基于水下運動目標流場信息的仿生探測原理

馬 峰, 張靜驍, 賈曦雨, 盧 熹, 王樹山

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基于水下運動目標流場信息的仿生探測原理

馬 峰, 張靜驍, 賈曦雨, 盧 熹, 王樹山

(北京理工大學 機電學院, 北京, 100081)

魚類側線器官利用水介質的流動信息進行環(huán)境感知與探測, 該原理為水下探測技術提供了新的發(fā)展方向。基于魚類側線的仿生探測原理, 研究以運動目標繞流場為信息源的目標探測原理問題, 建立了球頭圓柱體繞流的仿真分析模型, 結合勢流理論分析和仿真規(guī)律分析, 初步揭示了水中運動體目標特性與運動體繞流場特征參量之間的關聯(lián)規(guī)律, 即通過對曲線峰值、谷值、斜率的計算獲得了與運動體速度、長度、半徑、觀測點信息相對應的特征參量, 探索了利用水下運動體繞流場信息進行目標探測的可行性。

魚類側線; 繞流場; 仿生探測; 勢流理論

0 引言

水下探測技術是海洋開發(fā)相關技術中的核心技術之一。受限于水介質的強吸收特性, 目前發(fā)展相對成熟的水下探測原理僅聲探測一種, 但需注意的是, 海洋中鹽/溫/密度的變化以及海況和海底復雜環(huán)境都對水中聲信號產(chǎn)生重要的影響; 同時, 水下隱身技術深入發(fā)展也對聲吶技術提出了更為嚴峻的挑戰(zhàn)。因此, 探索基于其他信息源的新型探測原理對于水中探測技術的發(fā)展具有重要的意義。

魚類具有獨特的水下探測方式, 通過借助特殊的探測傳感器官(側線)實現(xiàn)在復雜流體環(huán)境中的獵物追蹤、地圖定位和機動避障等功能[1]。該探測原理以相對運動目標間的水介質流動信息作為信息源, 與傳統(tǒng)的水聲探測原理截然不同。一方面, 水下運動體繞流場信息與其自身的尺度、位置及速度等敏感信息存在強相關性, 故在近場目標探測中具有獨特優(yōu)勢; 另一方面, 繞流場流動規(guī)律與運動體表面材料特征弱相關, 該探測原理并不受目前水中聲隱身技術發(fā)展的影響。因此, 基于該仿生原理的水下新型探測技術擁有廣闊的研究與應用前景。

目前, 魚類側線仿生探測原理已逐漸被生物及水中探測領域的研究者們發(fā)現(xiàn)并重視起來, 相關問題在國內外已有初步研究。V. I. Fernandez基于仿生側線試驗論證了繞流場及尾渦流場信息探測水下目標的重要性[2]; 金永剛等分析了航行體水壓場沿縱向和潛深的變化規(guī)律[3], 論證了以此探測水下目標的可行性; Y. C. Yang等人以模擬小型浮游生物運動頻率帶來的壓力擾動為信息源, 論證了以運動獲得壓力信息來辨識目標特性的可行性[4]。上述研究工作均基于水中目標繞流場的規(guī)律研究論證了這種新型探測原理運用于水下探測的可行性, 但實現(xiàn)該探測原理所必須的目標特征信息與周圍流動場信息之間的相關性及關聯(lián)規(guī)則尚未建立。

本文基于魚類側線探測原理, 提出以目標擾動壓力場為信息源的仿真模型, 研究目標特征信息與周圍流動場信息之間的相關性及關聯(lián)規(guī)律, 為進一步研究水下新型傳感原理開拓思路。

1 生物模型

側線器官廣泛存在于魚類和水生兩棲類生物。當水流沖擊魚體時, 流體擾動引起的變化通過側線管小孔中體液引起感官細胞興奮, 將外界激勵通過神經(jīng)纖維傳遞到神經(jīng)中樞。生物學家經(jīng)過整理分析, 確認魚類側線管系統(tǒng)感受信息為水流信息; 工程學家分解水流振動信息時產(chǎn)生水流速場和水壓力場2種不同側重點。圖1中圈內白點為魚類側線管, 自頭部到尾部的數(shù)組側線管組合成為魚類側線。觀察可知線管單元分布位置均勻, 因此魚類側線可近似等效為等距水平分布的若干傳感點陣列。

環(huán)境刺激來源于魚體與外界環(huán)境的相對運動。相對運動產(chǎn)生的信息可分為魚體運動自身繞流和魚體自身繞流與外界環(huán)境相互作用產(chǎn)生流場新變化。例如, 魚類的環(huán)境構建功能以其自身繞流為信息源, 通過產(chǎn)生的擾動來辨識和構建環(huán)境。綜上所述, 對側線的研究可以抽象為對運動體擾動水流信息的研究, 和對擾動水流同外界環(huán)境耦合產(chǎn)生新擾動信息的研究, 本文針對前者情況進行詳細研究論證。

圖1 魚類側線特征圖

2 仿真模型

2.1 仿真建模

在已知魚類側線的生物原理上, 依據(jù)水下航行體外形, 應用Gambit建立幾何模型并劃分網(wǎng)格, 使用Fluent流體動力學軟件進行數(shù)值計算。模型參量設置如下: 建立球頭半徑=50 mm, 彈體總長度=400 mm(依據(jù)細長體長徑比及水下現(xiàn)役魚雷通用長徑比8:1)的單體模型; 圓心據(jù)傳感點距離為; 水域長2 400 mm, 寬1 000 mm; 傳感點位置參量,和水流速度為運動體目標特性參數(shù)。依據(jù)幾何對稱性將模型建立為2D軸對稱半模型。計算時水流勻速流動而柱體靜止不動, 通過改變觀察坐標系來研究柱體在靜止水域中勻速運動(如圖2所示)。

圖2 研究模型示意圖

2.2 邊界條件

為真實模擬無限水域流場環(huán)境, 水域入口邊界設為速度入口velocity-inlet, 出口邊界設為壓力出口pressure-outlet, 計算域對稱邊界設為軸對稱axis。水域外壁面邊界選擇使用鏡像symmetry, 以消除固壁面wall與速度入口velocity-inlet作用產(chǎn)生的誤差, 定義該邊界條件可模擬粘性流體在平滑壁面的運動過程。球頭圓柱體壁面條件設置為無滑移邊界條件wall, 在近壁面區(qū)域采用加強型壁面函數(shù)enhanced wall treatment。湍流計算模型選用重正化群模型(renormalization group, RNG)來計算。仿真采取非定常計算過程, 時間步長0.001 s, 計算時長5 s。根據(jù)研究需要設置如下工況變量: 1) 半徑50 mm, 100 mm, 200 mm; 2) 速度1 m/s, 5 m/s, 10 m/s, 15 m/s, 20 m/s; 3) 長度300 mm, 400 mm, 550 mm。

觀測點豎直距離與半徑比例2︰1, 1︰1, 1︰2,通過上述變量相互組合共得135種計算工況, 圖3為其中一種網(wǎng)格模型的邊界條件。

圖3 仿真模型邊界條件示意圖

3 仿真結果與分析

圖4是本文計算勻速運動的球頭柱體附近某探測點的壓力擾動曲線。

圖4 運動圓柱體壓力分布曲線

圖中,測量零點時刻規(guī)定為網(wǎng)格模型中的＝－1.1m處, 從該位置起傳感點進行測量并繪制曲線。文獻[2]計算了多種圓柱繞流模型并與試驗結果對照(見圖5)。圖5與圖4曲線＝0.2 s到＝0.25 s曲線規(guī)律相像, 曲線趨勢均是以一定斜率升至峰值, 隨即迅速降至谷值, 最終緩慢恢復至零壓。但由于本文設計模型后半段為柱體, 因此壓力并未恢復至零壓處, 伴隨新的規(guī)律而形成了類似前半段曲線鏡像后的曲線圖形。該曲線趨勢印證了本文仿真計算的合理性, 決定了后續(xù)分析的正確性。

圖5 多種模型下的圓柱繞流仿真對比圖

3.1 球頭柱體壓力場規(guī)律

經(jīng)過仿真計算獲得了球頭柱體繞流壓力場云圖(如圖6), 根據(jù)不同特征可將壓力場分為3個區(qū)域, 柱體頭部Ⅰ區(qū)、側壁Ⅱ區(qū)和尾部Ⅲ區(qū)。

圖6 圓柱體壓力場擾動特征圖

無窮遠處水域＝－0.5 m至球頭柱體迎水面附近水中壓力持續(xù)升高,至柱體駐點＝－0.05 m附近達到峰值; 頭部兩側水流因慣性向后方運動, 在頭部兩側＝0,＝－0.05 m附近因高速運動產(chǎn)生負壓區(qū); 在柱體中段Ⅱ區(qū)側壁水流自壁面處至邊界層外緣再到無限水域, 水流速度由壁面的靜止狀態(tài)平緩恢復到無窮遠處的勻速; 由于水介質粘性效應柱體尾部Ⅲ區(qū)邊界層剝落形成渦旋, 從而形成了尾部負壓區(qū)及高壓區(qū)。

3.2 運動體參量對壓力場影響規(guī)律

1) 速度參量對壓力場信息的影響規(guī)律分析

當測得速度并與時間結合, 可將曲線橫坐標改為位移量。根據(jù)圖7所示, 在僅改變速度變量的前提下, 壓力曲線形狀仍符合W形。一次壓力峰值、二次壓力峰值、一次零交越點的橫坐標位置大體不變, 但曲線頭部、中部及尾部壓力幅值有較大不同。隨速度的增加, 壓力峰值和谷值幅值增大, 曲線頭尾斜率增大。根據(jù)伯努利方程可知, 在速度增大的情況下, 駐點處速度為零, 動能轉化為內能壓力增大; 水介質向后擠壓, 能量轉化為動能速度增大, 形成如圖8曲線形狀, 說明速度參量的變化主要是對壓力特征點幅值的影響, 但對于壓力特征點的位置影響變化并不大。

圖8 不同柱體長度下壓力分布曲線圖

2) 長度參量對壓力場信息的影響規(guī)律分析

在單一改變柱體長度維度參量時, 柱體壓力曲線形狀產(chǎn)生變化。如圖8所示, 長度參量不同, 曲線W形狀大體相同, 曲線頭部形狀和壓力幅值大體相等; 隨長度增大, 頭部負壓區(qū)Ⅰ區(qū)與尾部負壓區(qū)Ⅲ區(qū)間隔距離的增加導致相互干擾效果減弱; 長柱體曲線中部壓力恢復更接近零壓?？赏浦? 當柱體長度增長時, 曲線頭尾形狀變化不大, 中部曲線壓力值恢復程度較高, 直至恢復至零壓力點; 當柱體長度不斷減小時, 頭尾負壓區(qū)逐漸接近, 兩者相互重合干擾, 壓力曲線最終變成V型。結合圖7、圖8可知, 速度參量的變化和長度參量的變化所帶來的曲線形狀變化具有截然不同的特征, 因此可以輕易分辨2種不同參量變化時的區(qū)別。觀察曲線可知, 可表征柱體頭部駐點位置的壓力點有第1次峰值壓力降至零點的零交越點1、壓力一次谷值點2; 可以表征柱體尾部壓力特征點有二次壓力谷值1和第2次零交越點2(見表1)。觀察表中數(shù)據(jù)可知,1與1之間距離或2與2之間距離較符合柱體長度。

表1 壓力特征點分布表

經(jīng)計算兩者存在一定誤差, 而前者較小, 比較符合柱體真實長度。在一定觀測范圍內誤差隨著觀測點距柱體數(shù)值距離的增大而減小; 當觀測點距柱體數(shù)值距離較近時, 觀測點靠近柱體邊界層, 其中流體特征紊亂, 導致誤差較大。通過該方法獲得的柱體長度與真實長度如表2所示。

表2 不同觀測距離下柱體長度估算表

經(jīng)仿真計算可知, 柱體長度增加時, 頭部擾流區(qū)域與尾部擾流區(qū)域分離開來, 這時所測得的壓力特征更為明晰, 因此誤差隨著長度的增加而減小; 而當柱體長度減小時, 頭部擾流區(qū)域與尾部擾流區(qū)域產(chǎn)生重疊, 壓力特征受干擾計算長度誤差增大。

參照目前水下武器及航行體長徑比, 7︰1以下長徑比航行體較少, 故不在此討論; 隨觀測點距離變化, 縱向接近1倍半徑距離觀測點計算所得長度較精確, 超過該數(shù)值誤差逐漸增大; 在速度變化情況下, 誤差隨著速度的增加而減小。但隨著速度的增大幅度過大, 柱體周遭壓力擾動區(qū)域變大, 壓力特征區(qū)之間相互混疊, 導致小模型條件下過大速度估算結果失準。綜上所述, 該方法在速度、長度和觀測距離變化時仍適用。

3) 直徑參量與觀測點距離耦合關系分析

根據(jù)上述兩小節(jié)分析可以知道, 通過以壓力曲線的特征點位置為坐標系設置基準, 可繪出該柱體的坐標系。若以壓力零交越點為零點, 觀測點的橫坐標可以通過測量時間、速度及原點位置算得

縱向半徑信息和觀測點縱坐標信息耦合在壓力曲線中。半徑與觀測距離成一定比例時(如圖7), 不同半徑下壓力曲線形狀大致相同。相同比例不同半徑時, 一次峰值和一次谷值數(shù)值大體相同。同時, 一次壓力峰值至一次壓力谷值的斜率也高度相似。上述說明半徑參數(shù)和觀測點縱坐標參數(shù)存在強耦合關系, 因此通過公式推導圓柱繞流某點處壓力及速度之間關系, 嘗試解析該耦合關系的規(guī)律。

首先由勢流理論可知復變解析函數(shù)

根據(jù)勢流理論Newman在基礎圓柱繞流模型上提出蘭金半體與偶極子混合修正模型[5]

通過上述推導可將繞流模型分解如下

推得某壓力點處的徑向流速和圓周向流速

根據(jù)伯努利方程知

根據(jù)式(9)可知, 當速度和柱體半徑一定, x坐標已知條件下, 觀測點縱向坐標y與球頭半徑R成一定比例關系。如圖9所示, 因長度不同, 經(jīng)過對橫坐標歸一化處理, 可使不同長度的曲線更直觀地在統(tǒng)一標準下顯示。圖中為3種不同觀測距離比例和3種不同半徑結合共9條壓力曲線?？梢钥闯? 在擁有比例條件下, 曲線的形狀、尺度、幅值和斜率都大體相同, 而不同比例下的曲線擁有較大差異。距離柱體較近的壓力擾動幅值較大, 較遠時壓力擾動小, 可以很直觀地看出其中的區(qū)別。

圖11 觀測距離與半徑1︰2下壓力分布曲線

4 結論

基于魚類側線的環(huán)境信息感知原理, 針對水中運動目標特征參量對繞流場的影響規(guī)律進行了仿真研究, 得到了運動體特征信息和流場信息的關聯(lián)規(guī)律, 獲得了如下結論。

1) 水中運動體目標特性(如速度、尺寸、距離等)與運動體周遭繞流場特征參量存在強耦合關系; 從理論上通過分析繞流場特征參量來反推運動體目標特性具備可行性。

2) 水中運動目標的速度和長度參量與流場中測點壓力曲線形狀和峰值、谷值特征點位置直接對應; 目標距離參量和半徑參量的耦合與壓力曲線峰值、谷值以及零交越點附近曲線斜率直接相關, 該耦合關系表達為無量綱比例關系和。

3) 觀測點縱坐標參量和半徑參量存在強耦合, 僅靠測點壓力場信息無法分析解耦, 還需引入其他信息的測量或處理方法。

[1] 朱元鼎, 孟慶聞. 中國軟骨魚類的側線管系統(tǒng)及羅倫甕和羅倫管系統(tǒng)的研究[M]. 上海: 上?？茖W技術出版社, 1980.

[2] Fernandez V I. Performance Analysis for Lateral-line-ins- pired Sensor Arrays[D]. Massachusetts: Massachusetts In- stitute of Technology, 2011.

[3] 金永剛, 張志宏, 顧建農, 等. 大深度水下航行體引起的水底壓力變化[J]. 武漢理工大學學報(交通科學與工程版), 2013, 37(5): 1098-1101. Jin Yong-gang, Zhang Zhi-hong, GU Jian-nong, et al. Pr- essure Variation on Sea Bottom Caused by Vehicle Deep in Sea[J]. Journal of Wuhan University of Technology, 2013, 37(5): 1098-1101.

[4] Yang Y, Chen N, Tucker C, et al. From Artificial Hair Cell Sensor to Artificial Lateral Line System: Development and Application[C]//Proceedings of the 20th IEEE International Conference on Micro Electro Mechanical Systems (MEMS′07). Urbana, 2007: 577-580.

[5] Newman J N. Marine Hydrodynamics[M]. Cambridge Massachusetts: MIT Press, 1977.

(責任編輯: 楊力軍)

Principle of Biomimetic Detection Based on Flow Field Information of Underwater Moving Object

MA FengZHANG Jing-xiaoJIA Xi-yuLU XiWANG Shu-shan

(College of Mechatronics, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China)

Fish lateral line explores water flow information on the purpose of environment perception and recognition. It inspires a new development direction to underwater detection technology. Based on the biomimetic detection principle of the lateral line, this study focuses on the detection principle of a moving object by taking the flow field around the object as information source. A round-head-cylinder simulation model is established to reveal the relation between the features of underwater moving object and the characteristic parameters of flow field by combining potential flow theory with simulation. Thus, the characteristic parameters corresponding to velocity, length, radius, and observing point information of a moving object are obtained through the calculation of peak value, valley value and slope of the relation curves. Moreover, the possibility to conduct biomimetic detection of an underwater moving object by making use of the flow field information around the object is discussed.

fish lateral line; flow field; biomimetic detection; potential flow theory

TJ630.34; Q692; TP701

A

1673-1948(2014)06-0436-06

2014-10-20;

2014-11-09.

馬 峰(1973-), 男, 博士, 副研究員, 主要研究方向為武器系統(tǒng)總體技術.