Effiziente Methoden zur Bestimmung der vom Propeller induzierten hydroakustischen Abstrahlung


Project Acronym
ProNoVi - ProAkus
 
Project Title
Effiziente Methoden zur Bestimmung der vom Propeller induzierten hydroakustischen Abstrahlung
 
Funding Code
03SX461C
 
 
Principal Investigator
 
Status
Laufend
 
Duration
01-06-2018
-
31-05-2021
 
 
Contractor Organization(s)
 
Abstract
Das globale Ziel des Verbundvorhabens ProNoVi ist die Verbesserung der Genauigkeit von numerischen
und experimentellen Methoden zur Bestimmung von propellerinduzierter akustischer
Abstrahlung und Vibrationen. In diesem Zusammenhang sollen Entwurfsempfehlungen zur Reduzierung
des von Schiffen verursachten akustischen Fußabdrucks erarbeitet werden. Die Gesamtziele
des Vorhabens sind im Leitantrag dargestellt.
Im Rahmen des Teilvorhabens ProAkus sollen Rechenverfahren für die Vorhersage von Propellerschall
im Verlauf der Entwurfsphase weiterentwickelt und implementiert werden. Dabei liegt der
Fokus auf Randelemente-Verfahren (Boundary-Element-Methoden BEM), weil diese ein sehr gutes
Verhältnis von Genauigkeit zu Rechenaufwand bieten. Für die im vorliegenden Antrag beschriebenen
Arbeiten wird das TUHH-eigene Paneelverfahren panMARE eingesetzt.
BEM-basierte Verfahren sind in der Lage, Propellerumströmung unter Freifahrtbedingungen schnell
und mit für den Entwurf hinreichender Genauigkeit zu simulieren. Um die Einsatzmöglichkeiten
dieser Verfahren im Hinblick auf eine aussagekräftige Beurteilung des akustischen Feldes zu erweitern,
muss der Schiffsnachstrom in die Simulation einbezogen werden. Dies erfordert jedoch
in der Regel eine aufwendige RANSE-basierte (Reynolds averaged Navier-Stokes-Equation) Simulation.
Als Alternative zur Berechnung des Nachstromfeldes mittels RANS-Verfahren kann der
Schiffsnachstrom auf Grundlage bereits vorliegender Nachstromdaten approximiert werden, um
erste Berechnungen in kürzester Zeit zu ermöglichen.
Im Teilvorhaben ProAkus soll eine Nachstromdatenbank erstellt und damit eine schnelle und effiziente
Approximierung von Nachstromfeldern ermöglicht werden. Hierzu werden bekannte Nachstromfelder
mit Hilfe der Fourier-Transformation analysiert und rekombiniert. Beiträge von Rumpf
und Anhängen werden getrennt behandelt, sodass es möglich ist, verschiedene Konfigurationen von
Rümpfen und Anhängen zu approximieren. Der Datensatz jedes Nachstromfeldes besteht dabei aus
Koeffizienten, die die räumliche Variation von axialen und tangentialen Geschwindigkeitskomponenten
abbilden.
Die Approximation des Nachstromfeldes unter Verwendung der beschriebenen Datenbank setzt
ein zeitlich unveränderliches Nachstromfeld voraus, ohne die Auswirkungen des Propellers auf die
Nachlaufströmung zu berücksichtigen. Um die beschriebenen Effekte abzubilden, sind Berechnungen
mittels RANSE-basierten oder höherwertigen Verfahren unabdingbar. Im Rahmen früherer
Forschungsprojekte wurde ein Simulationsverfahren entwickelt, das es erlaubt, in jedem Zeitschritt
ein zeitabhängiges, effektives Nachstromfeld in die Lösung mit einzubeziehen. Um dies zu erreichen,
wurde der Potentialtheorie-basierte Löser panMARE mit einem Rechenverfahren für viskose
Strömung gekoppelt. In diesem Fall wird die Schiffsrumpfgeometrie in die numerische Berechnung
einbezogen, während der Propeller über aus der panMARE-Simulation resultierende Quellterme der
Impulsbilanzgleichung modelliert wird. Im vorliegenden Projekt soll die Anbindung von panMARE
an die drei häufig verwendeten Löser CFX, OpenFOAM und STAR-CCM erfolgen und die Methodik
derart erweitert werden, dass panMARE und der jeweilige RANSE-Löser die komplette
Rumpfgeometrie berechnen. Gegenüber einer reinen RANSE-Lösung bietet dies den Vorteil, die
Rumpfform in die akustische Auswertung ohne großen Rechenaufwand einbeziehen zu können.
Schichtkavitation gilt als eine bedeutende Quelle für Druckschwankungen und akustische Signale,
und es ist daher zwingend erforderlich, entsprechende Effekte möglichst genau abzubilden. Das
derzeit in panMARE implementierte Kavitationsmodell beruht auf der Annahme, dass ein Paneel
auf der Propelleroberfläche entweder einen kavitierenden oder nicht-kavitierenden Zustand
einnimmt. Dies ist nicht immer realitätskonform, da die Kavitationsgrenzen normalerweise nicht
entlang der Gitterlinien verlaufen. Es soll daher ein Ansatz zur virtuellen Teilung der einzelnen
Paneele entlang der Kavitationsgrenzen implementiert und so die Genauigkeit des Verfahrens weiter
erhöht werden. In diesem Zusammenhang werden ebenfalls die aktuelle Implementierung der
Morino-Kutta-Bedingung und das Verfahren zur Berechnung der Verformung der Nachlaufflächen
angepasst. Zur Erhöhung der numerischen Stabilität der Simulation in hochgradig instationären
Szenarien wird das entwickelte Kavitationsmodell in das Hauptgleichungssystem des BEM-Lösers
integriert.
Die akustische Auswertung des Fernfeldes wird im Rahmen des Verbundprojektes hauptsächlich
mittels der Ffowcs Williams-Hawkings-Equation (FWHE) erfolgen. Bei BEM-basierten Verfahren
wird diese meist in einer vereinfachten Form (Farassats Formulierung 1A) verwendet, in der nur Terme
erscheinen, die an der Oberfläche untersuchter Körper auftreten. Für das ProAkus-Teilvorhaben
soll die P-FWHE-Methode adaptiert werden, die z.B. in RANSE-basierten akustischen Simulationen
zur Anwendung kam. Bei der P-FWHE-Methode werden akustische Terme auf einer nicht
an der Strömungssimulation beteiligten Hilfsfläche ausgewertet, die alle für die Schallabstrahlung
relevanten Objekte einschließt. Die beschriebene Formulierung ist vorteilhaft, wenn akustische Abschattungseffekte,
die z.B. durch Anhänge auftreten können, eine entscheidende Rolle spielen.
Künstliche neuronale Netze (KNN) haben sich zur Prognose des Verhaltens verschiedenster Systeme
bewährt. In dem geplanten Vorhaben soll ein neuronales Netz geschaffen werden, das den
Schalldruck, der sich aus dem Betrieb von Propellern in einem Nachstromfeld eines Schiffsrumpfs
ergibt, vorhersagen kann. Der Algorithmus soll in der Lage sein, den Schallpegel an einem vordefinierten
Ort auf Grundlage einer Reihe von Parametern zu approximieren, die die Propellergeometrie
und die Betriebsbedingungen beschreiben. Die Qualität der Vorhersage richtet sich nach der
Ähnlichkeit zwischen dem Propeller und den für das Training des Netzes genutzten Datensätzen.
Das entwickelte KNN wird hauptsächlich von den industriellen Partnern genutzt werden, um eine
schnellstmögliche erste Abschätzung des akustischen Verhaltens eines Propellers zu erhalten.
 

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