桑宏強, 關海鵬*, 孫秀軍

波浪滑翔器水下牽引機抗擾動性能研究

桑宏強1, 關海鵬1*, 孫秀軍2, 3, 4

(1. 天津工業(yè)大學 機械工程學院, 天津, 300387；2. 河北工業(yè)大學 機械工程學院, 天津, 300130; 3. 中國海洋大學 物理海洋教育部重點實驗室, 山東 青島, 266100; 4. 青島海洋科學與技術試點國家實驗室 海洋動力過程與氣候功能實驗室, 山東 青島, 266237)

針對波浪滑翔器因自身的弱機動性原因而導致的在受到洋流干擾時無法良好保持其原有航向的缺點, 以及單純采用控制系統(tǒng)來提高其抗流干擾性能, 帶來的因系統(tǒng)頻繁操舵導致的平臺功耗增加以及操縱系統(tǒng)磨損的不足, 文中以“海哨兵”波浪滑翔器為研究對象, 從結構層面通過計算流體力學(CFD)技術分析不同牽引機展弦比、翼間距、翼板展弦比和不同洋流方向下的水下牽引機在洋流干擾下的航行軌跡, 來進一步分析水下牽引機抗流干擾的結構特點, 得到了水下牽引機相關結構參數與抗擾動性能之間的關系。文中的研究可為水下牽引機結構優(yōu)化設計提供依據及參考。

波浪滑翔器; 水下牽引機; 抗擾動性能; 計算流體力學; 洋流干擾

0 引言

2010年, 美國Liquid Robotics公司首先推出可應用于科學研究與考察活動的波浪滑翔器[1-2]。此后, 因與傳統(tǒng)的水面無人船相比, 波浪滑翔器克服了使用油或電池作為動力源而帶來的續(xù)航時間短、易造成環(huán)境污染、經濟性差等缺點[3-4], 而引發(fā)了各國的研究熱潮[5-14]。其中, Elhadad等[5-6]利用Fluent作為數值求解軟件, 仿真計算了傅汝德數在0.1~0.4之間2種船型的阻力, 預報了波浪滑翔器的船舶阻力, 經與水池實驗對比具有良好的一致性; 賈麗娟[7]利用Fluent軟件分析了常穩(wěn)態(tài)條件下水翼的翼型、翼間距和擺幅角對波浪滑翔器水動力性能影響; 桑宏強等[8]對波浪滑翔器的縱向速度與波浪參數之間的關系進行了定量分析, 對提升波浪滑翔器動力性能具有重要意義; Kraus等[9-10]以wave glider SV2為對象建立了操縱性的數學模型, 在無海流干擾的條件下對其進行仿真分析實驗, 仿真出波浪滑翔器能夠在半徑40 m的設定點圓域內進行位置保持; Wang等[11]考慮了臍帶纜變化的影響, 建立了波浪滑翔器的動力學模型并通過仿真驗證了其模型的合理性; Wang等[12]使用牛頓歐拉方法建立了波浪滑翔器四自由度的數學模型, 該模型考慮了水平面內的2階波漂移力和垂直面的1階波浪力, 并考慮到纜繩的弾性變形, 通過一些運動仿真驗證了模型的有效性。

當前針對波浪滑翔器抗擾動性能的研究, 主要從控制算法方面來改善其航行過程中因各類干擾的存在, 及自身弱機動性的特征而引起的航行軌跡較差的現象。Liao等[13-14]考慮到海洋環(huán)境中擾動的影響, 設計了一款波浪滑翔器智能控制系統(tǒng), 針對海洋環(huán)境特別是洋流擾動引起的路徑跟隨任務穩(wěn)態(tài)誤差, 提出了一種自適應比例-積分-微分(proportion-integral-derivative, PID)控制方法, 同時針對實驗中舵零漂的問題, 提出了一種基于舵角補償改進的S(Sigmoid)面控制方法, 該方法可以補償環(huán)境干擾以及安裝誤差的影響, 海試驗證了其有效性; Wang 等[15]基于人工魚群算法進行艏向S面控制器的參數優(yōu)化, 提高了在海洋環(huán)境干擾下波浪滑翔器的艏向控制性能。

然而, 已有研究對于從結構層面對波浪滑翔器抗擾動性能的研究卻少有提及。水下牽引機作為波浪滑翔器的驅動裝置, 其在洋流干擾下運動性能的優(yōu)劣對于波浪滑翔器能否有效實現路徑跟蹤有著極為重要的意義。文中以波浪滑翔器的驅動裝置水下牽引機為研究對象, 通過計算流體力學(computational fluid dynamics, CFD)技術, 對牽引機洋流干擾下的運動狀態(tài)進行分析, 對比分析不同結構參數的牽引機的航行軌跡, 為波浪滑翔器水下牽引機結構優(yōu)化提供設計依據。

1 波浪滑翔器概述

波浪滑翔器由隨波浪起伏的水面浮體船、在水下運動的牽引機以及連接水面浮體船與水下牽引機的臍帶纜組成。水面浮體船由浮力材料組成; 臍帶纜由聚氨酯材料制作而成; 水下牽引機的翼板由截面形狀為NACA0012的碳纖維材料制作而成, 如圖1所示。

圖1 “海哨兵”波浪滑翔器

波浪滑翔器的工作原理為: 水面浮體船隨著波浪的起伏運動而帶動整個平臺上下運動, 平臺的運動促使水下牽引機上的翼板沿著旋轉軸旋轉, 翼板旋轉過程中產生的前向力, 帶動牽引機向前運動, 從而通過臍帶纜帶動整個平臺向前運動。波浪滑翔器最大的優(yōu)點就是不論海浪朝向如何, 水下牽引機的翼板均能分解出前向的力, 從而使整個平臺時刻擁有前向運動的驅動力。文中以“海哨兵”波浪滑翔器為研究對象, 具體參數見表1。

根據海試所觀察的軌跡圖(如圖2)可以看出, 當前波浪滑翔器由于具有弱機動性的特點, 使得其在航行過程中受洋流干擾的狀況十分明顯, 因此為了提升其抗干擾能力, 使其在航行過程中能穩(wěn)定航行, 文中將對其在洋流干擾下的航行狀態(tài)進行仿真分析, 通過Fluent軟件, 分析不同結構參數的牽引機在洋流干擾下的航行軌跡, 進而得出水下牽引機抗洋流干擾的結構特點, 為波浪滑翔器牽引機的結構優(yōu)化提供設計參考。

表1 波浪滑翔器幾何參數

圖2 波浪滑翔器海試時航行軌跡

2 仿真模型建立與驗證

2.1 仿真模型建立

文中仿真以“海哨兵”波浪滑翔器為原型進行簡化, 牽引機長度為1.6 m, 高度為0.29 m, 翼板采用的截面為NACA0012外形, 弦長為0.16 m, 展長0.5 m, 相鄰水翼間距為0.04 m, 其簡化的牽引機模型如圖3所示。

圖3 數值計算簡化模型

計算域為1個長方體, 大小為12 m×7 m×6 m,左側邊界距牽引機4 m, 右側邊界距牽引機6.4m。牽引機表面設置為壁面邊界條件, 牽引機左側設置為速度入口的邊界條件, 右側設置為壓力出口邊界條件, 以此來模擬洋流干擾下的運動狀態(tài)。圖4為東南沿海地區(qū)的洋流速度分布圖, 設本次速度入口速度為0.2m/s,表示洋流數量。為了模擬水下無限大的海域, 將計算域的其他邊界設為對稱邊界, 如圖5所示。

圖4 洋流速度大小分布圖

圖5 牽引機數值仿真計算域尺寸和邊界條件

采用非結構網格進行網格劃分, 劃分出的網格如圖6所示, 網格數量為347萬。

圖6 牽引機網格模型

文中將從牽引機的展弦比、翼板間距、翼板展弦比的結構參數以及不同洋流方向4個方面來對牽引機在洋流干擾下的運動軌跡進行分析。

2.2 網格無關性驗證

為了對仿真結果的有效性進行驗證, 文中對網格無關性進行了仿真, 模擬了3種不同網格數下牽引機在洋流干擾下的偏移軌跡, 圖7中給出了網格無關性驗證的仿真結果。

圖7 不同網格數量下牽引機航行軌跡

由圖中可以看出, 3種不同網格數下牽引機受到洋流干擾時偏移的軌跡基本一致, 網格尺寸422萬與網格尺寸347萬偏移軌跡的差距要比網格尺寸286萬的小, 為了平衡計算精度以及計算機資源的使用, 文中仿真選擇網格數為中等網格的347萬。

3 仿真結果與分析

3.1 展弦比對牽引機航行軌跡的影響

將牽引機的展弦比定義為

牽引機在不同展弦比下受到洋流干擾情況的航行軌跡如圖8所示。

圖8 不同展弦比下牽引機航行軌跡

圖9為“海哨兵”波浪滑翔器牽引機相同結構參數在有流干擾時的速度云圖。從圖中可以看出, 牽引機的速度在0.35~0.7 m/s之間, 這與海試時波浪滑翔器的速度基本一致, 保證了仿真的可行性。從圖8可知, 隨牽引機展弦比的增大, 牽引機抗干擾的能力增強, 其直航過程中偏移的距離變小, 當牽引機展弦比從7.5增大至8.5之后, 其抗干擾的能力基本一致。

圖10顯示了水下牽引機在航行過程中橫滾力矩的變化情況?？梢钥闯? 牽引機展弦比不同時, 其橫滾力矩變化幅度基本保持一致, 說明牽引機展弦比在一定范圍內的變化對其航行過程中橫滾的姿態(tài)影響不大。

圖9 洋流干擾時牽引機速度云圖

圖10 不同展弦比下牽引機橫滾力矩變化曲線

圖11~圖12為牽引機在無干擾及有干擾時,航行過程中的阻力變化圖及壓力變化云圖。由圖可知, 有、無洋流干擾時, 牽引機上下表面壓差與航行阻力均基本一致, 說明洋流干擾對牽引機航行過程中的阻力影響不大, 影響其航行阻力的因素與其上下表面壓差相關。

圖11 不同展弦比下牽引機阻力變化曲線

3.2 翼板展弦比對牽引機航行軌跡的影響

圖13為不同翼板展弦比時航行軌跡變化圖。從圖中可看出, 展弦比3.125與展弦比3.5受干擾時偏移的軌跡近似; 而展弦比4偏移了較小的距離, 說明增大翼板的展弦比會在一定程度上增強牽引機抗擾動的能力。圖14為不同翼板展弦比時的橫滾力矩變化曲線, 可以看出, 3種情況下橫滾力矩基本一致, 說明其在航行過程中左右晃動的姿態(tài)也基本一致。

圖12 牽引機壓力云圖

圖13 不同翼板展弦比下牽引機航行軌跡

圖14 不同翼板展弦比下牽引機橫滾力矩變化曲線

3.3 翼板間距對牽引機航行軌跡的影響

圖15為不同翼板間距時的航行軌跡, 可以看出, 翼間距40 mm與60 mm受到干擾發(fā)生的偏移比翼間距50 mm的要大, 翼間距50 mm時的牽引機表現出了一定的抗流干擾能力。從圖16中可知, 翼間距40 mm與翼間距50 mm的橫滾力矩基本一致, 翼間距50 mm的橫滾力矩波動更小, 而翼間距60 mm時其橫滾力矩波動劇烈, 這將導致牽引機在航行時更加不穩(wěn)定。

圖15 不同翼板間距下牽引機航行軌跡

圖16 不同翼板間距下牽引機橫滾力矩變化曲線

3.4 不同洋流方向對牽引機航行軌跡的影響

海洋水面以下的洋流方向各不相同, 同時牽引機在航行過程中的方向也會隨時變化, 為了研究洋流方向對于牽引機航行軌跡的影響, 對于不同洋流方向下牽引機航行過程進行了仿真, 在仿真中設置洋流入口方向與牽引機速度方向夾角為30°、60°、90°下的航行軌跡并進行對比分析, 如圖17所示。圖中, 在一段航行時間后, 牽引機偏移的軌跡在90°時達到了0.3 m左右, 而此時側向流30°與60°時分別偏移了0.07 m和0.13 m左右。

圖17 不同洋流方向下牽引機航行軌跡

圖18為不同洋流方向下牽引機橫滾力矩變化曲線。從圖中可以看出, 牽引機在30°側向流下受到的橫滾力矩較小且幅度很小, 說明其姿態(tài)保持較好; 而60°的橫滾力矩較大, 波動也很劇烈。綜上可知, 牽引機在航行時應盡量控制其速度方向與洋流方向的夾角在30°以內, 從而避免引起橫滾角過大以及偏航的現象。

圖18 不同洋流方向下牽引機橫滾力矩變化曲線

4 結論

根據文中的研究, 可以得出以下結論:

1) 當前波浪滑翔器結構參數下的水下牽引機的抗洋流干擾能力較弱, 在洋流干擾情況下會發(fā)生較大偏移, 這種結構會使得牽引機需通過頻繁打舵來保持航向, 并帶來舵機的功率增加以及操縱裝置的磨損;

2) 增大牽引機的展弦比對其在航行過程中抗洋流干擾的能力有一定提升, 但當提升到一定程度之后, 提升效果便不會再有大幅改變;

3) 增大翼板的展弦比會有效提升牽引機航行過程中的穩(wěn)定直航及抗洋流干擾的能力, 但受牽引機總體尺寸參數的限制, 在增加翼板展弦比時要保證整體結構參數的協調性以進行合理的優(yōu)化;

4) 當翼板間距從40 mm增大到60 mm時, 其抗洋流干擾能力減弱, 因此在設計牽引機時, 盡量將翼板間距設定在40~60 mm, 以此來保證牽引機航行過程中抵抗洋流干擾的能力;

5) 牽引機在航行時盡量將速度方向與洋流方向夾角控制在30°以內航行, 以保證其姿態(tài)以及抗洋流干擾的性能。

從工程應用的角度, 文中結論可為波浪滑翔器牽引機的結構優(yōu)化提供設計參考, 但由于海洋中洋流變化的多樣性, 對于不同洋流干擾下的狀況并未做出分析。未來將繼續(xù)對不同洋流干擾下牽引機結構參數對其航行軌跡的影響進行研究。

[1] Daniel T, Manley J, Trenaman N. The Wave Glider: Enabling a New Approach to Persistent Ocean Observation and Research[J]. Ocean Dynamics, 2011, 61(10): 1509-1520.

[2] Manley J, Willcox S. The Wave Glider: A Persistent Platfo- rm for Ocean Science[C]//Proceedings of Oceans 2010 MTS/ IEEE Sydney Conference. Sydney, Australia: IEEE, 2010.

[3] Hine R, Willcox S, Hine G, et al. The Wave Glider: A Wave- Powered Autonomous Marine Vehicle[C]//Proceedings of MTS/IEEE Biloxi-Marine Technology for Our Future: Global and Local Challenges. Biloxi, USA: IEEE, 2009.

[4] Manley J, Willcox S. The Wave Glider: A New Concept for Deploying Ocean Instrumentation[J]. IEEE Instrumentation & Measurement Magazine, 2010, 13(6): 8-13.

[5] Elhadad A, Wenyang D, Rui D. A Computational Fluid Dynamics Method for Resistance Prediction of the Floating Hull of Wave Glider[J]. Advanced Materials Research, 2014, 936: 2114-2119.

[6] Elhadad A, Duan W, Deng R. Comparative Investigation of an Automated Oceanic Wave Surface Glider Robot Influence on Resistance Prediction Using CFD Method[J]. App- lied Mechanics and Materials, 2015, 710: 91-97.

[7] 賈立娟. 波浪動力滑翔機雙體結構工作機理與動力學行為研究[D]. 天津: 國家海洋技術中心, 2014.

[8] 桑宏強, 李燦, 孫秀軍. 波浪滑翔器縱向速度與波浪參數定量分析[J]. 水下無人系統(tǒng)學報, 2018, 26(1): 16-22.Sang Hong-qiang, Li Can, Sun Xiu-jun. Quantitative Analysis on Longitudinal Velocity and Wave Parameter of Wave Glider[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems, 2018, 26(1): 16-22.

[9] Kraus N D. Wave Glider Dynamic Modeling, Parameter Identification and Simulation[D]. Honolulu: University of Hawaii, 2012: 27-74.

[10] Kraus N D, Bingham B. Estimation of Wave Glider Dyna- mics for Precise Positioning[C]//Proceedings of Oceans 2011 MTS/ IEEE Kona Conference. Kona, USA: IEEE, 2011.

[11] Wang L F, Li Y, Liao Y L, et al. Dynamics Modeling of an Unmanned Wave Glider with Flexible Umbilical[J]. Ocean Engineering, 2019, 180: 267-278.

[12] Wang P, Tian X L, Lu W Y, et al. Dynamic Modeling and Simulations of the Wave Glider[J]. Applied Mathematical Modelling, 2019, 66: 77-96.

[13] Liao Y L, Wang L F, Li Y M, et al. The Intelligent Control System and Experiments for an Unmanned Wave Glider[J]. Plos One, 2016, 11(12): e0168792.

[14] Liao Y L, Li Y M, Wang L F, et al. Heading Control Method and Experiments for an Unmanned Wave Glider[J]. Journal of Central South University, 2017, 24(11): 2504-2512.

[15] Wang L F, Liao Y L, Li Y M, et al. Unmanned Wave Glider Heading Model Identification and Control by Artificial Fish Swarm Algorithm[J]. Journal of Central South University, 2018, 25(9): 2131-2142.

Research on Anti-Disturbance Performance of the Underwater Tractor for Wave Glider

SANG Hong-qiang1, GUAN Hai-peng1*, SUN Xiu-jun2, 3, 4

(1.School of Mechanical Engineering, Tianjin Polytechnic University, Tianjin 300387, China; 2. School of Mechanical Engineering, Hebei University of Technology, Tianjin 300130, China; 3. Physical Oceanography Laboratory, Ocean University of China, Qingdao 266100, China; 4. Laboratory of Marine Dynamics and Climate Function, Pilot National Laboratory for Marine Science and Technology(Qingdao), Qingdao 266237, China)

Aiming at the shortcomings that wave gliders cannot maintain original course well when it is disturbed by ocean currents due to their weak maneuverability and the use of simple control system to improve its anti-flow interference performance, which results in increased platform power consumption and the wear of the control system due to the frequent steering. In this paper, the dynamics of “Sea Sentry” wave glider are considered. The trajectory of the underwater tractor with different underwater tractor aspect ratio, wing spacing, aspect ratio of wing and direction of ocean current under ocean current interference is calculated by computational fluid dynamics(CFD) technology and the structural characteristics of the underwater tractor anti-flow interference is analyzed. The relationship between the relevant structure parameters of the underwater tractor and the anti-disturbance performance of the underwater tractor is obtained. This work provides a basis and reference for the design optimization of the underwater tractor structure in the future.

wave glider; underwater tractor; anti-disturbance performance; computational fluid dynamics(CFD); interference of the ocean current

TJ630; U674.941; TP18

A

2096-3920(2020)04-0376-06

10.11993/j.issn.2096-3920.2020.04.004

2019-09-20;

2019-11-30.

青島海洋科學與技術國家實驗室“問海計劃”項目(2017WHZZB0101); 天津市自然科學基金重點項目(18JCZDJC40 100); 天津市高等學校創(chuàng)新團隊培養(yǎng)計劃(TD13-5037).

關海鵬(1993-), 男, 碩士, 主要研究方向為海洋移動觀測平臺技術.

桑宏強, 關海鵬, 孫秀軍. 波浪滑翔器水下牽引機抗擾動性能研究[J]. 水下無人系統(tǒng)學報, 2020, 28(4): 376-381.

(責任編輯: 楊力軍)