基于EEDI的集装箱船波浪中船型多学科优化

发布时间：2017-06-05 14:08

  本文关键词：基于EEDI的集装箱船波浪中船型多学科优化，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：2008年10月,“新船能效设计指数(EEDI)”的通过为船舶的设计和建造设定了新的能效标准,这一概念的提出也将船舶波浪中的快速性和能效问题推到了前沿。本文针对集装箱船型的优化设计即是着眼于船舶能效,从实际航行出发开展波浪中船舶的阻力、耐波性能研究,探索节能减排的新技术途径。 文章结合IMO关于船舶能效水平计算公式的定义,通过MEPC会议推荐的fw理论计算方法完成了集装箱船波浪中的失速以及典型海况中的能效水平计算分析；细致阐述了波浪增阻的相关概念和产生机理,借助于商用CFD软件和自编程序实现了船舶波浪增阻的计算与验证,对集装箱船型于不规则波中的波浪增阻进行预报分析；基于多学科优化这一先进的设计思想,将波浪增阻以及船舶能效引入已有的船型多学科综合优化系统当中,通过具体的最小波浪阻力以及最小EEDI优化实例寻找到节能绿色船型,并对船舶整体几何外形于船舶波浪中的阻力以及耐波性能的影响作了分析比较。 本文所利用的优化系统将船型自动变换与生成模块同各学科数值计算模块相结合,并集成到ISIGHT多学科优化设计平台中,具备了如下计算分析功能：可以通过几个主要船型参数来控制船型的变化并提供各个学科分析模块的计算模型；能够快速完成新船型的静水阻力性能预报；能够完整地计算新船型在某一特定海况下的波浪增阻,并对其波浪中的失速和能效进行预报；能够完成新船型在不同航速、不同浪向下的短期运动预报；可以在不同的优化策略下完成波浪中船型的综合优化。 本文对于船型性能的分析评估借助了CFD数值技术,通过直接的数值计算获取船型的各项性能指标,这确保了设计问题的精确度和最终设计结果的可信度。同时,为了提高优化过程的执行效率以及保证船型自动优化的可行性,本文在优化系统中引入了近似技术,如第四章中所建立的基于神经网络的典型海况波浪增阻以及耐波性能短期预报模型,这些都大大减少了优化过程的计算代价,为优化工作带来了极大的便利。 通过船型的综合优化,本文明确了船型几何要素对于集装箱船波浪中的阻力、耐波性以及能效水平的影响规律,在实际船型设计中可应用于船舶的主尺度论证阶段,具有一定的工程实践价值。
【关键词】：船舶能效 波浪增阻 失速系数 多学科优化
【学位授予单位】：武汉理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：U674.131
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-19
• 1.1 论文的背景和目的9-10
• 1.2 船舶能效设计的研究现状10-12
• 1.3 船舶波浪中的快速性研究12-14
• 1.3.1 波浪增阻研究12-13
• 1.3.2 推进性能研究13-14
• 1.4 船型多学科优化设计14-17
• 1.4.1 国内外研究进展14-16
• 1.4.2 船型优化的关键技术16-17
• 1.5 本文的主要工作17-19
• 第2章 集装箱船能效水平的研究19-32
• 2.1 船舶能效水平的定义19-20
• 2.2 船舶失速的概念20-21
• 2.3 船舶失速的原因21-23
• 2.4 船舶失速系数的理论计算23-24
• 2.5 集装箱船失速预报24-30
• 2.5.1 静水总阻力25-26
• 2.5.2 波浪阻力增值26-27
• 2.5.3 航速功率曲线计算27-29
• 2.5.5 失速预报结论29-30
• 2.6 集装箱船能效水平计算30-31
• 2.7 本章小结31-32
• 第3章 波浪增阻的研究32-53
• 3.1 波浪增阻的概念32-33
• 3.2 船舶波浪增阻的计算方法33-37
• 3.2.1 GERRITSMA & BEUKELMAN能量法33-34
• 3.2.2 BOESE压力积分法34-36
• 3.2.3 Fujii & Takahashi的修正公式36
• 3.2.4 Faltinsen短波渐近公式36-37
• 3.3 波浪辐射增阻的计算37-43
• 3.3.1 Maxsurf简介37-38
• 3.3.2 波浪增阻的计算原理38
• 3.3.3 Seakeeper计算过程38-39
• 3.3.4 计算实例39-40
• 3.3.5 计算结果40-43
• 3.4 波浪绕射增阻的计算43-48
• 3.4.1 计算原理44-46
• 3.4.2 程序实现46-47
• 3.4.6 计算结果47-48
• 3.5 不规则波波浪增阻预报48-52
• 3.5.1 预报原理48-49
• 3.5.2 计算海况49-50
• 3.5.3 预报结果50-52
• 3.6 本章小结52-53
• 第4章 系列集装箱船附加增阻和波浪运动的神经网络代理模型53-69
• 4.1 神经网络近似技术53-56
• 4.1.1 神经网络的概念54
• 4.1.2 神经网络的基本结构54-55
• 4.1.3 神经网络的基本算法55-56
• 4.1.4 神经网络的应用56
• 4.2 船型数据库的生成56-61
• 4.2.1 集装箱船型的主尺度特点57-59
• 4.2.2 确定样本船型59-61
• 4.3 网络预报代理模型的生成61-68
• 4.3.1 计算结果61-63
• 4.3.2 网络的建立63-68
• 4.4 本章小结68-69
• 第5章 多学科优化系统的应用69-94
• 5.1 多学科优化系统69-74
• 5.1.1 多学科优化算法概述69-71
• 5.1.2 优化系统的基本结构71-72
• 5.1.3 优化系统在ISIGHT平台中的描述72-74
• 5.2 最小静水阻力和波浪增阻的船型优化实例74-87
• 5.2.1 设计变量74-75
• 5.2.2 优化模型75-76
• 5.2.3 优化结果76-82
• 5.2.4 结果分析82-87
• 5.3 最小EEDI的船型优化实例87-93
• 5.3.1 优化模型88
• 5.3.2 优化结果88-93
• 5.4 本章小结93-94
• 第6章 结论与展望94-96
• 6.1 全文总结94
• 6.2 全文展望94-96
• 参考文献96-99
• 致谢99-100
• 攻读硕士学位论文期间发表论文及参加科研情况100

【引证文献】

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 吕续舰;基于面元法的船舶减阻研究[D];华中科技大学;2013年

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 张云浩;基于EEDI的集装箱船技术要素研究[D];武汉理工大学;2013年

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本文编号：423883