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船型系数对船舶耐波性的影响
Mohsen Khosravi Babadi and Hassan Ghassemi
关键词：耐波性，水线面系数，棱形系数，神经网络方法和多项式拟合方法
摘要
本文调研了一种基于智能模型的高速舰船的船型，以观察船型的一些几何参数和船型系数如Cwp和Cp等的变化，通过数值模拟和实验方法得到其对船舶在波浪上的运动响应的影响。对于船型建模，结合了神经网络和多项式拟合的方法以实现足够的建模精度。阐述了通过改进切片理论方法和Pierson-Moskowitz(PM)波谱计算Cwp和Cp系数的变化对水动力响应的作用。本文主要假设基于船型参数足够小以至于每个变量可以独立于其他变量。本文假设波浪位移、速度和波浪角度对船舶模型是恒定的。所有几何参数和船型系数对水动力系数有不同程度影响。研究了其中水线面系数和棱形系数两个参数对耐波性的影响。仿真结果表明，考虑到几何限制和所需要的适当条件，目前的船模可应用与船体形状设计。
一．引言
耐波作业能力定义为在静水中和波浪中能对船舶进行正常操作的性能。通过优化这种性能，优化这种能力，无论是解析还是非解析，都可以加速新型船舶初步设计的操作流程的发展，简化船舶设计的步骤。
如今，优化船型以建立合适的工具已成为技术和工程科学的重要分支。这个科学分支也被使用在海洋和航空航天工业中通过势流方法求解、RANS求解或其他合适的方法对比船舶尺寸模型和试验方法，以提供合理结果进行船体的运动行为优化。
船舶耐波性能的优化一直以来都是船舶与海洋工程师的兴趣所在。从这个角度来看，Grigoropoulos提出了一种优化船体形式的方法，考虑了平静和湍流中的水动力作用。他的方法是基于对主要船体形式的初始优化以获得更好的耐波性功能，并且优化的船体结果对于静水阻力得到改善。他定义了船舶耐波作业的有效参数，例如Cwp，LCF，CB，LCB，KB和Cp，并根据原始船体形式改变这些参数。然后，他通过Hooke和Jeeves的优化算法研究了规则波条件下船舶的行为，并根据这些参数创建了优化的船体形式。
Kapsenberg试图通过一个基于切片理论的程序来发现关于耐波性能的优化船体形式，并用他的理想船体的路易斯形式表达来改进它。 他使用该程序设计了一艘护卫舰，并提交了最终的船体形式。这是通过研究三个船体形状参数如船宽（B），吃水和横截面面积等来实现的。
Sener等人研究了不同参数对高速船耐波性能的影响。在他们的研究工作中，船体参数被分成两组：主要尺寸（L，B，T）和形状参数（Cp，LCB）。在他们的研究中，假设每个组的参数为常数，以研究另外的参数：例如，在形状参数组中，获得来自主船体形式的225个船体形状，以研究Cp和LCB的影响对耐波性能。研究这35种选定的船体形式，并得出结论，船体长度的减小导致升沉幅度减小，但它增加了纵摇幅度。降低Cp同样会致升沉幅度降低。然而，Cp对纵摇动的影响是无法评价的。 LCB朝船尾靠近也会降低升沉幅度，但对俯仰运动没有影响。另外，结果显示改变船舶的主要尺寸比改变形状参数对垂荡的幅值的改变更有效。
另一项研究由Aranda等人进行。 考虑高速船在正弦规则波条件下的恒定速度。 他们的实验和分析结果在无限海域条件下有非常好的匹配。 他们研究了在90度和180度之间的遭遇角中的垂荡，纵摇和横摇动态运动。 他们的方法是基于遗传算法和非线性优化算法，并通过系统辨识得到初始数据。
E. Sarioz利用Frank Close-Fit方法计算了二维阻尼和附加质量系数，并且通过他的方法他可以研究几何和船体形状系数对耐波性标准的影响。
与船舶设计有关的耐波理论的结合是由Faltinsen和Svensen于1990年最终完成的。介绍了完整的船舶耐波理论，至少在初步设计阶段，切片理论（通过忽略一些限制条件 ）被认为是用于计算波浪中的船舶运动最好和最实用的方法。
最近的研究由Trincas等人（2001），Alkan等人 （2003），Nabergoj等人 （2003）和Sayli等人 （2010）进行，其中Trincas提出了最优船体形式的逆问题解决方案，其他人则在统计分析的基础上使用大量与多线性模型中各种参数相关的船舶运动数据。
Tomasz Cepowski提出了一种方法，该方法可以根据海水质量和波浪上的附加阻力最终确定客渡轮的最佳船体形式。在第一阶段的调查中，从类似船舶列表中选出了具有最高品质特征的船体形式。 接下来，确定其最佳尺寸比率。 设计标准采用基于确定性场景的方法制定，但部分目标的目标函数以人工神经网络的形式确定。 为了进行选择，使用了模糊逻辑的最佳设计变体元素，这使得可以通过语言变量来显示设计的优点。 从所有考虑的标准来看，这种方法可以同时找到最佳的船体形式和尺寸。
在另一篇论文中，Tomasz Cepowski提出了关于这些设计标准的汽车客轮设计参数的模型，例如海水质量和波浪中的附加阻力。 在调查的第一部分中，关于渡船设计参数的选定统计参数的近似值详细阐述了船舶设计参数。 近似函数是使用人工神经网络获得的。在调查的第二部分，通过应用单标准和多标准优化方法来搜索设计解决方案。 多标准优化通过使用帕累托方法进行。 这种方法使得能够以这样一种形式提供解决方案，以使决策者（船东，设计者）能够在每个个案中选择最有利的解决方案。
Tomasz Cepowski研究了详细的设计指导方针，可以提高客船渡船的保养质量。 设计指南的调查是以回归函数和人工神经网络的形式编写的，其基础是根据基于围绕人体的平面流动理论的数值方法进行计算所得的结果。
David Winyall介绍了正在进行的研究，以开发一个易变化的3D船体设计过程和具有相关性能模型的模块，并将这些模块集成到一个多目标优化方法中的现有船舶综合模型（SSM）中，以执行海上船舶概念和需求探索（C＆RE）。 有效性最初基于耐波性指数和阻力，然后扩展到海上巡逻艇（OPV）总船设计的多目标遗传优化。基于专家意见和成对比较得到在这个过程中使用的总体效能测量（OMOE）。 在这种方法中，除了考虑相对简单和传统的参数化船体模型和设计变量（LBP，B，D，T，Cp，Cx，Crd）之外，还考虑了基于参数回归算法（Holtrop 1984）和耐波性指标（Bales1980）的性能和成本。
一个参数或一个变量不能用于评估和定义耐波性能， 而是需要一组变量和参数进行评估。 这里考虑了八个参数和变量，例如垂荡运动，纵摇运动，相对速度，绝对加速度和横摇运动。
船舶的耐波性性能应考虑在波浪中航行的各个时间段。对于船舶在波浪中航行的六个自由度的响应建立在船舶作为一个刚体的假定上。 由于力的分布，在不考虑运动相互作用的情况下对理想长波中船舶响应的初步研究是不正确的; 像垂荡运动会致使产生纵摇运动。
二．神经网络与多项式拟合方法相结合的模拟计算方法
神经网络的应用之一是模拟系统的非线性关系。 神经网络（NN）实际上是基于数据的非参数方法，该数据在数据方面不具有许多限制性假设。
反向传播算法是神经网络监督训练中最重要的算法，它的名称来源于误差信号逐层向后传播通过网络。 神经网络在这项研究中是三层。 网络由输入层，隐藏层和输出层组成。 网络根据连接权重转换输入。 这些权重在学习过程中进行调整，以使期望输出和网络输出之间的平方误差的总和最小。
输出层由下式给出：
netj=sum;wjioi theta;j （1）
其中wji表示隐藏节点j和输入节点i之间的权重。隐藏层和输入层中的单元i的输出由Oi表示。
总的误差能量Ep由下式得出：
Ep=1/2sum;(tpj-Opj)2 （2）
其中tpj是所需的输出，opj是实际输出。
如果在操作元素中使用了S形传递函数，那么
Opj= （3）
使用方程 （1）和（3），每个单元的活动通过网络的每一层向前传播。 计算每个单位的误差。
在本文中，两个神经网络被应用于船舶建模。 第一个网络经过调控，可以模拟船舶独立参数与高度变化之间的关系。 该网络是在第一层中具有S形传递函数并且在输出层中具有线性传递函数的双层网络。 每层有3个神经元，训练重复步骤为20次。
第二个网络被用来模拟船舶高度和波束变化之间的关系。 该网络是在第一层中具有S形传递函数并且在输出层中具有线性传递函数的双层网络。 每层有2个神经元，计算重复步骤为50次。
在该方法中，使用表3中所示的数据，使用最小程度的多项式（在模拟中选择的次数为5的多项式）来对体线进行建模，并且由于独立的参数变化来研究体线变化。
在本节中，绘制了通过神经网络方法和多项式拟合方法相结合获得的船舶船尾（船尾横截面的剖线图）的船体线，并在两个图表中指出了造型误差。 使用上述组合方法获得智能模型的Cwp和Cp变体，如图1和图2所示。 通过这个过程，可以为所有的横截面绘制船体线。
在使用组合方法（使用多项式拟合方法的神经网络方法）的图4中，两条曲线彼此一致; 这表明与神经网络方法相比，组合方法的准确度更高。
因此，选择用于船舶建模的组合方法，并且使用两个程序来评估本文。 一个是通过模型实验，另一个是通过与参考中的模拟船舶进行比较。
三．实验室测试条件
实验室具有用于测试船舶模型的几何和流体力学特性：这可以被认为是测试条件假设。模型试验的实验室设备：
（1）配有3自由度测力计的模型架
（2）在三个方向上测量施加在模型上的力的可能性
（3）模型的6个自由度的可能性
（4）易于安装表面和表面下的模型
（5）能够在任何期望的方向锁定和释放模型
（6）能够轻松更换称重传感器以达到所需的精度
（7）记录和播放模型图像的能力
（8）能够同时向控制室发送图像
（9）远程变焦的能力，并专注于模型。
四．主船体区域的波浪状况
波浪是最重要的海洋现象，由于其复杂和随机的性质，它们被认为是最困难的研究和工程问题之一。 海洋工程师根据其操作条件设计船舶：因此，入射波谱的识别和审查是非常重要的。 为了研究船舶的运动谱，必须根据船舶的主要作业区域考虑波谱。 选定的适用于波斯湾地区的波谱为Pierson-Moskowitz（PM），测试条件必须符合该波谱。 该频谱是能量分布相对于频率的统计频谱之一，于1964年在北大西洋海域获得，其公式如下：
Spm(omega;)=exp[-beta;()4] (4)
alpha;= 0.0081，beta;= 0.74，g为重力加速度U19.5为离海平面19.5米处的风速，omega;=2pi;f，其中f为波频率。
换句话说，如果这个频谱是用有效波高（Hs）和波峰周期（Tp）来表示的话，那么我们有：
Spm(omega;)=*(1/w)5exp(-*) (5)
Denis和Pierson（1953）认为不规则波中的线性叠加原理假设海浪随机波可以表示为具有确定波高和相位的规则波的总和。 根据这个原理，不规则波浪中船舶的运动也可以表示为它在规则波浪中运动的总和。 这个原理允许将一般问题简化为两个子问题，如预测规则波中的船舶响应，并将随机波和随机船舶运动表示为波谱和运动谱。
在方程中粘度和表面张力可以忽略不计，因为它们与波浪和压力相比，特别是在垂向运动中的影响很小。 船舶水动力可定义为势流中的线性边界值问题。 通过假设运动响应是线性的或者它们至少可以线性化简谐波，波浪中的船舶运动方程可以表示为以下通式：
Lkj(H,omega;,V)eta;j=Fk （6）
其中k,j=1,2,hellip;hellip;，6
H定义船体几何形状，omega;是波浪频率，V是船速。
Lkj函数通常定义如下：
Lkj= minus;(Mkj Akj )omega;2minus;iBkjomega; Ckj （7）
其中M是质量矩阵，A和B分别与第k个模式中与附加质量和流体阻尼矩阵相加，使得第j模式下运动较慢并且C是静水压力恢复矩阵。 j自由度根据垂荡，纵摇，横摇，首摇，横荡和纵荡分别表示为1-6。
模型船体的流体动力系数和静水压恢复力如下：
Akj=Akj(H,omega;,V) （8）
Bkj=Bkj(H,omega;,V) （9）
Ckj=Ckj(H) （10）
激波力FK也是浪向的函数。
附加质量、阻尼系数、复原力和波浪扰动力项可通过适当的
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