CN110937082A - 一种基于随机风场和海浪的船舶倾覆风险测试方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于船舶倾覆仿真测试技术领域，具体涉及一种基于随机风场和海浪的船舶倾覆风险测试方法。本发明采用改进的随机风场和海浪的同频叠加模拟算法，该方法在选取频率区间时，将随机风与海浪同时考虑，忽略低频与高频，集中选取风谱与海浪谱的同频部分。为得到具有随机性的风和海浪模拟结果，在选取离散点时，采用两次随机过程选取离散区间与离散点，从而使算法输出具有随机性与准确性的模拟结果。本发明采用改进的恢复力臂计算模型，将时间与侧倾角引入恢复力臂的计算，使恢复力臂值随时间与侧倾角变化，大幅度提高力臂的精确度，从而精确计算船舶发生倾覆的时间。

Description

一种基于随机风场和海浪的船舶倾覆风险测试方法

技术领域

本发明属于船舶倾覆仿真测试技术领域，具体涉及一种基于随机风场和海浪的船舶倾覆风险测试方法。

背景技术

船舶倾覆过程的三维可视化仿真首先需要船舶航行的环境信息以及船体自身具有的属性信息。其中，环境信息指的是船舶实际航行时所处于的风级，风力的大小直接影响海浪的汹涌程度。船体的自身属性包括实际的航行速度以及船体的吃水等，这些数值对船体是否发生倾覆运动都是重要的影响因素。其次，根据输入的风级进行第一步随机风和海浪的同频叠加模拟，实现对船舶的正常航行产生扰动效果。进一步计算船舶所接受的所有力，包括发动机提供的推力、外部扰动力总和、海水产生的阻力以及倾覆力等，倾覆力矩的值是船舶运动状态的分水岭。现有方法对随机风和海浪的同步模拟存在的周期性问题，且恢复力臂的计算精确度不够，船舶发生倾覆的时间问题计算不精确的问题。

Paulling计算了纵向规则波中的扶正臂曲线，并根据实验对其进行了验证。虽然他能够推导出一种用于计算稳心高度的分析方法

但是对于扶正臂，却无法获得类似的分析模型

黄衍顺等人使用ITTC推荐的海浪谱与Davenport频谱来计算倾覆概率，计算出船舶在不稳定海域内发生大幅滚动的概率，进一步得到船舶在零航速的漂浮过程中的倾覆概率，但该方法只考虑了海浪力臂对船只倾覆的影响。

田超等人在船舶控制与倾覆模型这方面进行了研究，采用MMG数学模型，在OpenGL环境下建立了船舶的三维动态操纵仿真系统。此系统中包括了风和浪以及湍流的效果模拟，使得模拟其作用于船体的效果，但该方法中对于风浪的模拟采用了周期性模拟，没有现实中的随机性。

Mahfouz等人提出了一种新的鲁棒性方法，用于识别描述船船横摇运动的方程中的参数，该方法对于确定在未知激励作用下船舶的非线性阻尼和恢复参数的计算方面效果显著。

Dash等人建立了船舶横摇运动的数学模型，利用随机响应面法(SRSM)将模型系数的不确定性传播到全尺度仿真结果中。把这一方法与标准蒙特卡罗模拟技术相比较，此方法具有更高的计算效率，但该方法中对恢复力臂的计算不够精确，没有针对时间进行动态计算。

Palmquist M.给出了规则波中的中心高度GM的系统数值计算，使用时域模拟来计算不规则海洋中的GM光谱和统计数据。这些模拟表明GM的随机过程是非线性的，表现出低频过程。但是GM的这种缓慢变化的部分降低了大的最小峰值的绝对值，产生了偏斜的分布。

李子富提出了一种新的船舶波浪大倾角稳定性计算方法。当使用该方法进行计算时，只需要知道船舶的类型值表和外部干扰因子，并且可以相对快速地计算每一个大倾角状态的稳性力臂值，但该方法没有考虑瞬时的随机风浪，其实际应用效果会受到影响。

Neves和Rodriguez提出了一个更严格的滚动恢复臂三阶分析模型。通过考虑升沉、滚转和俯仰的恢复模式来考虑完整的三阶耦合数学模型。使用这种新模型的数值模拟与对应于头海中的横梁船尾过度运动的实验结果进行了比较。结果表明，此增强模型相对于二阶模型是更加接近实验结果。然而，该模型的缺点是其显著的复杂性和几个基于几何的系数的计算。

发明内容

本发明的目的在于提供采用改进的随机风场和海浪的同频叠加模拟算法，将时间与侧倾角引入恢复力臂的计算，使恢复力臂值随时间与侧倾角变化，大幅度提高力臂计算精确度的一种基于随机风场和海浪的船舶倾覆风险测试方法。

本发明的目的通过如下技术方案来实现：包括以下步骤：

步骤1：获取待测试的船舶自身数据，确定倾覆阈值；

步骤2：构建随机风场与随机海浪的同频叠加模拟环境；

步骤3：初始化模拟环境，设定船舶航行的起点、终点及航行路径；

步骤4：开始测试，船舶从起点出发沿航行路径前往终点；

步骤5：获取当前时刻的风浪数据；

步骤6：计算船舶受到的风倾力矩F₁和波浪力矩F₂；

F₁＝0.001PA_fZ

其中，P为单位计算风压，由获取的随机海浪的同频叠加模拟环境的数据进行计算；A_f为船体受风面积；Z为受风面积中心至水线的距离；

F₂＝ω₀ ²I₄₄e cos(ωt+θ)

其中，ω为波浪频率；ω₀为横摇固有频率；θ为波浪相位角；e为波面角幅值，公式为：

其中，h为波高，λ为波长；

步骤7：计算船舶的惯性力矩

其中，J_φφ为船舶自身的转动惯量，其大小取决于船舶的质量分布；ΔJ_φφ为附加转动惯量，其大小与船舶水下部分的形状以及重心位置等因素相关；

步骤8：计算船舶的阻尼力矩

其中，

为当前时间t下的瞬时侧倾角，t为进行计算的时间；B₁和B₂分别为阻尼力矩系数和复原力矩系数；

步骤9：计算船舶的恢复力矩

其中，

为垂直方向上静水面的位移；A(x)为动态水线与平静水线之间的横截面积；

取决于船体的几何形状；k_i(t,x)是通过多项式拟合得到的在相对于

位于距原点的纵向距离x米处横截面的曲线；

步骤10：计算船舶的倾覆力矩Q；

步骤11：检测船舶的倾覆力矩Q是否超出设定的倾覆阈值；若超出倾覆阈值，则测试结束，判定船舶有倾覆风险；若未超出倾覆阈值，则返回步骤5，继续进行测试直至船舶航行至终点。

本发明还可以包括：

所述的步骤2中构建随机风场与随机海浪的同频叠加模拟环境的具体步骤为：

步骤2.1：输入随机脉动风谱和海浪谱；

步骤2.2：获取由风速谱和波谱叠加的能量谱矩阵

其中，n为随机离散点数，S_ij(f)为脉动谱互谱；

步骤2.3：确定频率区间及确定频率区间离散点；

步骤2.4：对能量谱矩阵进行Cholesky分解；

步骤2.6：通过谐波叠加法实现随机风浪的数值模拟；

步骤2.7：输出随机风场与随机海浪的同频叠加模拟环境。

本发明的有益效果在于：

本发明模拟的是船体的倾覆运动，通过倾覆力矩的值与恢复力矩相比较决定船体的输出状态，输出船体的三维可视化航行状态或者倾覆状态。本发明针对现有方法对随机风和海浪的同步模拟存在的周期性问题，采用改进的随机风场和海浪的同频叠加模拟算法，该方法在选取频率区间时，将随机风与海浪同时考虑，忽略低频与高频，集中选取风谱与海浪谱的同频部分。为得到具有随机性的风和海浪模拟结果，在选取离散点时，采用两次随机过程选取离散区间与离散点，从而使算法输出具有随机性与准确性的模拟结果。本发明采用改进的恢复力臂计算模型，该模型首次将时间与侧倾角引入恢复力臂的计算，使恢复力臂值随时间与侧倾角变化，大幅度提高力臂的精确度，从而精确计算船舶发生倾覆的时间。

附图说明

图1为现有方法海浪时历曲线图。

图2为本发明的随机风场和随机海浪的同频叠加模拟算法的海浪时历曲线图。

图3为现有方法风速时历曲线图。

图4为本发明的随机风场和随机海浪的同频叠加模拟算法的方法风速时历曲线图。

图5为不同方法海浪能量谱对比图。

图6为不同方法风速能量谱对比图。

图7为现有方法不同角度下7阶恢复力臂值曲线图。

图8为本发明的恢复力臂值计算方法不同角度下9阶恢复力臂值曲线图。

图9为本发明恢复力臂值计算方法不同角度下11阶恢复力臂值曲线图。

图10为用于仿真实验的船体模型图。

图11(a)为船舶正常航行运动截图

图11(b)为船舶横摇运动左侧倾斜截图

图11(c)为船舶横摇运动右侧倾斜截图

图11(d)为船舶横摇运动某时刻回到直立状态截图。

图12(a)为船舶发生倾覆时刻状态截图。

图12(b)为船舶倾覆最终状态截图。

图13为本发明和其他方法在仿真时的帧数与时间的关系对比曲线图。

图14为本发明的构建随机风场与随机海浪的同频叠加模拟环境的流程图。

图15为本发明的基于随机风场和海浪的船舶倾覆风险测试方法的流程图。

图16为恢复力臂值与角度的对比数据表

图17为用于仿真的船型参数表。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步描述。

本发明中针对现有方法对随机风和海浪的同步模拟存在的周期性问题，提出了一种改进的随机风场和海浪的同频叠加模拟算法。该方法在选取频率区间时，将随机风与海浪同时考虑，忽略低频与高频，集中选取风谱与海浪谱的同频部分。为得到具有随机性的风和海浪模拟结果，在选取离散点时，采用两次随机过程选取离散区间与离散点，从而使算法输出具有随机性与准确性的模拟结果。

改进的随机风场和随机海浪的同频叠加模拟算法，包括以下几个步骤：

(1)输入随机脉动风谱和海浪谱

(2)确定由风速谱和波谱叠加的能量谱矩阵，公式中，n为随机离散点数，S_ij(f)代表的是脉动谱互谱

(3)确定频率区间，本发明的是同步模拟，如果频率区间选择为随机风谱或者随机海浪谱，均会产生一些误差。

(4)确定频率区间离散点，据第二步确定的频率范围，设f_h是频率上限，f_l是频率下限，离散点的个数设为N，第i_x个子范围的频率为

在第i个域中，按照间距随机取值的方法将每一个域随机分为m个点，随机选取频率为代表频率

避免了随机过程以一定的周期出现，建议离散点设置为600。

(5)对量谱矩阵进行Cholesky分解；

(6)通过谐波叠加法实现随机风浪的数值模拟；

(7)输出数值模拟效果。

为了精确计算船舶发生倾覆的时间问题，本发明提出一种改进的恢复力臂计算模型。该模型首次将时间与侧倾角引入恢复力臂的计算，使恢复力臂值随时间与侧倾角变化。新的计算模型可以大幅度提高力臂的精确度。

提出恢复力臂计算公式如下，

代表的是垂直方向上静水面的位移，A(x)代表的是动态水线与平静水线之间的横截面积，t是时间，

为瞬时侧倾角，

和

取决于船体的几何形状，k_i(t,x)是通过多项式拟合得到的在相对于

位于距原点的纵向距离x米处横截面的曲线。

基于随机风浪的同频模拟算法与恢复力臂计算模型的船舶倾覆模型：

公式中，F₁、F₂分别为风倾力矩和波浪力矩，Q为倾覆力矩，

为恢复力矩，

代表的是阻尼力矩，

为惯性力矩。船体总体所受的风倾力矩值表示为：

F₁＝0.001PA_fZ

公式中，P代表的是单位计算风压，由随机风浪数值模拟数据进行计算，A_f为船体受风面积，Z是受风面积中心至水线的距离。波浪力矩的计算公式可以表示为：

F₂＝ω₀ ²I₄₄e cos(ωt+θ)

其中，ω为波浪频率,ω₀代表的是横摇固有频率，θ为波浪相位角，

为波面角幅值，h为波高，λ为波长,由随机风浪数值模拟数据计算随机风场下的波高。

本发明基于随机风场和海浪的恢复力臂计算模型，提供了一种基于随机风场和海浪的船舶倾覆风险测试方法，用于对随机风浪下的船体倾覆做出仿真，以检测船舶是否发生倾覆风险，对船舶安全检测具有重要意义。

一种基于随机风场和海浪的船舶倾覆风险测试方法，包括以下步骤：

步骤1：获取待测试的船舶自身数据，确定倾覆阈值；

步骤2：构建随机风场与随机海浪的同频叠加模拟环境；

步骤3：初始化模拟环境，设定船舶航行的起点、终点及航行路径；

步骤4：开始测试，船舶从起点出发沿航行路径前往终点；

步骤5：获取当前时刻的风浪数据；

步骤6：计算船舶受到的风倾力矩F₁和波浪力矩F₂；

F₁＝0.001PA_fZ

其中，P为单位计算风压，由获取的随机海浪的同频叠加模拟环境的数据进行计算；A_f为船体受风面积；Z为受风面积中心至水线的距离；

F₂＝ω₀ ²I₄₄e cos(ωt+θ)

其中，ω为波浪频率；ω₀为横摇固有频率；θ为波浪相位角；e为波面角幅值，公式为：

其中，h为波高，λ为波长；

步骤7：计算船舶的惯性力矩

其中，J_φφ为船舶自身的转动惯量，其大小取决于船舶的质量分布；ΔJ_φφ为附加转动惯量，其大小与船舶水下部分的形状以及重心位置等因素相关；

步骤8：计算船舶的阻尼力矩

其中，

为当前时间t下的瞬时侧倾角，t为进行计算的时间；B₁和B₂分别为阻尼力矩系数和复原力矩系数；

步骤9：计算船舶的恢复力矩

其中，

为垂直方向上静水面的位移；A(x)为动态水线与平静水线之间的横截面积；

取决于船体的几何形状；k_i(t,x)是通过多项式拟合得到的在相对于

位于距原点的纵向距离x米处横截面的曲线；

步骤10：计算船舶的倾覆力矩Q；

步骤11：检测船舶的倾覆力矩Q是否超出设定的倾覆阈值；若超出倾覆阈值，则测试结束，判定船舶有倾覆风险；若未超出倾覆阈值，则返回步骤5，继续进行测试直至船舶航行至终点。

所述的步骤2中构建随机风场与随机海浪的同频叠加模拟环境的具体步骤为：

步骤2.1：输入随机脉动风谱和海浪谱；

步骤2.2：获取由风速谱和波谱叠加的能量谱矩阵

其中，n为随机离散点数，S_ij(f)为脉动谱互谱；

步骤2.3：确定频率区间及确定频率区间离散点；

步骤2.4：对能量谱矩阵进行Cholesky分解；

步骤2.6：通过谐波叠加法实现随机风浪的数值模拟；

步骤2.7：输出随机风场与随机海浪的同频叠加模拟环境。

实施例1：

仿真实验内容如下：

1.随机风场和海浪模拟算法仿真

针对随机风场和海浪模拟算法的改进可以做出以下实验，选取Harris风谱与P-M海浪谱，将谱输入到改进算法中进行数值模拟。按照现有模拟方法的条件进行模拟并且比较不同模拟方法的能量值，分别与现有方法和目标谱进行对比。设置模拟过程中的频率区间为[0.06-0.1]，平均风速49m/s，高度为10m，海面粗糙程度值是0.0176，有效周期9.6，摩擦风速的值是3.09m/s。改进的同步模拟方法与现有方法进行对比，现有方法设置的频率是以风场的频率设置模拟的频率区间，而频率区间离散点的确定是根据随机海浪谱的频率特性设置的。海浪谱的频率域在高频时需要额外的计算将能量谱矩阵变为正定矩阵，本发明所提出的改进算法将风谱频率和海浪谱频率同时考虑，舍弃低频段和高频段。取稳定的频率来进行模拟，使产生的扰动效果满足在同一条件下。图1、图2、图3和图4为现有方法和本发明改进算法的海浪和风场模拟效果图。

从图1和图2以及图3和图4的对比中可以看出，通过本发明改进的叠加算法模拟的随机风和海浪时历曲线图并未呈现周期性，因此符合海面上随机风和海浪的实际海况。现有的模拟方法模拟的过程中，在计算代表频率时，选择等分频率法将频率区间平均分为M个小区间，而频率区间离散点的选择带有固定性。因此，模拟的效果图呈现一定的周期性。为进一步验证改进算法的准确性，将图1至图4中的时历曲线图经过傅里叶变换得到风速和海浪功率谱曲线，效果图如图5和图6所示。

根据以上实验可得，本发明提出的改进算法在随机风浪同步模拟的过程中实现了风浪的随机性，并且验证了模拟方法的正确性，也说明了改进算法是比较适用于随机风场和随机海浪同时存在于场景中的模拟。本发明改进的方法在100s时间内未呈现周期性，并且功率谱的数值与设定的目标谱基本一致，验证了本发明改进方法的正确性。针对不同情况的具体环境，设定具体的风速等其它影响因素，可以得到符合实际情况的模拟仿真效果。

2.改进的恢复力臂值计算方法仿真

针对发明中的恢复力臂计算公式提出如下的仿真方法，将瞬时浪高设置为3.0米，风速设为13米每秒，将得到的结果与现有方法进行数据对比，并且本发明首次将恢复力臂值计算到十一阶，通过与现有数据集所设置的目标值进行拟合可以看出本发明改进的计算模型具有较高的拟合度，结果如图7至图9所示。

在图7至图9中，分别给出了7阶现有方法效果图、7阶本发明方法效果图和11阶的效果图。从图片中能够直观看出，改进的计算模型在七阶的计算结果要比现存方法更加准确，而在11阶时与目标值最为接近。主要是因为在计算模型中加入了时间和横倾角，使得随着时间改变，恢复力臂的值也随之改变。并且使用级数将系数进行展开，所以得到的数值更加精确。本发明中的计算发给发与现有的计算方法的对比数据如图16所示。

从图16可知，本发明提出的计算模型准确的得到了恢复力臂值，证明了本计算模型的可靠性。将恢复力臂的方程代入到船体的横摇运动方程，可以用于船体的非线性横摇运动的模拟。

3.基于随机风浪的同频模拟算法与恢复力臂计算模型的船舶倾覆模型仿真

船舶倾覆过程的三维可视化仿真首先需要船舶航行的环境信息以及船体自身具有的属性信息。其中，环境信息指的是船舶实际航行时所处于的风级，风力的大小直接影响海浪的汹涌程度。船体的自身属性包括实际的航行速度以及船体的吃水等，这些数值对船体是否发生倾覆运动都是重要的影响因素。其次，根据输入的风级进行第一步随机风和海浪的同频叠加模拟，实现对船舶的正常航行产生扰动效果。进一步计算船舶所接受的所有力，包括发动机提供的推力、外部扰动力总和、海水产生的阻力以及倾覆力等，倾覆力矩的值是船舶运动状态的分水岭，由本发明所提出的倾覆模型计算得出。本发明模拟的是船体的倾覆运动，通过倾覆力矩的值与恢复力矩相比较决定船体的输出状态。由以上信息输出船体的三维可视化航行状态或者倾覆状态。

本发明提出采用unity3d来进行船舶运动的倾覆仿真模拟，将改进的同步模拟随机风场和随机海浪的方法以三维的方式在unity3d中实现，使船体在海浪和风的扰动下发生横摇运动。当倾覆力矩的值超出阈值之后，船体发生倾覆，在3dmax中完成船舶建模，在unity3d中采用脚本发明件实现海浪和风的三维模拟以及船舶的倾覆过程。发明中使用船舶倾覆模型实现倾覆过程仿真时，所采用的实船型参数如图17所示

按照图17中数据的缩小比例尺度，在3dmax中完成对船体的建模。在建立本发明所使用船模型主要是用多边形和基础建模，下一步将建好的模型导入untiy3d中，3dmax中建好的船舶模型如图10所示。最后通过本发明中提出的基于随机风浪的同频模拟算法与恢复力臂计算模型的船舶倾覆模型完成对船体在海洋中受到随机风浪的干扰以及倾覆模拟。其仿真结果如图11(a)、图11(b)、图11(c)、图11(d)、图12(a)和图12(b)所示。

本发明提出的船舶倾覆模型，实现了船舶在海面上航行时遭遇随机风和海浪的扰动发生倾覆运动的三维可视化模拟。实验结果也表明本发明实现的模拟效果更加清晰逼真。为进一步验证本发明方法相比较于其他方法仿真的优势，本发明采用现有的3dmax和OpenGL两种船舶仿真运动的帧数进行对比，验证本发明中的方法在真实感方面的优势和对系统硬件的低负荷，其实际运行帧数如图13所示。综上所述，本发明进一步改进了海面倾覆仿真的精度，使其更贴近现实，而且相比其他方法本发明的开销更小。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种基于随机风场和海浪的船舶倾覆风险测试方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：获取待测试的船舶自身数据，确定倾覆阈值；

步骤2：构建随机风场与随机海浪的同频叠加模拟环境；

步骤3：初始化模拟环境，设定船舶航行的起点、终点及航行路径；

步骤4：开始测试，船舶从起点出发沿航行路径前往终点；

步骤5：获取当前时刻的风浪数据；

步骤6：计算船舶受到的风倾力矩F₁和波浪力矩F₂；

F₁＝0.001PA_fZ

其中，P为单位计算风压，由获取的随机海浪的同频叠加模拟环境的数据进行计算；A_f为船体受风面积；Z为受风面积中心至水线的距离；

F₂＝ω₀ ²I₄₄ecos(ω_t+θ)

其中，ω为波浪频率；ω₀为横摇固有频率；θ为波浪相位角；e为波面角幅值，公式为：

其中，h为波高，λ为波长；

步骤7：计算船舶的惯性力矩

其中，J_φφ为船舶自身的转动惯量，其大小取决于船舶的质量分布；ΔJ_φφ为附加转动惯量，其大小与船舶水下部分的形状以及重心位置等因素相关；

步骤8：计算船舶的阻尼力矩

其中，

为当前时间t下的瞬时侧倾角，t为进行计算的时间；B₁和B₂分别为阻尼力矩系数和复原力矩系数；

步骤9：计算船舶的恢复力矩

其中，

为垂直方向上静水面的位移；A(x)为动态水线与平静水线之间的横截面积；

取决于船体的几何形状；k_i(t，x)是通过多项式拟合得到的在相对于

位于距原点的纵向距离x米处横截面的曲线；

步骤10：计算船舶的倾覆力矩Q；

步骤11：检测船舶的倾覆力矩Q是否超出设定的倾覆阈值；若超出倾覆阈值，则测试结束，判定船舶有倾覆风险；若未超出倾覆阈值，则返回步骤5，继续进行测试直至船舶航行至终点。

2.根据权利要求1所述的一种基于随机风场和海浪的船舶倾覆风险测试方法，其特征在于：所述的步骤2中构建随机风场与随机海浪的同频叠加模拟环境的具体步骤为：

步骤2.1：输入随机脉动风谱和海浪谱；

步骤2.2：获取由风速谱和波谱叠加的能量谱矩阵

其中，n为随机离散点数，S_ij(f)为脉动谱互谱；

步骤2.3：确定频率区间及确定频率区间离散点；

步骤2.4：对能量谱矩阵进行Cholesky分解；

步骤2.6：通过谐波叠加法实现随机风浪的数值模拟；

步骤2.7：输出随机风场与随机海浪的同频叠加模拟环境。

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