船體阻力預測
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
船體阻力預測的實例教程
指定垂直于船體表面的邊界層網格達到 30 到 80 之間的 y+ 值。鑒于本研究中涵蓋的弗勞德方案的多樣性，為每個計算速度生成了新網格。在每個模擬的最后階段，自適應網格細化與船體附近的自由表面標準一起使用，以提高結果的準確性。最終的網格由大約 5 到 750 萬個單元組成。
在模擬中，推進力被建模為作用在噴水器動作中心的力。空氣阻力被建模為施加在正面投影區域中心的力。
55 節時的波型（左）、不同船體站的船首波浪剖面以及 55 節時船體上的流體動力壓力（右）。
模型測試
船體模型由涂有油漆的泡沫和木材制成。它具有符合 1:16 線性比例的流體動力學光滑表面光潔度。在湍流刺激下，從船首到第 17 站，細沙粒沿著龍骨粘在船體上。
阻力測試是使用 MARINTEK 的高速鉆機拖曳的模型進行的，包括阻力、縱傾和下沉測量。在測試設置中，模型可以自由起伏、橫搖和縱傾，但在所有其他自由度上都是固定的。
空氣阻力對吃水線以上投影面積的影響包含在基于船舶投影面積的預測中。
船體和波型的底部和透視圖。
轉換為總船舶阻力
使用形狀因子方法將船體模型（數字或實驗）轉換為全尺寸船舶。該方法假設總阻力可分為粘性阻力和剩余（由于渦度、興波和破波）阻力 CR。粘性阻力是通過將摩擦阻力 CF 乘以恒定形狀系數 k0 來確定的，這對于模型和船舶是相同的。此外，假定模型和船舶的剩余電阻 CR 相同。
將數值或實驗結果換算成船舶總阻力RTs時，通過經驗公式考慮船體表面粗糙度的影響。結果以無量綱總船舶阻力 CT 的形式表示。
結果
下表比較了從模型試驗方法和 CFD 方法獲得的預測總船舶阻力。對于所有速度，結果一致在 0.7% 以內。水動力縱傾角在 0.5 度以內一致。
展開 摘要：本文基于安世亞太自主研發的PERA SIM Fluid流體仿真軟件，以船體為研究對象，采用VOF多相流模型，計算了其在靜水中的行駛阻力，獲得了船行波的變化特性以及阻力數值，并與成熟的CFD軟件對比，驗證了國產仿真軟件PERA SIM Fluid的精確性和可靠性。
關鍵詞：船舶，VOF，CFD，PERA SIM Fluid
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引言：船舶在航行過程中會受到流體（水和空氣）阻止它前進的力，這種與船體運動相反的作用力稱為船的阻力，為了使船舶保持一定的航速，必須對船舶提供推力以克服所受的阻力。
船體周圍的流動情況是相當復雜的，但主要有以下三種現象：
首先，船體在運動過程中興起波浪，由于波浪的產生，改變了船體表面的壓力分布情況。船首的波峰使首部壓力增加，而船尾的波谷使尾部壓力降低，于是產生首尾流動壓力差。這種由興波引起的壓力分布的改變所產生的阻力稱為興波阻力。
其次，當船體運動時，由于水的粘性，在船體周圍形成邊界層，從而使船體運動過程中受到粘性切應力作用，亦即船體表面產生了摩擦力，它在運動方向的合力便是船體摩擦阻力。
另外，在船體曲度驟變處，特別是較豐滿船的尾部，常會產生漩渦。產生漩渦的根本原因也是水具有粘性，漩渦處的水壓力下降，從而改變了沿船體表面的壓力分布情況。這種由粘性引起船體前后壓力不平衡而產生的阻力稱為粘壓阻力。
因此按產生阻力的物理現象分類，船體總阻力由興波阻力、摩擦阻力和粘壓阻力三者組成。
圖1 船體阻力
船舶阻力與造船工程實際密切聯系，對設計性能良好的船舶具有重要意義，采用CFD方法模擬船體周圍的流場，得出阻力數值和流場的流動細節，能夠進行實尺度模擬，省時省力。
展開 圖4-3 運行求解器
圖4-4 設置預測變量
① 在彈出的AI樣本設置界面，設置預測范圍為（1-5）。單擊樣本處理，生成樣本數，在彈出的AI樣本生成界面中，修改其中一個樣本數3為2.8，避免和原始工況趨近，如圖所示；
② 點擊開始，開始計算。
圖4-5 設置預測范圍
圖4-6 生成樣本數
五、后處理
1）模型訓練
① 計算完成后，單擊“是”開始訓練；
② 訓練完成后，單擊“確定”，確認訓練完成，單擊“關閉”按鈕退出當前對話框，如圖所示。
圖5-1 模型訓練
① 雙擊 求解> 求解模型，打開AI預測開關，輸入值：3.043；
② 單擊應用按鈕，程序自動加載預測結果，如圖所示。
圖5-2 結果預測
2）求解結果更新及導入
雙擊樹節點 報告> 力，設置方向參數，選取區域面列表中hull，單擊應用，讀取升阻力數據。
圖5-3 數據讀取
圖5-4 數據查看
3）結果對比
① 在進行預測計算之前， 可以先進行原始工況的計算，然后和預測后的結果進行比對；
② 升阻力，壁面壓力和中心截面速度對比。
展開 主要包括：可視化自由水面的傳播、可視化波型、阻力數據監視和繪圖以及縱傾和升沉數據監視和繪圖。
三、結果分析
在模擬運行之前，創建每個場景來關注求解的進展。如圖所示，在對稱平面上顯示了模擬結束時圍繞船體的自由水面細節圖：
如圖所示，顯示了模擬結束時圍繞船體的波型：
如圖所示是隨時間變化的剪切和壓差阻力繪圖：
如圖所示是隨時間變化的總阻力繪圖：
如圖所示是作用在船身上Z方向的力：
如圖所示是作用在船身上圍繞Y軸的力矩：
總結
通過數值模擬計算，我們得到了在某一特定的航速下改船型的船舶阻力情況，仿真模擬結果與船舶試驗結果表現出相同的趨勢，且誤差在可接受的范圍內。該試驗結果表明，基于Star-CCM+的船舶阻力預測比較可靠，能夠為船舶設計與改型提供高效有力的參考。除此之外，將仿真結果以cgns的文件形式導入FastCAE VR后處理模塊，可進行VR沉浸式漫游體驗。
展開 我們的多物理場 CFD 求解器不斷得以開發，只為提供以下所需的每一種船舶仿真解決方案：
船體阻力預測
螺旋槳性能，包括空化的預測
由螺旋槳或虛擬碟盤組成的自推進系統仿真
預測船舶運動、對海浪的響應和相互作用
空氣動力學和流體動力學組合仿真
流體力學和抗壓力組合仿真
與一維系統仿真工具的協同仿真
通過此概述視頻了解更多信息。
為何對船舶應用全尺寸 CFD 仿真？
以比例模型測試船舶設計給預測增加了不確定性。得到的結果必須放大，才能預測實際性能；而為此采用的經驗關系可能會導致不準確性。可以按全尺寸進行 CFD 建模，而不再需要放大結果。此外，全尺寸仿真可以確保邊界層效應得以正確捕獲，同樣，螺旋槳性能可以準確預測。通過此白皮書詳細了解船舶全尺寸 CFD 仿真的優勢。
使用船舶 CFD 軟件，讓船舶設計師和工程師可以在真實的運行條件下以全尺寸檢測船舶性能。自動化方面的最新進展意味著可以在幾個小時內完成設計測試，便于探索各種不同選項、執行設計優化以及將最高效的設計投入市場。
船舶設計流程各個階段的解決方案
我們的解決方案可以助力創建船舶數字化雙胞胎，從最早的概念階段開始，直到最終的生產設計和運作。我們的解決方案產品組合可以幫助您更快實現設計目標，提供包括以下功能在內的性能預測：
多物理場 CFD 仿真
空氣動力學和流體動力學仿真
一維系統分析
結構完整性和聲學預測
自動化探索和設計優化
智能報告和數據分析
我們的解決方案中包括軟件、物理測試和工程服務，可幫助您滿足甚至超越效率要求。將這些解決方案作為完整產品生命周期管理系統的一部分。
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摘要：本文基于安世亞太自主研發的PERA SIM Fluid流體仿真軟件，以船體為研究對象，采用VOF多相流模型，計算了其在靜水中的行駛阻力，獲得了船行波的變化特性以及阻力數值，并與成熟的CFD軟件對比，驗證了國產仿真軟件PERA SIM Fluid的精確性和可靠性。
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AICFD是由天洑軟件自主研發的通用智能熱流體仿真軟件，用于高效解決能源動力、船舶海洋、電子設備和車輛運載等領域復雜的流動和傳熱問題。軟件涵蓋了從建模、仿真到結果處理完整仿真分析流程，幫助工業企業建立設計、仿真和優化相結合的一體化流程，提高企業研發效率。
一、概 要
1）案例描述
AI預測是軟件的特色模塊之一
2023 年 3 月 28 日? 4 分鐘閱讀
在此用戶案例中，Marintek 使用 Fidelity Fine/Marine 和 Hexpress 對規劃船體的阻力曲線進行預測，并根據模型測試案例對其進行驗證。
2023 年 3 月 10 日? 3 分鐘閱讀
在這項研究中，Glosten 團隊 使用 UberCloud 容器運行 Fidelity Fine Marine模擬，評估可用硬件的性能，并將其與最終用戶當前使用的資源進行比較。基準案例在本地硬件、Amazon Web Services (AWS)的虛擬實例以及CPU 24/7 和UberCloud提供的裸機云解決方案上進行了分析
作者：Cadence CFD 解決方案
摘要： 網格自適應，也稱為自適應網格細化 (AGR)，長期以來一直用于修改現有網格以準確捕獲流動物理。這種方法有幾個缺點，例如無法解析底層幾何體、由于細化導致的運行時間過長以及網格質量下降。然而，Fidelity Pointwise 和 ISimQ 開發了一種新的網格自適應程序，有望解決這些挑戰并使整個自適應過程自動化。
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· 與實驗結果比較，船后部的螺旋槳性能，自航狀態下的船體阻力的預測精度良好。
· 基于無限翼數螺旋槳理論的簡易螺旋槳模型，計算負荷低，可以用來進行自航仿真。
1、問題描述本案例演示船舶阻力預測模擬的工作流程。船體置于虛擬拖曳試驗池中，模型如下：
2、軟件設置
（1）選擇物理模型；使用 K-Epsilon 湍流模型和分離流求解器來求解瞬態雷諾平均納維－斯托克斯方程。在激活流體域體積(VOF) 模型后，選擇VOF波，來設置水面初始波的數據。物理模型的選擇如下：
（2）定義歐拉相；在連續體continuum中，右鍵單擊Models >
背景及意義
船舶阻力預測是船舶設計的重要環節，當前實船阻力計算與預測主要依靠船模試驗，該方法試驗周期較長，試驗成本高昂；伴隨計算機技術的快速發展，以流體力學為基礎的CFD方法則更加靈活和經濟。本文將基于star ccm+對某型KCS船舶進行阻力預測，為船舶設計與改型提供強有力的參考。
一、案例介紹
1.star ccm+運行外部硬件環境
名稱
