大型运输船舶快速性能回归分析研究.pdf
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1、1大型运输船舶快速性能回归分析研究大型运输船舶快速性能回归分析研究2010年6月10日摘要基于450条大型运输船舶的船型子样及其快速性能试验数据,应用多元统计回归分析方法,分段研究了大型运输船舶的阻力系数与自航因子的快速估算策略。通过不同船型自变量方案组合的对比分析,得出了影响大型运输船舶快速性的主要船型参数,进而得出了两套阻力系数与自航因子的统计回归表达式,并通过实例验证其正确性。研究成果可用于大型运输船舶的航速快速预报,也为大型运输船舶的快速性能优化指明了方向。关键词:船舶、舰船工程;船型;阻力;推进;回归分析0引言船舶快速性能主要取决于船舶的阻力和推进性能。预报船舶快速性能的方法主要有五
2、种。船模试验法。对于新设计的船舶,一般都用船模试验的方法来预报实船快速性能,与其他方法相比,这种方法最为精确,但费用相对昂贵,周期亦较长;系列试验图谱估算。系列试验图谱估算结果能反映出系列参数变化引起性能变化的规律。船型技术的不断发展使老的系列船型试验图谱已不能满足现代船型设计的需要,系列试验图谱也须不断更新。但更新系列试验图谱试验工作量大、周期长、耗资巨大;母型船修正法。在新船型的方案或初步设计阶段,可应用已知的母型船阻力,采用简单的经验公式或换算系数估算新设计船的阻力和功率,使用该方法的前提是找到相应的母型船资料,掌握其性能数据和修正规则;理论计算法(采用 CFD 方法或兴波阻力理论)。理
3、论计算方法可迅速、低消耗地提供多方案的船舶性能和流场的宏、微观信息,在一定程度上能为船舶改型和优化提供方向,但研究方形系数变化对船舶性能的影响,需要通过大量的计算来掌握其规律;统计和回归资料估算法。统计和回归资料估算是对大量的模型与实船试验资料进行回归分析,找出影响阻力及推进性能的船型参数,进而得出估算船舶性能的经验公式、图谱或回归表达式,该方法在船舶初始设计阶段非常实用,能快速地预报其航行性能,并可为船型设计师改型提供参考。2本文依托船舶技术性能数据库,通过整理大量的船型快速性性能资料,进行了多方案的回归分析计算,找出了对船舶阻力、推进性能影响较大的船型参数,进而得出了两套阻力系数与自航因子
4、的统计回归表达式,为快速、可靠预报航速奠定了基础,为船舶设计师设计新船提供了依据,为船舶改型优化指明方向。1基本原理及方法1.1船舶技术性能数据库简介中国船舶科学研究中心建立的船舶技术性能数据库,收集了大型油船、货船、集装箱船、LPG 船、LNG 船、滚装船等当代国内外优秀船型的主要数据,包括船体主尺度、船型系数、型线、推进器与附体的布局和几何资料以及阻力、敞水、自航因子、耐波性、操纵性、船尾伴流场及实船试验等数据。该数据库可为新船设计及其船型生成、性能预报提供母型;为船舶性能评估提供比较对象;是建立性能预报数学模型和估算公式的数据源。1.2船型分类与换算方法船型对船舶总体性能起统领作用。对于
5、一般排水型水面船舶,可按傅汝德数分为低速船(Fn0.2),中速船(0.2Fn0.3),各类船舶的速度范围不同,因而它们的主要阻力成分也不同。对于低速船,方形系数较大,航速较低,兴波阻力成分很小,摩擦阻力构成总阻力的主要成分;对于中高速船,方形系数相对较小,兴波阻力所占总阻力的成分增大,摩擦阻力所占成分减小。上世纪5060年代甚至更早些年代,船模与实船间的换算关系都是采用二因次法,即将船舶阻力划分为摩擦阻力与剩余阻力两部分,换算到实船时再加上粗糙度补贴。这对早期的军船、小型船舶及方形系数不大的船舶是可行的,但随着船越造越大,方形系数也大大增加,再将服从雷诺定律的粘性阻力、漩涡阻力以及其他一些阻力
6、分量都归入剩余阻力中是不适宜的,甚至会出现实船比模型还光滑的谬论,于是就出现了三因次换算法。对于方形系数较大的低速船,进行模型和实船阻力换算时通常采用三因次换算法;对于中高速船,进行模型和实船阻力换算时通常采用二因次换算方法。3船舶技术性能数据库收集的船为民用船舶,傅汝德数均在0.3以下,根据傅汝德数和方形系数的相对关系将船舶按方形系数分成三大类,中等方形系数中高速船 CB(0.580.73),大中等方形系数中低速船 CB(0.710.79),大方形系数低速船 CB(0.770.86)。分别对不同方形系数的船进行归类整理回归计算,并依照不同分类采用不同的模型和实船阻力换算方法,得到初步计算和精
7、细计算两套适用于单桨船的阻力自航回归计算表达式。1.3统计回归分析方法采用统计回归分析计算方法,回归依自变量多少而定,有三元、四元、七元、十四元等,四元的回归模型如下:(1)其他元数的回归模型依此类推。回归计算的基本方法如下:由低次到高次齐次展开多元多项式回归模型,取其前 m 项(m 为子样船数目),从而消除正规方程系数矩阵向量间的相关性;用模长限界控制的 Gram-Schmit 方法对 m 个向量作正交化,并根据模长由大到小进行排序,剔除模长小于控制限界的项(如取 FC=0.02);用逐步回归方法获得偏回归系数,再作显著性检验,删去可疑数据,重复上述步骤直至无可疑点。1.4航速预报流程航速预
8、报流程见图1。根据设计船的主参数,应用本文的回归公式预报实船的阻力系数和自航因子,再根据螺旋桨图谱系列,完成实船螺旋桨设计和航速预报。42回归参数的显著性分析本文以中等方形系数船为例,通过建立不同船型参数组合方案的回归公式,进行阻力系数及自航因子预报的结果的分析比较,以确定影响船舶快速性能的主要船型参数,为回归方案的建立奠定基础。回归计算的参数是:L/B 为长宽比,B/T 为宽度吃水比,CB为方形系数,LCB为浮心纵向位置(%LPP),BK 为19.5站半宽相对值(19.5站设计水线处半宽*2/B),CWP为设计水线面系数,fBT为20站面积比(f20/(%BT)),IB 为球艏突出长度比 l
9、(%LPP),DP/T 为螺旋桨直径吃水比,P/D 为螺距比,Y1为1站艉轴出口处半宽/(B/2),TAU 值为1站艉轴出口处的线型斜率(如图2所示)。得到的回归参数用 t 检验法进行显著性分析。52.1阻力系数估算分析阻力系数估算分初步计算方案和详细计算方案,初步计算方案中,选取了四参数、五参数自变量进行同一傅汝德数(Fn)下、同一模长(FC)限界的结果比较。分别见表1及表2。表中 s 为剩余标准方差,R 为复相关系数。表1参与阻力初步计算方案的元数及自变量表元数自变量4L/B B/T CBLCB5L/B B/T CB LCB BK表2四元和五元参数回归计算比较表FnFCsR四参数五参数四参
10、数五参数0.160.0120.1145370.0997080.9554650.97493760.170.0130.1282530.0768380.9346340.9872090.180.0150.1060540.0913100.9511060.9695360.190.0140.1167190.0747400.9445630.9809680.20.0240.1391390.0824640.9245130.9810190.210.0160.1323610.0695670.9436920.9884940.220.020.1342150.0720970.9396970.9882480.230.0250
11、.1381240.0655730.9403220.9916000.240.0240.1012300.0681960.9738730.9913580.250.0260.1206200.0663610.9618590.9920760.260.0260.1053150.0627080.9737460.9933260.270.0260.0737270.0851750.9904380.990994详细计算方案中,选取了六、七、八元自变量参数进行结果比较。分别见表3及表4。表3参与阻力精细计算的元数及自变量表元数自变量6L/BB/TCBLCBfBTIB77-CWPL/BB/TCBLCBCWPfBTIB7-
12、BKL/BB/TCBLCBBKfBTIB8L/BB/TCBLCBBKCWPfBTIB由表2不难看出,初步计算时增加19.5站半宽计算结果精度更高,即选取五参数自变量。表4精细计算中,增加球艏特征值能更进一步提高计算精度,在既能反映船型参数变化对结果的影响,又要求参数最少化的前提下,选取7-BK 的参数最为合适。表4六、七、八元参数回归计算比较表FnFCsR六 参数7-BK7-CWP八 参数六 参数7-BK7-CWP八参数0.160.030.0636090.0167500.0460490.0456130.9898760.9998600.9968280.9982720.170.030.065683
13、0.0487150.0467570.0554170.9906690.9959780.9959580.9952600.180.030.1000820.0603380.0764700.0332050.9659540.9924860.9810330.9984400.190.030.0384100.0561890.1005660.0472760.9974210.9926250.9737640.9958300.20.030.1355980.0466760.1210340.0465930.9362410.9956880.9661590.9965640.0.0.110.070.110.050.970.980
14、.970.9939228210398801679330951330446953658640.220.030.1711720.0360220.0868340.0289990.8889490.9981620.9848200.9990890.230.030.1529690.0198850.1148810.0246850.9301940.9997230.9687020.9993830.240.030.1153890.0224830.0397580.0476170.9720170.9995510.9984780.9978160.250.0350.1327320.0321730.0750800.02360
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