基于SHIPFLOW的散貨船阻力預報分析

杜敏 何珍 田中文 伍蓉暉

摘 要：本文利用SHIPFLOW軟件對某中低速靈便型散貨船進行船模尺度下的阻力預報分析，提出SHIPFLOW適用于中低速肥大型方尾散貨船阻力預報的計算模式及改善尾部網格質量、提高計算精度的方法。將阻力的CFD模擬結果與船模試驗結果進行對比，結果表明CFD阻力預報誤差基本控制在±3%范圍以內，滿足工程精度要求，驗證了SHIPFLOW對散貨船阻力預報的適用性，為后續(xù)方案優(yōu)選論證提供保障。

關鍵詞：中低速肥大型散貨船；方尾；SHIPFLOW；阻力預報；計算精度

中圖分類號：U661.32 文獻標識碼：A

Abstract： In this paper， the resistance predictions are carried out at model scale of the medium and low speed handy-size bulk carrier by utilizing the CFD software SHIPFLOW. The appropriate methods are implemented to numerically simulate resistance coefficients of the full block bulk carrier with transom stern at relative low speed and the ways of improving the stern grid quality in terms of transom stern flow to ensure the accuracy of the numerical results are proposed. By comparison with the experimental data， the deviation could be controlled below 3%， satisfying the engineering requirement. Therefore， the feasibility of the numerical prediction method based on SHIPFLOW was validated， which provides a guarantee for the stage of design optimization and demonstration to ensure its results.

Key words： Medium and low speed full block bulk carrier； Transom stern； SHIPFLOW； Resistance prediction； Computational accuracy

1 引言

目前，隨著計算流體動力學（CFD）相關理論的不斷完善和計算機技術的不斷升級，船舶CFD得到突飛猛進的發(fā)展。其中，將船舶專用流體計算軟件SHIPFLOW與船型參數化軟件CAESES相結合進行多方案阻力預報，已成為船型設計及前期優(yōu)化階段廣泛采用的作法。大量研究表明，SHIPFLOW的勢流/粘流求解器能夠快速有效地預估船體阻力等性能。但目前的研究大都集中于方形系數CB小于0.8的中高速細長船型方面，對于SHIPFLOW在中低速肥大船型阻力預報方面的適用性研究較少。

本文利用SHIPFLOW軟件對某中低速靈便型散貨船進行船模尺度下多速度點的阻力預報分析，研究計算方法的適用性，并通過提升尾部網格質量的方法來改善計算精度，保障阻力預報的準確性。

2 計算原理

利用SHIPFLOW進行船舶阻力預報，按RANS粘流計算區(qū)域的劃分進行分類，主要包括兩種計算模式：軟件默認的分區(qū)域ZONAL算法（僅尾部基于RANS計算粘流）和全船采用RANS計算粘流的GLOBAL算法。

如圖1所示：（1）ZONAL分區(qū)域算法，將流場劃分為勢流區(qū)、邊界層區(qū)和粘流區(qū)三個區(qū)域。針對不同的阻力成分采用對應的理論模型、計算原理和網格劃分方式，從而大大縮短了模擬周期。其中，區(qū)域一為外圍勢流區(qū)，采用非線性勢流理論計算興波阻力，船體和自由液面采用面元網格，對應軟件的XPAN模塊；區(qū)域二為船首至船舯的邊界層流場，基于邊界層理論計算船體的摩擦阻力，對應軟件的XBOUND模塊；區(qū)域三為船舯至船尾的粘流區(qū)域，采用結構化體網格，通過有限體積法結合k ? ω SST或EASM湍流模型求解RANS方程，計算船體的摩擦阻力和粘壓阻力等，對應XCHAP模塊；（2）GLOBAL算法，在全船范圍內進行粘流計算，求解RANS方程（如圖2所示）。該算法對計算設備的要求較高、運算周期較長，但某種程度上可以提高計算精度。

3 數值計算與分析

3.1 計算模型

本文選用某一方形系數CB=0.87的靈便型散貨船作為計算模型，分別在設計吃水和結構吃水狀態(tài)下進行船模尺度下多速度點（Fn=0.137～0.186）的阻力預報分析。

3.2 網格劃分設置

SHIPFLOW可以自動劃分網格，根據勢流、粘流計算的特點，采用兩種網格生成器：XMESH面元網格生成器和XGRID結構化體網格生成器.對于網格的尺寸，軟件提供了三種參考模式，便于用戶快速設置網格。目前，有關SHIPFLOW網格劃分對計算精度的影響已有較多研究成果，網格質量可以滿足計算精度要求，因此本文后續(xù)計算均采用軟件自動生成的fine網格。

如圖3所示，對于方尾船型的浸水尾封板，在較低速時尾封板浸沒高度較大，此時對應的尾流為靜水流；隨著航速增大，當相對傅汝德數Fntr>3時，尾部的水流具有足夠的動能克服粘性影響，從而使自由面脫離尾封板下邊界，此時為干尾封板。Fntr表達式為：

通過計算不同航速對應的，發(fā)現僅在設計吃水下的相對高速點Fn=0.186時需要設置干尾封板。計算發(fā)現設置Transom后，收斂問題變得復雜，需要進行一系列收斂性測試才能得到較好的結果。

3.3 數值分析

SHIPFLOW利用XPAN模塊進行勢流計算得到興波阻力，其表達方式有兩種：壓力積分法和橫切波法。其中，橫切波法對網格質量的敏感性相對較低[2]，因此本文采用橫切波法表達興波阻力?？偟乃枇ο禂礐twtwc等于興波阻力系數Ctwtwc、粘壓阻力系數CPV及摩擦阻力系數Cf之和：

3.3.1 計算方法分析

本文分別選用ZONAL法和GLOBAL法對設計吃水下對應的多個速度點進行阻力預報，得到總的水阻力系數及其精度的變化曲線，如圖4所示。其中，精度表達式為：

由圖5分析可知：

（1）兩種算法預報的阻力系數曲線與船模試驗值的變化趨勢基本一致；

（2）GLOBAL算法的計算值略高于試驗值，誤差ACtwtwc小于2.5%，滿足工程精度要求；ZONAL算法的計算值遠低于試驗值，誤差超過5%，不滿足工程精度要求；

（3）相較于ZONAL算法僅對船體后半部進行RANS粘流計算，GLOBAL算法對全船進行RANS粘流計算，粘性阻力預報更精確，計算值更接近試驗值；

（4）大量研究表明：對于中高速細長船型的阻力預報，SHIPFLOW常用的ZONAL算法能夠滿足精度要求；但對于散貨船等中低速肥大船型，采用ZONAL算法預報阻力已無法滿足工程精度要求，因此在對阻力預報精度要求較高時，推薦采用能夠充分考慮全船RANS粘流計算的GLOBAL算法。

3.3.2 尾部網格改善設置

根據公式（4）：隨著船速增加，興波阻力將急劇增大。因此，對于低速散貨船，由于興波阻力所占比例很小，主要為粘性阻力，故想通過調整網格等方式來改變摩擦阻力的精度意義不大；粘性阻力計算精度受浸水尾封板周圍的網格質量影響較大。對于低速方尾船浸水尾封板的網格處理，SHIPFLOW默認的網格劃分方式為自由面網格會強制接近尾封板的邊界，尾部網格質量較差，此時可通過添加濕尾封板（簡稱Wtran）填補尾封板與尾流自由面之間的區(qū)域，保證網格自尾封板邊界至尾流自由液面之間能夠光滑過渡，生成較為真實的浸水尾封板形狀，同時加密其周圍的貼體結構化網格，從而改善尾部網格質量，保證在進行粘流計算XCHAP時能夠較為精確地計算粘壓阻力。

基于上文分析，本文后續(xù)研究均采用GLOBAL算法，并且除了Fn=0.186時需要設置干尾封板，其余速度點均添加濕尾封板。通過計算得到尾部網格改善前后各阻力系數及其精度的變化曲線，如圖5、圖6所示。

通過分析可知：

（1）通過添加Wtran網格所示，摩擦阻力系數Cf幾乎沒有變化，粘壓阻力系數CPv變化很大，減小了約7%左右，粘壓阻力計算更加合理；

（2）添加Wtran改善尾部網格后，總水阻力系數的計算值仍與試驗值的變化趨勢基本一致，且計算值有所減小，誤差大多在±1%范圍內，僅在Fn=0.174時誤差絕對值變大，整體優(yōu)化效果明顯；

（3）當Fn=0.174時，添加Wtran導致誤差絕對值變大。分析原因：當Fn=0.186時，尾部水流已具備足夠的能量可以完全脫離尾封板，需添加Transom保證尾封板處于干燥狀態(tài)；在Fn=0.174的相對高速點，出現部分水質點脫離尾板的現象，因此尾板的實際浸沒面積減小，此時若添加Wtran反而會降低計算精度。

綜上所述，對于低速方尾船型，當尾封板的浸沒面積較大時，可通過添加Wtran網格來改善尾部網格質量，從而提高粘壓阻力計算精度；在相對高速點，考慮到尾流分離現象，可適當添加Transom。

3.3.3結構吃水下總阻力系數計算結果

基于上文結論，采用GLOBAL算法對結構吃水狀態(tài)下的總阻力系數進行預報分析，所有速度點均設置Wtran，得到總阻力系數及精度的變化曲線，如圖7所示。

比較Wtran添加前后的計算結果可知：在結構吃水狀態(tài)下，添加Wtran后，總阻力系數的計算值與試驗值的曲線變化趨勢較為一致，且計算值低于試驗值；當Fn≤0.161時，誤差<2%；當Fn>0.161時，計算值逐漸變大。

對尾部網格設置進行修正，僅在Fn≤0.161的低速點添加Wtran，得到總阻力系數及精度變化曲線，如圖8所示：預報值更接近試驗值，在低速點誤差低于2%，僅在相對高速點誤差較大，但誤差絕對值仍小于3%，整體預報結果較穩(wěn)定，滿足精度要求。

4 結論

（1）無論是設計吃水還是結構吃水狀態(tài)，采用GLOBAL算法得到的總阻力系數的誤差均在±3%范圍以內，證明利用SHIPFLOW軟件對中低速肥大型散貨船進行阻力預報是可行的；

（2）對于中低速方尾船型，可通過以下方法改善阻力預報精度：在低速點設置濕尾封板對尾部網格質量進行改善；在相對高速點考慮尾流分離的影響，適當添加干尾封板；

（3）對于SHIPFLOW提供的兩種阻力預報算法：ZONAL算法雖然精度欠佳，但模擬速度快、阻力預報值與試驗值的變化趨勢較為一致，可用于方案優(yōu)化初期階段的多方案阻力快速預報，迅速鎖定優(yōu)化目標范圍；GLOBAL算法雖然用時較長，但計算精度較高，可保障方案優(yōu)選論證結果的準確性。二者相結合，可在保障計算精度的前提下，提升整體優(yōu)化速度。

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