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船舶和螺旋槳性能的預測、設計優(yōu)化過程、尾流分析以及推進器-船體相互作用的研究只是 CFD 應用于船舶流體動力學的幾個例子。STM于 1991 年根據(jù)國防工業(yè)執(zhí)行委員會的法令成立，為土耳其武裝部隊 (TAF) 和國防工業(yè)副部長 (SSM) 提供系統(tǒng)工程、技術支持、項目管理、技術轉讓和后勤支持服務。此外，為國防系統(tǒng)開發(fā)軟件技術，并建立/運營用于軟件開發(fā)、維護或支持的國家軟件中心。

Shipflow是一款性能優(yōu)越的船舶流體力學分析專用軟件（數(shù)字化船模水池），適于民船和軍船的各種水動力特性研究，能夠分析波浪模式、空間流線和波浪增阻、航行下沉和縱傾、粘性阻力、興波阻力、誘導阻力、升力以及螺旋漿效率等船體特性參數(shù)。

5、更高級的分析性能 NavCad的高級性能在于可以超越航速預測，運用加速度分析并決定時速，也可以從已知的船舶性能中擴展模型預測數(shù)據(jù)、船體推進器交互數(shù)據(jù)以及校準分析模型與相同的模型等。運用輔助分析來檢查水動力、整齊度以及動力穩(wěn)定性等等。

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(jié)點 報告> 力，設置方向參數(shù)，選取區(qū)域面列表中hull，單擊應用，讀取升阻力數(shù)據(jù)。

船舶設計者和建造者可以使用最具成本效益的解決方案來遵守這些法規(guī)。從技術角度來看，這可以轉化為需要更高效和準確的設計方法，以便能夠在設計階段的早期預測預期的船舶性能。準確的預測可以避免事后昂貴的改造解決方案。計算流體動力學 (CFD) 軟件在預測和優(yōu)化船舶性能方面發(fā)揮著越來越重要的作用。

Motions 7可以幫助設計人員快速準確地評估船舶的附加阻力和fw(氣象因子)。

全文如下：小樣本規(guī)模船型優(yōu)化策略的選擇研究 陳駿喆，姜 棟，張 儒，張 明 （南京天洑軟件有限公司，南京 210000 ） 摘 要 選擇合理高效的優(yōu)化策略進行小樣本規(guī)模下的船型優(yōu)化，以KCS船的阻力性能為優(yōu)化目標，對比分析不同優(yōu)化算法的優(yōu)化效率和阻力性能提升結果。

計算時采用實船數(shù)據(jù)，因為使用縮小版模型不能準確預測湍流，而湍流對最佳縱傾角度有很大的影響。局部再循環(huán)和水流剝離會導致模型和實船的預測力出現(xiàn)差異，因為支配這些現(xiàn)象的雷諾數(shù)不能在幾何比例中得到保留。與不包括湍流效應的潛在數(shù)據(jù)相比，壁面粗糙度（污垢）的阻力增加效應也可以納入 CFD 分析中。因此，對于船舶在整個生命周期內的阻力，CFD 可以提供更真實的數(shù)據(jù)。

船體的強度、剛度分析；動力學分析；噪聲分析；抗爆性分析；疲勞耐久性分析；流體阻力分析；動力與推進分析；穩(wěn)性與耐波性分析；通信設備的電磁場分析；優(yōu)化設計分析；多物理場耦合分析...等 船舶結構分析解決方案（視頻分享）面對數(shù)字化如何與結構仿真結合？如何確保船舶結構的完整性？

計算時采用實船數(shù)據(jù)，因為使用縮小版模型不能準確預測湍流，而湍流對最佳縱傾角度有很大的影響。局部再循環(huán)和水流剝離會導致模型和實船的預測力出現(xiàn)差異，因為支配這些現(xiàn)象的雷諾數(shù)不能在幾何比例中得到保留。與不包括湍流效應的潛在數(shù)據(jù)相比，壁面粗糙度（污垢）的阻力增加效應也可以納入 CFD 分析中。因此，對于船舶在整個生命周期內的阻力，CFD 可以提供更真實的數(shù)據(jù)。

用于研究船舶流體動力學的拖曳水池就像用于車輛空氣動力學測試的風洞。船舶功率預測需要進行三項測試， 分別是： 靜水阻力測試：該測試有助于確定船舶設計速度所需的阻力。在該測試中，船舶以不同的速度（至少五種不同的速度）被拖入水箱中，并記錄船舶上各自的力的測量結果。通常需要放大全尺寸模型的測量。該測試是船舶建造合同的核心，如果承包商不滿足規(guī)定的速度要求，他們將受到處罰。

基于該假設，模擬先開展船舶靜水分析，待其達到穩(wěn)態(tài)之后，阻力數(shù)值及波浪形態(tài)收斂，流場解將被鎖住，然后再注入浮冰，進行后續(xù)的碰撞分析，極大的提高了計算效率。 碰撞模型如圖4所示。

AICFD 2024R1優(yōu)化多相流VOF算法，精度與魯棒性雙提升；船舶靜水阻力仿真計算，KCS、DTC、KVLCC2、JBC等標準船型典型工況仿真值與實驗值誤差均小于3%，仿真速度比肩國外商軟，達到船舶行業(yè)使用標準。

目前基于CFD構建的數(shù)值水池模型已經(jīng)可以對船舶的興波阻力、運動響應、甲板上浪等現(xiàn)象進行初步的模擬與研究。采用CFD對高速航行的船舶阻力性能進行綜合型研究，計入興波非線性、流體黏性、船體自身運動等諸多因素的影響，已經(jīng)具備的初步可行性與實際價值。船舶CFD技術的長遠目標，是代替船模試驗，為船舶水動力性能設計提供一個較大范圍雷諾數(shù)的數(shù)值模擬工具。

軟件功能評估船舶合規(guī)性使用集成的分析工具，確保遵循國際穩(wěn)定性標準并平衡各項船舶性能要求。執(zhí)行各種分析，其中包括完整性和破損穩(wěn)定性、動力和阻力計算、船體運動預測和結構應力分析。為海洋船舶建模通過使用向導和交互式草圖工具，為任何類型的船舶創(chuàng)建復雜的三維船體外型。借助易于使用的工具對模型做出經(jīng)測量的更改，系統(tǒng)地探索設計備選方案。

他們將船舶流體動力學阻力數(shù)據(jù)和螺旋槳數(shù)據(jù)添加到軟件中，從而獲得吸收功率的估算值。此值對應于以所需速度推動船舶所需的功率。仿真結果如圖3所示。

表1 基于AIAgent和其他3個訓練算法的船舶興波阻力回歸模型的精度指標，通過表中數(shù)據(jù)可以看到，基于AIAgent訓練算法的模型精度均高于其他算法，這表明了在興波阻力數(shù)據(jù)集上AIAgent算法相較于其他3種算法的優(yōu)越性 圖5 基于不同算法的回歸模型在測試集上真實值和預測值的預測誤差，藍色曲線代表AIAgent算法的擬合誤差，不難發(fā)現(xiàn)AIAgent算法的擬合誤差基本都在

席裕庚等 [73] 提出了一種非線性系統(tǒng)預測控制算法并證明了它的有效性。由于船舶在海上的運動具有時變性，采用預測控制可在一定程度上克服系統(tǒng)不確定性的影響。 近年來，預測控制已被應用于船舶縱向運動姿態(tài)控制系統(tǒng)的設計中。

我拿的是船舶行業(yè)的一個案例，行業(yè)內的小伙伴應該知道減小船舶行駛過程中的興波阻力很重要，哪怕減小一丟丟，都能省很多燃料，省很多錢。減小興波阻力的主要途徑就是改進船型，船型由下面幾個參數(shù)決定：draft 、Halfbeam、Height 等。每一組參數(shù)，都對應一種船型，也就對應一個興波阻力。

目前基于CFD構建的數(shù)值水池模型已經(jīng)可以對船舶的興波阻力、運動響應、甲板上浪等現(xiàn)象進行初步的模擬與研究。采用CFD對高速航行的船舶阻力性能進行綜合型研究，計入興波非線性、流體黏性、船體自身運動等諸多因素的影響，已經(jīng)具備的初步可行性與實際價值。船舶CFD技術的長遠目標，是代替船模試驗，為船舶水動力性能設計提供一個較大范圍雷諾數(shù)的數(shù)值模擬工具。