基于指数函数的水下结构物粘滞拖曳阻力预测方法及系统

1.本发明涉及计算流体力学技术领域，具体涉及基于指数函数的水下结构物粘滞拖曳阻力预测方法及系统。


背景技术：

2.这里的陈述仅提供与本发明相关的背景技术，而不必然地构成现有技术。
3.随着人类对海洋资源认识的深入，水下结构物例如缆连接器的设计需求日益增多。莫里森认为，细长圆柱结构物在流体中受力主要受两个因素影响，一部分是与流固相对速度有关的粘滞拖曳阻力；另一部分是与流固相对加速度有关的附加质量惯性力。对于在海洋中运动速度变化较为平缓的结构物，粘滞拖曳阻力是其受到水动力载荷的主要组成部分，因此，快速准确地获取粘滞拖曳阻力是设计海洋装备的关键环节。
4.对于简单柱状结构物，其拖曳粘滞阻力可由莫里森方程直接计算；而对于不规则形状结构物，常用计算流体力学仿真技术获取其拖曳粘滞阻力。具体方法是计算结构物在匀速状态下的水动力载荷并将其作为当前速度下的粘滞拖曳阻力。为确保运动的连续性，在仿真计算过程中常设置结构物运动过程为先加速后匀速。但是，发明人发现，由于流体特性，在结构物运动状态由加速变为匀速后，与流固相对加速度相关的附加质量惯性力并不会立刻消失，而是衰减至消失。因此，仅将其在匀速运动时的水动力载荷作为粘滞拖曳阻力必然带来较大误差。一种解决办法是延长匀速运动时间，使其超过衰减时间。然而，衰减时间在仿真前无法获知，这就导致准确设置仿真运动过程较为困难，进而无法通过单次仿真获得拖曳粘滞阻力。可行的办法是以试错法反复延长结构物匀速运动时间直至附加质量惯性力完全衰减。总之，由于衰减现象的存在，利用仿真技术获得水下结构物粘滞拖曳阻力将导致大量重复计算，严重消耗计算资源。


技术实现要素：

5.本发明的目的是为克服现有技术的不足，提供了基于指数函数的水下结构物粘滞拖曳阻力预测方法，避免了仅利用仿真技术存在的大量重复计算的缺陷。
6.为实现上述目的，本发明采用如下技术方案
7.第一方面，本发明的实施例提供了基于指数函数的水下结构物粘滞拖曳阻力预测方法，包括以下步骤：
8.结合水下结构物的运动参数及仿真模型进行流体力学仿真，获取相应运动参数下作用在水下结构物上的载荷变量；
9.对水下结构物匀速运动的时间进行划分得到多个时间段；
10.获取每个时间段对应的最大载荷变量和最小载荷变量；
11.利用指数函数分别对多个最大载荷变量和多个最小载荷变量进行拟合，得到最大载荷变量的拟合曲线和最小载荷变量的拟合曲线；
12.根据最大载荷变量的拟合曲线和最小载荷变量的拟合曲线得到粘滞拖曳阻力。
13.可选的，获取最大载荷变量和最小载荷变量前，对水下结构物所受的载荷变量进行滤波处理。
14.可选的，在得到最大载荷变量对应的拟合曲线和最小载荷变量对应的拟合曲线后，以两条拟合曲线截距项的平均值作为水下结构物的粘滞拖曳阻力。
15.可选的，所述的水下结构物的运动参数包括水下结构物的俯仰角、水平速度、竖直速度。
16.可选的，所述的载荷变量包括作用在水下结构物上水动力载荷分解得到的水平力、竖直力及有水动力载荷产生的旋转力矩。
17.可选的，进行流体力学仿真时，以step函数定义水下结构物的运动过程。
18.可选的，进行流体力学仿真时，设置水下结构物在设定时间内加速到预先设定的运动参数。
19.可选的，根据水下结构物的几何参数建立水下结构物的仿真模型。
20.可选的，每个时间段内获取的载荷变量数量为5-10个。
21.第二方面，本发明的实施例提供了基于指数函数的水下结构物粘滞拖曳阻力预测系统，包括：
22.第一获取模块：用于结合水下结构物的运动参数及仿真模型进行流体力学仿真，获取相应运动参数下作用在水下结构物上的载荷变量；
23.划分模块：用于对水下结构物匀速运动的时间进行划分得到多个时间段；
24.第二获取模块：用于获取每个时间段对应的最大载荷变量和最小载荷变量，
25.拟合模块：用于利用指数函数分别对多个最大载荷变量和多个最小载荷变量进行拟合；
26.粘滞拖曳阻力计算模块：用于根据最大载荷变量和拟合曲线和最小载荷变量的拟合曲线得到粘滞拖曳阻力。
27.本发明的有益效果：
28.1.本发明的水下结构物粘滞拖曳阻力预测方法，对水下结构物匀速运动时间内，不同时间段的最大载荷变量和最小载荷变量利用指数函数进行拟合，得到最大载荷变量的拟合曲线和最小载荷变量的拟合曲线，通过两条拟合曲线得到粘滞拖曳阻力，即使水下结构物匀速运动时间小于附加质量惯性力衰减时间，仍能相对准确地获得粘滞拖曳阻力。一定程度上减少了重复计算，缩短获取粘滞拖曳阻力的计算时长，提高海洋装备设计效率。
29.2.本发明的水下结构物粘滞拖曳阻力预测方法，流体力学仿真时，利用step函数定义水下结构物的运动过程，step函数为高阶可导函数，平滑性较好。
30.3.本发明的水下结构物粘滞拖曳阻力预测方法，对获取的载荷变量进行滤波处理，能在一定程度上减小反射现象对水下结构物载荷变量的影响。
附图说明
31.构成本技术的一部分的说明书附图用来提供对本技术的进一步理解，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的限定。
32.图1为本发明实施例1方法流程图；
33.图2为本发明实施例1水下结构物运动参数、载荷变量示意图；
34.图3为本发明实施例1创建的坐标系示意图；
35.图4为本发明实施例1step函数示意图；
36.图5为本发明实施例1仿真值示意图；
37.图6为本发明实施例1滤波后载荷变量示意图；
38.图7为本发明实施例1水下结构物匀速运动时间划分示意图；
39.图8为本发明实施例1提取最大载荷变量和最小载荷变量示意图；
40.图9为本发明实施例1最大载荷变量和最小载荷变量拟合示意图；
41.图10为本发明实施例1拖曳粘滞阻力预测示意图；
42.图11为本发明实施例1数据量-相对误差折线图；
具体实施方式
43.实施例1
44.本实施例提供了基于指数函数的水下结构物粘滞拖曳阻力预测方法，如图1所述，所述的水下结构物为缆连接器，预测方法包括以下步骤：
45.步骤1：结合缆连接器的运动参数及仿真模型进行流体力学仿真，获取相应运动参数下作用在缆连接器上的载荷变量。
46.缆连接器的运动参数包括俯仰角、水平速度、竖直速度；
47.如图2所示，载荷变量包括作用在缆连接器上的水动力载荷分解后得到的水平力、竖直力及由水动力载荷产生的旋转力矩。
48.流体力学仿真的具体步骤为：
49.步骤1.1根据缆连接器的几何参数建立水下结构物的仿真模型，本实施例中，以水下结构物在水箱中的水内运动建立水下结构物的仿真模型。
50.如图3所示，创建坐标系，以水箱的顶点为坐标原点，水深方向为y轴，垂直于结构物对称面的轴线为z轴，垂直于y轴、z轴建立x轴。
51.根据缆连接器的几何参数在仿真软件中创建水下结构物的仿真模型：利用多体动力学仿真软件recurdyn建立水下结构物运动学模型，利用计算流体力学仿真软件particleworks建立流体力学模型。
52.步骤1.2根据水下结构物的实际工况设置相应的运动参数，结合设置的运动参数利用recurdyn和particleworks联合进行流体力学仿真，获取水下结构物在相应运动参数下对应的载荷变量。
53.本实施例中，缆连接器的相应的运动参数为：沿x轴的速度为1200mm/s，沿y轴速度为0mm/s，沿z轴的转角为0
°
。
54.设置缆连接器在设定时间内从0mm/s加速到1200mm/s，本实施例中的设定时间为0.7秒，在0.7秒后，结构物达到匀速运动状态。step函数为高阶可导函数，平滑性较好，以step函数定义水下结构物运动过程，如图4所示，step函数定义如下：
55.56.其中，v0是开始加速时速度，v1是加速结束时时速度，t0是开始加速时刻，t1是加速结束时速度。
57.通过仿真，获得缆连接器所受的载荷变量，即水动力载荷沿x轴的分量。本实施例中，利用水箱及海水模拟海洋流动，然而，真实的海洋中是不存在水箱边界的。水箱中的海水在以一定速度运动到箱壁时，会以相反的速度反弹，这种反弹周期性地改变水下结构物周围海水的流动速度，导致水下结构物的水动力载荷中出现噪声(如图5所示)。对载荷变量进行滤波处理能在一定程度上减小反射现象对水下结构物载荷变量的影响，滤波后的水动力载荷沿x轴的分量如图6所示。
58.步骤2：对缆连接器匀速运动的时间进行划分得到多个时间段。
59.具体的，如图7所示，通过流体力学仿真，缆连接器从0.7秒开始进入匀速运动阶段，将缆连接器匀速运动的时间划分为n个时间段，每个时间段内采集5-10个载荷变量，本实施例中，缆连接器匀速运动阶段划分为三个时间段，即n＝3。
60.步骤3：获取每个时间段对应的最大载荷变量和最小载荷变量；
61.如图8所示，载荷变量滤波后，获取三个时间段中每个时间段对应的最大载荷变量和最小载荷变量。
62.步骤4：利用指数提取算法对未完全衰减的载荷变量做数据处理，如图9所示，利用指数函数分别对多个最大载荷变量和多个最小载荷变量进行拟合，分别得到多个最大载荷变量的拟合曲线和多个最小载荷变量的拟合曲线。
63.本实施例中，进行拟合时，需要估计指数函数的拟合参数，指数函数拟合参数具体包括：
64.假设数据集f＝[f1，f2，f3....]符合以t＝[t1，t2，t3....]为自变量的指数函数，即：
[0065][0066]
其中fi为载荷变量，ti为时间。
[0067]
则对参数a、b、c的估计即令残差平方和值(式1)最小，
[0068][0069]
其中，fi与ti均为数据集中已知，式1中未知数仅为a、b、c，不难看出，求s的最小值问题为非线性优化问题，针对非线性优化，matlab中提供了丰富的求解方法，本实施例中利用matlab拟合工具箱对a、b、c做参数估计。
[0070]
a、b、c参数得到后，即可得到最大载荷变量和最小载荷变量对应的拟合曲线。
[0071]
步骤5：根据最大载荷变量的拟合曲线和最小载荷变量的拟合曲线得到粘滞拖曳阻力。
[0072]
具体的，如图10所示，在得到最大载荷变量、最小载荷变量对应的两条拟合曲线后，以两条拟合曲线截距项的平均值作为缆连接器在此运动参数下的粘滞拖曳阻力。
[0073]
对本实施例的方法进行仿真验证：
[0074]
预先设置多种缆连接器的运动工况做算法性能验证，具体的，缆连接器形状及运
动状态如图所示。
[0075]
结合上述运动参数和建立的缆连接器的仿真模型进行流体力学仿真，如图4所示，缆连接器加速过程在0.7s结束，由固液相对加速度引起的附加质量惯性力在0.9s衰减至消失。取0.9秒后均值作为缆连接器粘滞拖曳阻力。
[0076]
经过仿真计算得到运动参数-载荷变量-粘滞拖曳阻力数据对。
[0077]
设加速过程结束后载荷变量为：
[0078][0079]
其中，f是载荷变量的集合，是在t＝ti时刻的载荷变量值。
[0080]
由图4可知，附加质量惯性力在0.7秒开始衰减，在0.9秒完成衰减,为验证本实施例中指数提取算法性能，以0.7秒到0.9秒载荷变量为总体数据样本，从0.7秒开始截取不同百分比数据，具体的，例如0.9秒衰减结束，百分之五十数据的截取就是截取0.7秒-0.8秒的载荷变量数据，将截取的载荷变量数据输入本实施例的指数提取算法预测粘滞拖曳阻力。将粘滞拖曳阻力预测值与粘滞拖曳阻力仿真值对比，计算预测值与仿真值的相对误差。相对误差曲线如图11所示。
[0081]
由图11所示，在此运动参数下，仅以30％的衰减过程就能保证5％以内的相对误差。通过计算不同运动参数的相对误差，指数提取算法能够在保证5％的相对误差条件下，至少减少50％的仿真时间。
[0082]
本实施例的预测方法不仅限于缆连接器，还可用于其他水下结构物粘滞拖曳阻力的获取。
[0083]
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。