基于動網(wǎng)格的兩棲車航行姿態(tài)數(shù)值模擬

趙彬，張敏弟，劇冬梅

（1.北京理工大學機械與車輛學院，北京100081；2.中國兵器科學研究院，北京100089）

基于動網(wǎng)格的兩棲車航行姿態(tài)數(shù)值模擬

趙彬1，張敏弟1，劇冬梅2

（1.北京理工大學機械與車輛學院，北京100081；2.中國兵器科學研究院，北京100089）

針對兩棲車水上航行姿態(tài),構(gòu)建描述兩棲車水上運動的動力學模型,采用混合耦合算法和動網(wǎng)格技術(shù)研究靜水直航狀態(tài)下,兩棲車航行姿態(tài)的變化規(guī)律,模擬結(jié)果與實驗值吻合較好。研究結(jié)果表明：車體達到穩(wěn)定航行姿態(tài)會經(jīng)歷大幅振蕩調(diào)整階段和平穩(wěn)運動階段,車體平衡后,升沉和縱傾仍會有小幅變化；兩棲車由排水航行狀態(tài)逐步增速到滑行狀態(tài)的過程中,車體重心逐漸升高,動升力在支撐車重成分中所占的比例越來越大,靜浮力則越來越小。

兵器科學與技術(shù)；兩棲車；航行姿態(tài)；動網(wǎng)格技術(shù)；數(shù)值模擬

0　引言

兩棲車在水上實際航行過程中伴隨著升沉、搖擺等復(fù)雜運動，其水上航行特性對其安全性能的保證具有重大作用［1-4］。對于兩棲車水上動態(tài)性能的數(shù)值計算，主要有兩種計算方法：第一種是靜態(tài)網(wǎng)格技術(shù)，第二種是動態(tài)網(wǎng)格技術(shù)。

關(guān)于靜態(tài)網(wǎng)格技術(shù)，近年來學者已經(jīng)做了大量的工作。韓占忠等［5］對兩棲車的黏性阻力進行數(shù)值計算，并對車首防浪板的設(shè)計進行了計算分析；王濤等［6］分析兩棲車各阻力成分隨速度變化的規(guī)律，為分析兩棲車水上快速性提供了依據(jù)；吳珂等［7］運用計算流體力學軟件Fluent，對兩棲車車輪收起前后的阻力進行了仿真分析。靜態(tài)網(wǎng)格技術(shù)的航行姿態(tài)調(diào)整方法，主要是手動調(diào)整方法。對兩棲車航行姿態(tài)的數(shù)值模擬主要是采用車體相對于流場靜止不動，賦予來流一定的速度，從而得出車體的繞流場情況。根據(jù)車體受力調(diào)整航行姿態(tài)，直到航行姿態(tài)滿足要求。這種模擬方法的不足是：工作量大，車體靜止不動，沒有考慮浮態(tài)的變化。

由于靜態(tài)網(wǎng)格技術(shù)的局限性，動態(tài)網(wǎng)格技術(shù)應(yīng)運而生。兩棲車在水中的運動是一動態(tài)過程，采用動網(wǎng)格模型可以有效解決這一問題。相比于靜態(tài)網(wǎng)格技術(shù)，兩棲車動態(tài)網(wǎng)格技術(shù)的研究國內(nèi)還較少。徐國英等［8］通過網(wǎng)格分域方法，對兩棲車進行了阻力和浮態(tài)的數(shù)值模擬；孫偉等［9］通過應(yīng)用動網(wǎng)格技術(shù)和VOF模型，計算了兩棲車在一定速度的航態(tài)和水動力特性；萬曉偉等［10］提出可以通過任意拉格朗日-歐拉方法來解決流-固動力耦合問題，從而獲取車輛最終航態(tài)。動網(wǎng)格技術(shù)主要是對車體實施主動或被動運動，從而實現(xiàn)車體的動態(tài)運動過程，并在過程中監(jiān)測車體姿態(tài)的變化，該方法可充分利用計算機的資源，根據(jù)每一個時間段的受力狀態(tài)，基于軟件對車體的姿態(tài)進行自動調(diào)整，但網(wǎng)格的精度不易于保證。

兩棲車在靜水中航行時，由于受到外力的作用，會產(chǎn)生6個自由度的運動，這幾種運動之間存在非線性耦合作用。針對兩棲車水上航行姿態(tài)，本文構(gòu)建了兩棲車水上航行數(shù)學模型，采用動網(wǎng)格技術(shù)研究了靜水直航狀態(tài)下，兩棲車航行姿態(tài)的變化規(guī)律。

1　數(shù)學模型和數(shù)值模擬方法

1.1研究對象

本研究采用簡化的兩棲車車體為研究對象，車質(zhì)量為6.5 t，在水中行駛時車輪處于提升狀態(tài)，簡化三維模型如圖1所示。

圖1　簡化兩棲車模型Fig.1 Modified model of amphibious vehicle

1.2湍流模型

兩棲車水上航行屬于典型的流-固耦合運動，不僅伴隨水和空氣兩種黏性流體的相互作用，還伴隨著水和車體、空氣和車體之間的相互作用。車體在水中運動時，由于水和空氣兩種流體是有黏性的，所以車體受力滿足黏性流體力學的基本方程。

湍流模型選取標準k-ε模型［11］，k和ε的輸運方程為

式中：t為時間；uj和xj分別為速度分量和坐標分量；ρm和μ分別為密度和分子黏性系數(shù)；μt為湍流黏性系數(shù)，μt=Cμρmk2/ε，其中Cμ為經(jīng)驗常數(shù)，Cμ=0.09；σk和σε分別為k和ε的湍流普朗特數(shù)，σk=1.0，σε=1.3；Cε1和Cε2為ε方程常數(shù)，Cε1=1.44，Cε2=1.92；Pt為平均速度梯度引起的湍動能k產(chǎn)生項，

1.3兩棲車動力學模型

滿足兩棲車升沉和縱傾兩個自由度的三維模型見圖2.圖中：L表示車體y軸所受升力，y軸正向為正；M表示車體z軸所受轉(zhuǎn)動力矩，正負方向遵守右手法則。

圖2　滿足h和θ兩個自由度的兩棲車三維模型Fig.2 A 3-DOF model representing h and θ degrees of freedom of an amphibious vehicle

升沉和縱搖的運動幅度通過重心升沉h和縱傾角θ來定義。整個系統(tǒng)的控制方程［12］為

式中：ms為車體的質(zhì)量矩陣；Cs為車體的阻尼矩陣；Ks為車體的剛度矩陣；｛Mex｝為外部激勵矩陣；為在結(jié)構(gòu)求解器計算出網(wǎng)格變形后通過使用計算流體力學（CFD）求解器計算出來的非線性黏性流體表面力；｛x｝為車體的變形量矩陣。

1.4流-固耦合混合算法

流-固耦合問題研究的是流體和固體結(jié)構(gòu)之間的相互作用，包括固體結(jié)構(gòu)在流體載荷作用下產(chǎn)生的變形或運動及其對流場的影響，因此，求解流-固耦合問題，需要同時考慮流場和結(jié)構(gòu)場的求解及其耦合［13-15］。一般用到4種數(shù)值解法［16-17］，分別為完全耦合（FC）算法、松式（LC）算法、緊式（TC）算法、混合耦合（HC）算法。FC算法是完全耦合算法，對流體和結(jié)構(gòu)建立統(tǒng)一的耦合方程，在一個時間步內(nèi)對流體域和固體域中所有的未知量進行求解，求解精度較高，但在工程應(yīng)用上求解范圍較窄；LC算法和TC算法將模型的結(jié)構(gòu)和流體部分獨立進行求解，通過交互程序?qū)崿F(xiàn)結(jié)構(gòu)求解器和流體求解器之間的數(shù)據(jù)交換，但求解誤差較大；HC算法在（3）式左右兩邊增加附加質(zhì)量力項，適當預(yù)測了流體對運動的慣性、阻尼以及剛度，減小了對物體運動位移的過預(yù)測，從而提高了數(shù)值算法穩(wěn)定性。相比之下LC算法和TC算法需要更小的時間步長或者更長的計算時間，甚至計算發(fā)散。鑒于此，本次計算采用的是HC數(shù)值算法。HC算法離散后的方程為

式中：n為時間步增量；i為每一個時間步的子迭代步數(shù)；｛Mfluid｝是附加質(zhì)量力項。｛Mfluid｝［16］假設(shè)為

式中：2b為兩棲車的特征長度，2b=5.04 m；ρf為流體密度。

（5）式的求解采用2階精度的半隱式Crank-Nicholson方法。

本次計算中，忽略車體本身的阻尼項，同時給出車體的質(zhì)量矩陣和剛度矩陣，根據(jù)每一步計算得到的車體升力L和作用力矩M，得到車體升沉和縱傾的變化規(guī)律。

混合耦合算法的流程圖如圖3所示。其中：δ是一個介于0～1之間的調(diào)節(jié)系數(shù)，δ=0.5；ε是對于子迭代的容差值，ε=10-5；上標i表示相同時間步的子迭代步數(shù)；imax是子迭代的最大步數(shù)；下標n表示不同的時間步；x0和分別是初始變形量和變形速度。計算時，將imax值設(shè)為1在第一個子迭代步（i=1），附加質(zhì)量力是從上一個時間步的最后一個子迭代步的變形算起的：

混合耦合算法具體步驟如下：

首先，從t=0，子迭代步為1開始計算，假設(shè)初始變形量x0，初始變形速度x·0，通過CFD軟件計算出，并將其代入（5）式中進行迭代求解，解得下一子迭代步的變形量，變形速度以及變形加速度；然后，將相鄰子迭代步求解的變形量進行容差比較，若滿足要求，則輸出變形結(jié)果，進行下一時間步的迭代計算，若不滿足，則重新進行（5）式的子迭代計算得到，直到滿足容差要求為止，得到，并輸出結(jié)果；最后，當計算達到預(yù)設(shè)定總時間時停止計算，輸出模型變形結(jié)果。

圖3　混合耦合迭代算法具體流程Fig.3 Flow chart of hybrid algorithm

2　網(wǎng)格劃分和邊界條件設(shè)置

2.1網(wǎng)格劃分及網(wǎng)格無關(guān)性驗證

網(wǎng)格劃分采用全結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格，網(wǎng)格總數(shù)約為100萬。在車體周圍進行網(wǎng)格加密，并設(shè)置邊界層，網(wǎng)格的劃分見圖4.

圖4　車體附近網(wǎng)格劃分Fig.4 Mesh near amphibious vehicle

網(wǎng)格無關(guān)性從兩棲車輛阻力系數(shù)Cd進行分析，Cd定義為

式中：R為車身所受阻力；ρ為水密度；v為車體航行速度；V為排水體積。通過計算，獲得網(wǎng)格數(shù)量n與阻力特性關(guān)系如圖5所示?？梢钥闯?，使用阻力系數(shù)作為網(wǎng)格無關(guān)性評判標準時，網(wǎng)格數(shù)量在100萬以后，阻力特性變化不大，鑒于此，文中所使用的數(shù)值模擬網(wǎng)格約100萬。

圖5　網(wǎng)格無關(guān)性驗證Fig.5 Grid-independent validation

2.2邊界條件設(shè)置

如圖6所示，計算區(qū)域以車體為中心向前延伸了1.5個車長，向后延伸了3個車長，向下延伸了10倍于車體靜吃水深。邊界條件：入口邊界給定為速度入口；出口和周邊外域給定為開放邊界；車體給定為移動固壁邊界。

圖6　邊界條件設(shè)置Fig.6 Boundary conditions

3　數(shù)值計算結(jié)果及分析

3.1相同弗勞德數(shù)Fr車體航行姿態(tài)分析

以車體Fr=0.93的計算過程為例進行分析。如圖2，車體初始姿態(tài)為0.2 m的重心升沉，8°的縱傾角。不同時刻，升沉和縱傾的變化曲線見圖7和圖8.可知車體在運動響應(yīng)計算過程中，經(jīng)過一段時間的大幅振蕩調(diào)整，找到了受力平衡點，達到動平衡狀態(tài)。車體結(jié)束大幅振蕩調(diào)整大概需要3.5 s的時間，初始大幅振蕩調(diào)整階段過后逐步微調(diào)進入穩(wěn)定航行姿態(tài)，經(jīng)過初期短暫振蕩調(diào)整，車體后續(xù)航行狀態(tài)基本穩(wěn)定。

圖7　車體升沉變化圖Fig.7 Time-history of the predicted center-of-gravity

圖8　車體縱傾變化圖Fig.8 Time-history of the predicted pitch angle

為了說明車體航行姿態(tài)變化的原因，與此同時，對車體的單位排水量總阻力CD、單位排水量總升力CL和縱傾力矩系數(shù)CN也進行監(jiān)測，從而確定車體達到平衡的時間和平衡時的具體狀態(tài)。

3個無量綱系數(shù)的定義為

式中：D為靜水時車體排水重力；N為車體所受實際繞z軸轉(zhuǎn)矩。

3個系數(shù)的變化情況見圖9.為了下文表述方便，將圖中單位排水量總阻力CD、單位排水量總升力CL和縱傾力矩系數(shù)CN采用6個時間點進行劃分，分別為t1～t6.

對比圖7、圖8和圖9曲線可知，車體的運動分為兩個階段：第1個階段（t1～t4時刻）為大幅振蕩調(diào)整階段，在此階段中車身的運動幅度較大，車體的升沉變化量最大達到了0.25 m，縱傾變化量最大達到了0.13 rad，動態(tài)響應(yīng)特性明顯；第2個階段（t4～t6時刻）為車體的平穩(wěn)運動階段，在此階段中車身的運動幅度較小，升沉變化量最大只有0.08 m，縱傾變化量最大只有0.05 rad，動態(tài)響應(yīng)特性減弱。以初始姿態(tài)運動時，在運動初期，航行中車體所受浮力大于靜止時所受浮力，故車體重心會提升直到浮力和重力再度平衡；設(shè)計姿態(tài)航行時，縱傾力矩并非為0，故車體縱傾角會減小直到達成新的力矩平衡。經(jīng)過這兩個階段之后，車體已進入平穩(wěn)運動階段。在平穩(wěn)運動階段中，車體的航行姿態(tài)也會略有改變，繼而總升力和縱傾力矩也會改變，但變化幅度已不大。由此可以得出車體平衡實際是動態(tài)平衡的概念，從而彌補了靜態(tài)網(wǎng)格技術(shù)車體姿態(tài)靜止不動的不足。

為了進一步分析車體運動規(guī)律變化原因，表1中列出了典型時刻車體仰視圖的壓力變化云圖和縱剖面速度矢量圖，結(jié)合圖9縱傾力矩系數(shù)的變化，選定這幾個時刻分別為力矩最大值時刻t2，力矩最小值時刻t3以及平穩(wěn)運動階段中的時刻t5.

圖9　不同時刻車體單位排水量總阻力、單位排水量總升力和力矩系數(shù)變化趨勢圖Fig.9 Resistance，lift and torque coefficients at different moments

表1　典型時刻車體壓力云圖及速度矢量圖Tab.1 Contours of static pressures and velocity vectors at different moments

大幅振蕩調(diào)整時期，縱傾力矩系數(shù)的兩個峰值點，最大峰值t2及最小峰值t3時刻，對比其壓力分布，可發(fā)現(xiàn)各處的壓力分布與其水上興波密切相關(guān)。在t2時刻的仰視圖中，后底部的高壓區(qū)域?qū)圀w產(chǎn)生了一個繞z軸正的轉(zhuǎn)矩，仰視圖中其余位置的壓力分布幾乎沿縱剖面對稱；而t3時刻的仰視圖中，首前部產(chǎn)生壓力較高的區(qū)域，將產(chǎn)生一個繞z軸負的轉(zhuǎn)矩。但是在平穩(wěn)運動時期的時刻t5，車體表面的壓力基本趨于穩(wěn)定，不會導(dǎo)致大的波動出現(xiàn)。

觀察縱剖面的速度矢量圖，在t2和t3時刻，車體首部、尾部附近有大量旋渦存在，在車尾處水流有明顯向上移動的趨勢。旋渦的出現(xiàn)會增加渦流損失，增大兩棲車在水中航行時的阻力，并且在旋渦區(qū)域內(nèi)部會形成低壓區(qū)，增大車體的黏壓阻力，進而改變車體表面的壓力分布情況，從而影響車體航行姿態(tài)的調(diào)整；而當車處于平穩(wěn)運動t5時刻，車體首部、尾部附近只有少量興波存在，不再有大尺度的旋渦出現(xiàn)，車體姿態(tài)趨于穩(wěn)定。

3.2不同F(xiàn)r數(shù)車體航行姿態(tài)對比

不同F(xiàn)r下車體穩(wěn)定后最終航行繞流形態(tài)圖見表2。由表2車體繞流形態(tài)圖得知，隨著Fr數(shù)的增大車體重心位置逐漸升高，車體逐漸抬起。Fr= 0.93時，車體處于排水航行狀態(tài)，靜浮力是支持車重的主要成分，車體大部分在水面以下，車首興波較小，尾部流場沒有明顯的“雞尾流”形態(tài)［18］。Fr= 1.40時車體穩(wěn)定后重心位置高于Fr=0.93工況，但仍有部分車體在水面以下，即車的重量由靜浮力和動升力共同支持。這表明隨著航速的提高，動升力的比重將越來越大，尾部流場開始出現(xiàn)“雞尾流”形態(tài)。Fr=1.87時，大部分車體從水中抬起，車體基本處于在水面滑行的狀態(tài)，車體首部興波上卷較大，兩側(cè)興波向后噴濺，尾部出現(xiàn)典型的“雞尾流”形態(tài)，動升力為支持車重的主要成分。

3.3數(shù)值模擬結(jié)果與實驗結(jié)果對比

實驗水池長160 m，寬7 m，水深3.7 m；拖車為空腹梁結(jié)構(gòu)，全數(shù)字式直流調(diào)速系統(tǒng)，速度范圍0.01～8 m/s，速度精度為±1 mm/s；船模采用鋼板制成，內(nèi)外涂防腐漆。車模拖曳方式示意圖如圖10所示。

表2　不同F(xiàn)r下車體穩(wěn)定航行繞流形態(tài)圖Tab.2 Water volume fractions round vehicle at different speeds

圖10　車輛拖曳方式圖Fig.10 Amphibious vehicle model in the towing tank

如圖10所示，拖點位置為推力軸線和重心縱向位置線的交點；阻力儀用于記錄車體航行阻力；首尾升沉記錄裝置用于記錄車體航行時首尾升沉位移，并可由此計算出車體航行縱傾角；首尾導(dǎo)航板用于防止車體偏航。具體實驗方法執(zhí)行我國船舶行業(yè)標準CB/Z 244—1988滑行艇船模阻力測試方法

將自動調(diào)整方法模擬值與拖模實驗值進行對比（車體最終穩(wěn)定航行繞流形態(tài)和航行姿態(tài)），見表3和圖11.由表3和圖11可知，模擬結(jié)果與實驗結(jié)果吻合較好，但是受網(wǎng)格尺度影響，無法描述車首周圍向外拋出的噴濺水體與空氣混合后的流動結(jié)構(gòu)。

表3　數(shù)值模擬與實驗的繞流形態(tài)圖對比Tab.3 Comparison of simulation and experimental results for sailing

圖11　升沉和縱傾角的模擬值與實驗值對比Fig.11 Comparison of simulation and experimental results of the predicted center-of-gravity and the predicted pitch angle

4　結(jié)論

本文通過應(yīng)用動網(wǎng)格技術(shù)，對兩棲車靜水直航的航行姿態(tài)進行了數(shù)值模擬，得出以下結(jié)論：

1）結(jié)合HC算法的動態(tài)網(wǎng)格技術(shù)可以有效求解兩棲車的航行姿態(tài)，數(shù)值計算結(jié)果與實驗結(jié)果的吻合程度較好。

2）不同F(xiàn)r數(shù)下車體穩(wěn)定后的航行姿態(tài)有顯著差異，具體表現(xiàn)在隨著Fr數(shù)的增大車體重心位置逐漸升高，動升力在支持車重成分中所占的比例越來越大，靜浮力則越來越小。

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［18］楊爽，王志東，吳賀賀，等.滑行艇縱向運動響應(yīng)與靜水航行數(shù)值模擬分析［J］.船舶工程，2012，34（4）：31-35. YANG Shuang，WANG Zhi-dong，WU He-he，et al.Numerical simulation and analysis on heave-pitch coupled motion response and motion in calm water of planing ship［J］.Ship Engineering，2012，34（4）：31-35.（in Chinese）

Numerical Simulation of Navigating Pose for Amphibious Vehicle based on Dynamic-mesh Model

ZHAO Bin1，ZHANG Min-di1，JU Dong-mei2
（1.School of Mechanical Engineering，Beijing Institute of Technology，Beijing 100081，China；2.Ordnance Science and Research Academy of China，Beijing 100089，China）

A dynamics model for the navigating pose of amphibious vehicle in water is established.The dynamic mesh technology and the hybrid coupled algorithm are used to study the change rule of navigating pose of amphibious vehicle in sailing，and the navigating pose of amphibious vehicles in still water are discussed.The numerical results are consistent with the experimental results.The result shows that the vehicle undergoes a sharp motion and a smooth motion during movement before achieving the ultimate navigating pose.After achieving the ultimate navigating pose，the center-of-gravity and the pitch angle slightly change.During the process of sailing from drainage state to coasting state，the body center of gravity gradually increases；the dynamic buoyancy to support the vehicle weight increases，and the static buoyancy decreases.

ordnance science and technology；amphibious vehicle；navigating pose；dynamic mesh technology；numerical simulation

U674.78

A

1000-1093（2015）03-0412-09

10.3969/j.issn.1000-1093.2015.03.005

2014-06-04

國家自然科學基金項目（51106009）

趙彬（1989—），男，碩士研究生。E-mail：qzb1989q@163.com；張敏弟（1971—），女，副教授，碩士生導(dǎo)師。E-mail：zmd1971@bit.edu.cn