王 惠,權曉波,魏海鵬
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水下航行體空泡非定常發展預示方法研究
王 惠,權曉波,魏海鵬
(北京宇航系統工程研究所,北京,100076)
采用代理模型技術對預示水下垂直發射航行體表面附著空泡的非定常發展過程開展研究。采用獨立膨脹原理獲取了空泡長度、壓力變化的主要影響因素,應用Kriging代理模型方法基于試驗數據建立空泡長度特征量和空泡壓力特征量的預示模型,典型工況的預示結果與試驗數據比對表明兩者吻合較好,驗證了本方法的準確性。研究了邊界條件對空泡非定常特性的影響,獲得了不同環境深度、初始速度下空泡長度和泡內壓力變化。
非定??张萏匦?;空泡推進;空泡壓力;代理模型
當航行體在水中高速運動時,其表面因繞流作用產生低壓形成空泡,此時空泡為水汽化而成的水蒸汽所填充,稱之為自然空泡。對于水下垂直發射航行體而言,其表面低壓區不僅由水蒸汽填充,還由發射過程產生的氣體或者自身排出的氣體所填充,形成含氣空泡[1]。含氣空泡受運動速度、壓力梯度等因素影響呈現非定常發展特征,空泡長度和泡內壓力的不斷變化會對航行體受力造成較大的影響。準確預示非定常流動下空泡長度發展過程及泡內壓力變化特性,是分析航行體流體動力的基礎,也是開展航行體水下運動軌跡設計的重要前提。
針對空泡長度、壓力的非定常發展過程開展研究,目前主要有兩種手段:a)基于Logvinovich[2]提出的獨立膨脹原理的理論計算方法。Paryshev[3]建立了一組描述通氣空泡的非線性遲滯微分方程組,并采用線性理論分析了多種空泡類型的穩定性;陳瑋琪[4]推導了受水面和重力影響下非定常垂直空泡長度計算公式。此方法具有快速計算空泡形態的優點,但模型簡化程度高,未考慮水下隨機因素干擾作用,計算準確度須進一步提高。b)利用基于N-S方程的數值CFD技術建立的適用于不同條件下空泡流的計算方法。Owis[5]等利用merkle模型對航行體有攻角空化流進行了研究,模擬了空泡以及阻力系數等隨時間的非定常演化;王一偉[6]等采用均相平衡流模型、Singhal模型及RNG-湍流模型獲得了航行體水下及出水過程中空泡非定常發展及潰滅特征。數值仿真方法相對獨立膨脹原理方法準確度更高,但其計算時間長、耗費大量資源。
基于Kriging代理模型技術是一種針對數據特征進行分析處理的方法,其建立的近似模型可以代替CFD仿真計算模型,在保證計算精度要求下達到快速計算的目的,目前在飛機氣動及結構優化領域已取得廣泛應用。本文針對含氣空泡長度變化及內部壓力變化規律開展研究,提出一種基于試驗數據,利用Kriging代理模型技術預示空泡發展過程的方法,綜合考慮空泡非定常計算模型的準確度及效率,對影響因素及作用機理復雜的水下航行體空泡發展過程預示具有更好的適應性。
Kriging代理模型是一種估計方差最小的無偏估計模型[7]。對于輸入,其響應可表示為




拉格朗日方程求解上述方程最小值可得:



應用上述Kriging技術方法,建立空泡發展的代理模型并開展研究,通過以下4個步驟實現:
a)研究影響空泡長度及空泡壓力的主要因素,作為代理模型的輸入變量;
b)確定輸入變量的取值范圍,根據試驗設計方法選取樣本點工況;
c)針對樣本點工況開展試驗,提取空泡長度、壓力特征量,采用Kriging代理模型技術對空泡長度及空泡壓力進行建模;
d)針對預測點工況開展試驗,并且根據已建立的代理模型開展預測點工況預示,評估模型可用性。


圖1 水下航行體表面附著空泡
基于獨立膨脹原理可知每個時刻描述空泡截面∑面積()膨脹規律的方程為[4]






圖2 空泡長度構造



表1 代理模型樣本點工況(無量綱化)
應用已建立的代理模型預示1.65和1.95深度環境下空泡長度。預測點工況的選取采用拉丁超立方設計方法,如表2所示。

表2 理模型預測工況(無量綱化)

表3 空泡長度特征量預測結果

a)工況1
b)工況2
圖3 空泡長度推進過程預測結果與試驗結果對比



表4 空泡壓力特征量預測結果

a)工況1

b)工況2
由圖4可以看出,計算結果與試驗結果吻合基本一致,驗證了代理模型預示方法的準確性。


a)初始環境深度變化

b)初始速度變化
續圖5


a)初始環境深度變化
b)初始速度變化
圖6 不同環境深度、初始速度下泡內壓力變化
本文應用代理模型技術建立了影響因素與空泡發展特征參數之間的模型,并開展給定工況下空泡發展的預示研究,與試驗數據比對驗證了預示方法的正確性?;诮⒌目张莘嵌ǔ0l展的代理模型,預示了空泡發展隨影響因素的變化規律,為研究空泡非定常發展特性提供有效手段。

b)通過空泡發展的代理模型建模研究,獲得的空泡長度推進和壓力變化預示結果與試驗數據吻合較好,表明基于Kriging代理模型技術的建模方法可以預示空泡長度及泡內壓力的變化規律,且具有一定的準確性,預測誤差在10%以內。

[1] Knapp R T, Daily J W, Hammitt F G. Cavitation[M]. New York: Mcgraw-Hill book company, 1970.
[2] Logvinovich G V. Hydrodynamics of Flows with Free Boundaries[M]. New York: Halsted Press, 1973.
[3] Paryshev E V. Mathematical modeling of unsteady cavity flows[C]. Osaka: Proceeding of Fifth Int. Symp. on Cavitation, 2003.
[4] 陳瑋琪, 王寶壽, 顏開. 空化器出水非定常垂直空泡的研究[J]. 力學學報, 2013, 45(1): 76-82.
[5] Owis F M, Nayfeh A H. Numerical simulation of 3-D incompressible, multi-phase flows over cavitating projectiles[J]. European Journal of Mechanics-B/Fluids, 2004, 23(2): 339-351.
[6] 王一偉, 黃晨光, 杜特專. 航行體有攻角出水全過程數值模擬[J]. 水動力學研究與進展, A輯, 2011, 26(1): 48-57.
[7] Shawn E. G, Harold K, Don E. Brown II. Comparison of three surrogate modeling techniques: datascape, Kriging, and Second order regression[R]. AIAA-2006-7048, 2006.
Prediction Method on Unsteady Cavity Development of Underwater Vehicle
Wang Hui, Quan Xiao-bo, Wei Hai-peng
(Beijing Institute of Astronautical System Engineering, Beijing, 100076)
Kriging surrogate method is adopted to analyze the unsteady characteristic of cavity development of underwater vehicle vertical launching. The influence factors of cavity length and cavity pressure are investigated based on logvinovich independence principle. Using the experiment data, the surrogate models between effect factors and cavity length also cavity pressure were determined by Kriging approximate method. The prediction results of typical cases agreed well with experiment results, which validates the validity of the prediction method used in cavity development. Also, the influence of initial velocity and initial depth condition on unsteady cavity is researched, and correlative changing law is given.
Unsteady cavity; Cavity length; Cavity pressure; Kriging surrogate model
1004-7182(2017)06-0011-05
10.7654/j.issn.1004-7182.20170603
V414.3+1
A
2016-10-31;
2016-11-30
王 惠(1993-),女,助理工程師,主要研究方向為航行體水彈道設計