計水線特征參數見表2。

1.3橫剖線形狀

橫剖面的形狀通常要考慮幾個方面的因素，特征參數見表3。

1.4側面輪廓線和甲板線

側面輪廓線是船體型線最基本的邊界線，也是船體形狀特征的重要控制要素之一，其設計也同樣關系到船舶的性能。甲板邊線與總布置關系密切，設計中必須與總布置設計相互協調。側面輪廓線和甲板邊線特征參數見表4。

1.5球艏型線

球艏的主要作用是改善艏流場，減小阻力，從而提高船舶的速度。球艏的特征參數見表5。endprint

25 100 TEU集裝箱船參數化建模

參數化建模旨在為后續優化提供模型，實現CFD對CAD的驅動。本文選取某5 100 TEU集裝箱船，其設計弗勞德數Fr=0.26，屬于中高速船，因而可通過優化興波阻力達到降阻效果。從船體中部開始，以船體中部兩端的橫截面向艏和艉建模，具體見圖1。

2.1參數化建模原理

構建控制主要幾何特征的參數和相關參數曲線，定義橫剖線的曲線特征，然后由這些特征曲線生成光順的橫剖線，再由這些剖線利用蒙面法生成光順的曲面。[89]

2.2橫剖面構造

船體曲面復雜，此處僅以船體中部的創建為例闡述，其他部位方法類似。

首先創建特征曲線平邊線和平底線，見圖2。

通常，船型設計過程中船體橫剖面位于YZ平面，船長沿X方向延伸。因此，這里需要的Feature definition相當于船體中部的一個橫截面，橫剖線形狀由一段平底部直線、舭部曲線和一條側面直線組成，見圖3。圖 3橫剖線形狀

Fig.3Profile of cross section

在Feature中定義如下：

line bottom（[xpos，0，keel]，[xpos，fob，keel]）

point onside（Fos.getpos（Fos.ft（0，xpos）））

fsplinecurve bilge（[xpos，fob，keel]，onside）

bilge{

.setActivePlaneYZ（）

.setStartTan（deadrise）

.setEndTan（90flare）

.setAreaAxis（1）

.setAreaValue（（halfBfob）*（onside.getZ（）keel）*fullness）

}

line side（onside，[xpos，halfB，D]）

polycurve section（[bottom，bilge，side]）

section.setParametrization（"unit speed"）

2.3曲面生成

平底線通常建在XY平面上，此處將平底線曲線繞X軸旋轉90°至XZ平面，確保接下來curve engine中每一個曲線方程的X都能讀取到對應的Z值，將該值賦予Feature definition對應的參數生成一個截面。曲面生成器mata surface由無數個連續的截面組成。船體中部曲面也就由此建成，見圖4。

35 100 TEU集裝箱船阻力性能優化

選擇舯前部為優化對象，建立相應的優化模型。采用Sobol算法和Tsearch算法對數學模型進行求解，完成5 100 TEU集裝箱船型興波阻力性能的數值優化。

3.1型值數據自動提取

為將CAD和CFD集成，實現自動優化，需自動提取船體曲面的型值數據，并以此作為CFD數值計算的幾何分析模型。采用Feature實現船體曲面型值數據的自動提取，該船型可分為艏、主體、艉、球艏4個部分。設置好Feature中的相關參數，將這些型值數據合并到一起就是全船的型值數據，見圖5。將該型值數據提供給Shipflow軟件，以完成興波阻力計算。

3.2阻力數值計算

對5 100 TEU集裝箱船以設計航速26.69 kn（Fr=0.26）運行時的阻力和流場進行數值計算。沈通[10]以標模KCS阻力數值計算為例，說明數值計算可以較好地捕捉到流場的局部細節，其精度足以用于預報船體的興波阻力和總阻力，詳細驗證過程見文獻[10]。

采用勢流面元法計算興波阻力，在船體表面和靜水面上分別進行面元劃分：船前取0.5LPP（LPP為垂線間長），船后取1.0LPP，船側取0.6LPP，計算面元總數為3 600個，離散化網格見圖6。計算黏性阻力時采用RANS方法，運用僅適用于流體體積法的Vcoarse劃分方法，網格總數為286 440個。計算過程中興波阻力計算迭代22步收斂，黏性阻力計算迭代1 700步達到穩定。計算結果見表6，其中Cw為興波阻力因數，Cpv為黏壓阻力因數，Cf為摩擦阻力因數，Ct為總阻力因數。

3.3優化變量設定

選擇舯前部為優化對象，共選取10個設計變量。由于球艏對興波阻力影響顯著，選擇球艏的6個參數、控制水線形狀的4個參數作為變量。各參數相應的變化范圍見表7。

3.4優化目標定義

重點對舯前部進行優化，以減小船的興波阻力，因此將興波阻力作為目標函數。

3.5約束條件定義

在保證船舶阻力性能優化的同時，確保優化后的船型仍具有初始船型的營運性能，還要提供足夠的浮力保證浮態不會發生很大變化。優化約束選擇排水量和浮心縱向位置，并設置變化范圍如下：（1）排水量上下浮動范圍小于1%；（2）浮心縱向位置前后浮動范圍小于1%。

3.6優化算法設置

Sobol算法研究各個因素在其研究空間內對所選模型全局的影響，因此Sobol算法的因素范圍均勻分布在所研究的空間內。可以用Sobol優化算法在規定的研究空間內對最優解優化方向進行初步探索，所得到的解不一定是最優解，但可以以此結果作為研究對象再選用其他的優化算法（如Tsearch算法）進一步優化，從而節省優化過程消耗的時間。

選擇Sobol算法生成200個方案，從中優選出興波阻力最小的方案，并以此方案船型為母型船，采用Tsearch算法優化，允許誤差為0.1×10-4 mm，最大迭代次數設置為200次，得到106組方案。[11]endprint

4優化結果分析

優化前后的目標和約束條件對比以及優化前后的阻力對比分別見表8和9，其中Lcb為浮心縱向位置，D為型深，Rw為興波阻力，Rt為總阻力。

通過對比優化前后的船型可知，優化船型的球艏形狀發生明顯變化，球艏長度變短且肥大，并且船體前部型線“V”形更明顯，見圖7。對比優化前后的性能指標，興波阻力因數降低24.26%，排水體積僅下降0.013%，浮心縱向位置略微后移。

優化前后縱向波切對比見圖8。由此可知，船體附近的波幅有所變化，優化后X/LPP在0.3～1.0時，波形切片幅值明顯變小。優化前后波形對比見圖9。由此可知，優化后興波波形較母型

5結束語

利用CAD和CFD集成優化平臺，成功實現5 100 TEU集裝箱船的自動優化，優化結果表明：本研究方法對興波阻力的優化效果明顯，并可獲得阻力性能更好的船型，對實現仿真驅動設計、縮短設計周期具有重要意義。

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