基于所需压力分布的AUV船体形状设计外文翻译资料

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基于所需压力分布的AUV船体形状设计

摘要

自主水下航行器（AUVs）在今天比以往任何时候都更重要，根据车辆考虑的特殊任务，AUV的船体形状可能会有所不同。因此，这类车辆的车身形状设计的不同类型的算法正在每天开发。在目前的工作中，已经提出了设计AUV的体形的新程序。使用这种基于所需压力分布的方法，可以获得所需的船体形状设计。人工神经网络算法已用于此目的。通过对Hydrolab500 AUV机身周围流动的CFD模拟获得了网络训练和测试的初步数据。在这方面，通过改变AUV的鼻子和尾部轮廓，已经在每个身体周围评估了压力分布。从这项研究获得的结果表明，可以正确设计与所需压力相关的物体。

关键词: 自主水下航行器船体形状设计理想的压力分布

1介绍

考虑到世界人口的迅速增长以及粮食资源，矿物材料和化石燃料的短缺，海洋资源的可获得性今天变得非常重要。自治水下航行器（AUVs）在海洋矿物资源和生物资源的最近勘探以及保护和维护这些资源方面越来越重要[1-4]。一个典型的AUV必须能够以尽可能低的功耗在海中执行特定任务。这需要定制的车身设计与流体动力学方面的流动条件相适应。由于它们的鱼雷形状，这种AUV具有较小的阻力系数，这使得AUV能够以相同的速度行进更长的距离。用尽可能小的阻力来设计轴对称体是设计师的一个主要目标。当粘滞流场中的层流状态占主导地位时，可以获得更有效的结果。使用AUV主体的流线形状是实现最佳形状体的解决方案之一[5,6]。通过将身体形状分为三部分（鼻子，中体和尾部）并为每个部分提供轮廓，可以采用其他方法。然后，可以评估体形对操作条件下产生的曳力的影响。由于广泛的调查，研究人员已经提出了在实际操作雷诺数下可能的最小阻力的流线型物体。这种具有特殊形状的物体的一个主要设计目标是用于将部件组装在期望的布局中的建筑设计过程，这使得制造既具有挑战性又昂贵[7-9]。因此，轴对称体的轮廓必须符合与内部组件布置有关的其他要求。期待AUV的身体形态行为对于AUV船体设计阶段的研究人员而言至关重要。由于包括附加质量和二次或线性阻尼的流体动力系数可以在AUV的车身轮廓已知的情况下计算出来[10,11]。此外，在钝头上发生最终气蚀，并控制旋转体上的流动分离和涡旋脱落，这很大程度上取决于局部压力分布[13]。 Myring的轮廓是最有名的轮廓，并已被用于设计几个AUV的鼻子和尾巴[12]。然而，在设计车辆所需条件时，尚未考虑由于部件的布置而造成的限制。功率函数可以用来说明AUV中鼻子和尾巴的轮廓[13]。需要开发适当的方法来寻找AUV的优化体形，这导致了一些算法的开发，这些算法同时考虑了体系结构和制造要求以及流体力学要求[14]。最小阻力，鼻子上的最小压力，最小流动噪音，制造成本的降低以及设备效率的提高是一些传统的目标函数，通常被认为是AUV人体形状的优化算法[15,16]。

由于CFD结果的实现成本要低于实验成本，因此这些算法提供了实用的方法来将CFD仿真的结果引入优化算法体中。然而，由于需要大量的仿真，这种方法有点昂贵，所以已经开发了替代算法来降低这种方法的成本。在这些算法中，实验设计（DOE）和替代模型被用来为水下滑翔机的形状优化生成精确的近似值[17]。此外，代理方法被用来使用计算便宜的低保真度模型来构建准确的，但CPU密集型高保真模型的替代品[18]。

在目前的研究中，Hydrolab500的主体是通过结合逆算法设计的。为此目的，人工神经网络已被使用，而目标函数是期望的身体压力分布。通过了解身体上的压力分布，可以指定压力阻力和鼻子上的最小压力。因此，适当的身体设计可以实现上述参数。仿真结果仅用于开发算法的前期数据;因此，根据Hydrolab500的车身设计限制，第一步已经考虑了初步的轮廓。通过改变船头和船尾的轮廓，然后通过对它们周围的流动进行数值模拟来评估身体。 这些模拟的结果已被用作逆算法中的初步数据。 换句话说，人体周围的压力分布已经考虑了所需的条件，并且将在根据该压力分布使用身体的逆算法之后进行检查。

2 Hydrolab500的几何定义

图1显示了Hydrolab500 AUV的示意图，其一般规格列于表1中。Hydrolab500水下运载工具已在伊朗科技大学应用水动力学实验室开发，作为沿海海洋的研究和开发平台 学习。 从该AUV的一般规格可以看出，一些限制已应用于身体的一般船体形状，以适应身体内各种部件的安排。 这些限制包括在500毫米口径（D）中的身体总长度（L），鼻子长度（Ln），尾巴长度（Lt），鼻子钝头部分长度（dn）和钝部分长度 尾巴（dt）。

以下一般等式已被用于确定鼻子轮廓，其可以扩展到生成不同类型的配置文件附在中体上。 通过将Hydrolab 500的鼻子上的几何约束应用到鼻子方程中，该方程的未知参数数量将减少，如下所示：

因此，通过应用几何约束，鼻子轮廓方程的未知系数减小。 同时，必须定义其他未知系数以生成针对鼻子考虑的形状。 因此，通过考虑独立系数

在一定的范围内并且通过使它们离散，可以识别最终的一组系数，使得鼻子轮廓具有正斜率和负凹度。

这些最终的系数集合可用于生成设计者所需的鼻子轮廓。同时，以下通用公式用于确定尾部轮廓

3 Hydrolab500周围的流动模拟

数值模拟已被用于当前研究中以产生反演算法中的初步数据。 因此，在身体周围的不可压缩的流动不可压缩流动的控制律涉及质量和动量守恒方程。其中q和ui表示i方向上的流体密度和速度分量，xi表示i方向上的空间坐标分量，而i =（1,2,3）。 p，dij和l代表静态压力，克罗内克三角洲和动态

牛顿流体的粘度。 -qu0iu0j是雷诺应力，它是从下面的公式得到

可实现的k-e模型是k-e模型的发展，与标准k-e模型的两个主要特征不同。 它使用湍流粘性的新方程，耗散率运输方程已经从均方波速度波动传输方程推导出来。 可实现的k-e模型的好处是它可以更准确地预测平面喷射和圆形喷射的传播速率。 对于旋转流动，强逆压梯度下的边界层，分离和再循环等流动，也可能提供优越的性能。 在可实现的k-e模型中，使用两个输运方程来建模k和e。 使用这个模型来模拟轴对称体周围的流动，与实验数据很好地吻合[20]。

为了评估数值方案，对DARPASuboff潜艇进行了雷诺数为1.2 9 107的模拟。在图2中显示了DARPASuboff主体周围的压力系数（Cp）分布，比较了模拟得到的结果与现有的实验结果[21]，其中Cp由下式给出：

Cp = P P1 8THORN;

21 qU21eth;

P是压力系数评估点的压力，P？是自由流压力，q是流体密度，U？是自由流速度。

在当前的工作中，在有限的计算域上解决了具有适当边界条件的轴对称问题。轴对称体前缘上游的计算域扩展1L，体表上方1L，后缘下游5L。这里，L是身体的整体长度，如图3所示。

该解决方案在结构化网格上进行评估。在目前的工作中，发现网格大小为60,000个单元足以进行模拟，第一个网格点位于y？ ＆30.因此，与该组合

湍流模型，使用了基于墙法则的壁函数[22]。图4显示了身体附近的典型网格布局。

在数值解中，SIMPLE（压力连接方程的半隐式方法）算法[23,24]被用来计算压力场。 SIMPLE算法由20世纪70年代早期在帝国学院的Spalding和Patankar开发[24]。从那以后它被研究人员广泛使用来解决不同类型的流体流动和传热问题。输送的湍流量的数值方案被设定为一阶迎风和二阶中心方案的压力和速度。模拟在雷诺数为3.0 9 107时进行，其中雷诺数由下式给出：

Re = U L（9）米

其中U是自由流速的大小，L是AUV长度，并且v是流体运动粘度。图5显示了从数值模拟获得的身体周围的压力场的轮廓。

身体周围的压力分布如图6所示。这些区域的压力分布一直存在以曲线坐标表示，以使结果在鼻子和尾部更清晰，因为在这种坐标中，压力的突然变化可以在鼻子和尾巴上更平滑地显示。

图5

图6

4结果和讨论

人工神经网络是一种功能强大的数据建模工具，可以捕捉和表示复杂的输入/输出关系和特征，如关联性，自组织，泛化能力，噪声和容错性[25-30]这项研究可以获得设计师所期望的身体形状。最终的身体形状设计将为设计师提供他/她所需的压力分布。很明显，当定义身体周围的压力分布时，鼻子上的最小压力和身体压力阻力等参数也是已知的。网络训练和测试的初步数据将从数值模拟的结果中提取。此处选择样本轮廓用于HydroHlab500的鼻子和尾部，每个轮廓对被分析的压力分布都有影响。首先，选择样本概况以生成不同体积的鼻子。表3总结了考虑调查改变鼻子轮廓的系数。

这是最后一列表格给出了每个配置文件生成的音量。从该表中可以看出，配置文件是根据从最大到最小的生成卷进行排序的。

在图7中可以看到为数值模拟选择的鼻子形状。

图8显示了不同鼻子的摩擦力，压力和总阻力系数值与由它们引起的体积变化。可以看出，增加鼻子体积并不显着改变摩擦阻力系数，但压力阻力系数增加，这导致当鼻子体积增加时鼻子的整体阻力系数更大。

鼻子上的最小压力的变化如图9所示，与不同的鼻子体积相比。人们可以看到，增加鼻子的体积减少了鼻子上的最小压力，这将增加鼻子前部气蚀的可能性。

为了研究改变尾巴对Hydrolab500车身压力分布的影响，我们选择了不同体积的尾部样本轮廓。表4列出了考虑调查尾部轮廓变化的不同样本。表4将不同样本从最大体积分类到最小体积。

图6

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