船型细分在船舶快速性能评估中的应用

车霖源, 陈伟民

(上海船舶运输科学研究所 航运技术与安全国家重点实验室，上海 200135)

船型细分在船舶快速性能评估中的应用

车霖源, 陈伟民

(上海船舶运输科学研究所 航运技术与安全国家重点实验室，上海 200135)

为准确评估船舶快速性能，对船模试验数据库中船舶类型进行更精细的分类。考虑主尺度及局部线型特点,将船型特点相近的船舶归为一类。同时,结合按照方形系数、长宽比和宽度吃水比检索的方法，得到与目标船快速性能相近的一系列船舶。验算结果表明,船型细分的方法可使船舶的快速性能评估结果更加准确、合理。

船型细分；性能评估；快速性

0 引 言

随着造船市场的竞争愈发激烈，船舶快速性能作为衡量船舶设计优劣性的重要指标得到越来越多的关注,造船单位及设计单位都希望在船舶建造之初就准确地评估船舶快速性能，确定当前船型的快速性能是否存在优化空间。常用的评估方法是在对船型进行水池模型试验之后，将其与相近的船型相对比，确定当前船型性能所处的位置，为下一步工作提供方向。

上海船舶运输科学研究所有多年的船模试验及实船测试的数据积累，已开发出船舶综合性能预报系统(Ship Performance Prediction System)1.0，相关数据库覆盖船型范围广，长期用于航速预报及船型评估工作中。该系统的核心是母型船航速预报技术和优良船型水动力试验数据库，同时结合船舶耐波性和操纵性理论对船舶综合性能进行分析、评估预报[1-2]。

随着船型的增多,一方面为数据库提供了更多有效的资源,另一方面导致之前的无因次检索船型的方法存在缺陷,主要表现在检索出的相近船与目标船在绝对尺度上存在较大差异，导致性能评估出现偏差。需对数据库进行更细致、更合理的分类，以实现对船舶性能的准确评价。

1 船型细分[3]

在船舶快速性能评估中，相近船的选取直接决定试验结果的可靠性，当前采用无因次参数检索母型船，重要性随着方形系数、长宽比及宽度吃水比逐次变化。结合给定参数的可选取范围，检索出的结果可能在主尺度上存在较大差别。

如超大型油船(Very Large Crude Carrier,VLCC)和50 000 DWT油船的方形系数、长宽比和宽度吃水比都非常相近，然而船长、船宽和吃水却有极大的差别(见图1)。相比而言，VLCC在布置上的压力相对较小，艉部线型有更大的优化空间，船舶整体性能相对偏好。若将检索出的VLCC与50 000 DWT油船相对比，则会对VLCC给出偏高的评价，而给出的50 000 DWT油船性能会有偏差。对此,只有区分船型后才能给予船舶性能准确的评估。

根据数据库中船型特点，针对肥大型船进行船型细分研究。目前对油船及散货船的划分见表1和表2。

表1 油船按吨位划分

表2 散货船按吨位划分

考虑到油船和散货船在船型上的相似性，参考船舶的主尺度和吨位，按照表3的方式对上述船型进行统一分类。

表3 船型细分

对船型进行细分不仅能保证无因次化船型参数的相似，而且船舶主尺度与船舶类型基本相同,可准确评估当前船舶的快速性能，判断其快速性能在市场所处的位置及竞争力。同时，可为利用母型船法分析船舶的快速性能提供一定的参考，有利于提高航速预报的精度和分析船舶尺度对船舶快速性能的影响，为设计出优异的船型提供有利条件。待评估船与无因次相似船船型参数见表4。

表4 待评估船与无因次相似船船型参数

2 船舶性能评价

在以往船舶快速性能的评价中，依据方形系数、长宽比及宽度吃水比在数据库中查找相似的船，列出符合要求的所有船舶，以船舶性能(如阻力、效率或海军部系数[4])为指标，对比评价船舶的性能。

在计算过程中，选取相同的计算方法处理，消除不同方法带来的结果差异(如采用二因次计算阻力、ITTC方法修正伴流等)。

为说明船型选择对性能评价的影响，选择某VLCC作为目标船，研究不同检索方法带来的船舶性能评估差异。

按照无因次参数搜索方法，方形系数范围控制在待评估船的±2%以内。搜索结果有6艘船舶符合要求，这6艘船舶包含待评估船和无因次相似船，其中ship 0为待评估船。在相似船中，有3艘VLCC和2艘50 000 DWT油船。

从阻力和推进性能2方面评估船舶性能，阻力以剩余阻力系数(见图2)为评价标准，推进性能以效率(见图3)为评价标准。

由图2和图3可知，ship 0的阻力约处于中间水平，推进效率处于中间偏低的水平。采用船型细分的方式重新检索对比船舶，重新以剩余阻力系数及推进效率为评价标准评估船舶性能(见图4和图5)。

通过重新对ship 0的性能进行评估可知，在同类型船舶中，该船的阻力性能偏差；推进效率处于中间水平。相比船型未细分时评估的结果，突显出阻力性能偏差，更合理地反映出目标船的性能水平，需从阻力性能方面对该船型作进一步优化。

3 结 语

为可靠地评估船舶快速性能，针对快速性预报系统的数据库，对船型进行细分。在检索相近船时不仅保证无因次量相近，同时船型主尺度及特点也尽量相同。在这样的条件下，对船舶性能的评估更加合理和可靠，为船舶的设计者提供了明确的方向。

当前的船型细分工作主要针对油船和散货船等肥大船型，这类船舶的数量庞大，吨位覆盖范围广，易出现船舶无因次量相近而主尺度相差较大的情况。随着水池数据库的不断扩充，其他船型(如集装箱船和工程船)都可能面临相同的问题，在未来的工作中，将根据船舶的不同类型特点对船型数据库进行细分，提高船舶快速性能评估的可靠性。

[1] 陈昌运,董国祥,陈霞萍,等. 船舶综合性能预报系统[J]. 上海船舶运输科学研究所学报, 2007, 30(2): 81-87.

[2] 揭正华. 基于船模试验数据库的快速性预报研究[J]. 上海船舶运输科学研究所学报, 2004, 27(2): 73-79.

[3] 船舶水动力性能(快速性)优化及预报研究技术总结报告[R]. 上海：上海船舶运输科学研究所, 2013.

[4] 李云波. 船舶阻力[M]. 哈尔滨：哈尔滨工程大学出版社，2005.

ShipTypeSubdivisionforShipResistanceandPropulsionPerformanceEvaluation

CHELinyuan，CHENWeimin

(State Key Laboratory of Navigation and Safety Technology, Shanghai Ship & Shipping Research Institute, Shanghai 200135, China)

The categories of the ship type in the model test database are subdivided in order to achieve better accuracy of ship resistance and propulsion performance evaluation. Ships are grouped by their principal dimensions and local line shape. For evaluating the performances of a ship, the suitable ships which are similar to the target ship in speed-power performance are picked up from a chosen category of ship type according to the block coefficient, length-breadth ratio and breadth-draft ratio. Some examples indicate that the precision is improved by this method.

ship type subdivision; performance evaluation; resistance and propulsion

U661.31

A

2017-03-06

车霖源(1985—),男,辽宁凤城人,助理研究员,硕士,从事船型优化及相关水动力性能研究。

1674-5949(2017)03-0012-03