舰船艉流场数值仿真与风洞试验数据综合对比方法，首先根据直升机的起降路线将艉部流场区域划分为重要敏感测试区域、普通测试区域，将直升机垂向速度分量作为影响起降的关键变量，将直升机侧向速度分量作为影响起降的主要变量，将直升机纵向速度分量作为影响起降的一般变量；获取CFD数据、PIV试验数据，然后计算垂向、侧向、纵向速度分量匹配误差，进而得到重要敏感测量区域、普通测量区域的数据质量，最后根据数据质量完成数据融合，得到最终数据。
Comprehensive comparison of numerical simulation and wind tunnel test data for ship stern flow field
Ship stern flow comprehensive comparison of numerical simulation and wind tunnel test data method, according to the helicopter landing route will be the stern flow field area is divided into sensitive testing area, general test area, the helicopter vertical velocity component as the key variables affecting the landing, the helicopter lateral velocity component as the main influencing factors of the helicopter landing. The longitudinal velocity component as a general variable landing; to obtain CFD data, PIV test data, then calculate the vertical, lateral and longitudinal velocity component matching error, and then obtain the data quality important sensitive measurement area, common measurement area, according to the data quality of data fusion, get the final data.
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种风洞测量技术，特别是一种舰船艉流场数值仿真与风洞试验数据综合对比方法。
技术介绍
对艉流场的测试手段主要有数值仿真(CFD)和PIV风洞试验两种方法，获得的数据是流场速度三分量分布规律以及压力分布、紊流度分布，其变量为轴向速度、垂向速度和侧向速度；两种方法存在各自的优势与缺陷。因此，在得到双方数据后需要进行对比分析，以判断其数据的有效性。目前西方国家主要通过对比艉部回流区的范围，涡核位置以及艉部空间点的速度矢量来进行双方数据分析，并通常认为风洞试验为“真实值”。然而对工程风限图、起降规程安全性分析而言，因测量技术成熟度偏低，得到的压力分布、紊流度分布等参数对风限图计算意义不大，在流场速度三分量分布规律方面并未形成系统的对比方法体系，也未见判断数据有效性的明确指标。这样以来，耗时耗力得到的风洞试验和实船测试结果仅作为验证CFD计算方法有效性的数据存在，这导致了实验数据资源的浪费，且CFD计算结果的精度并不是在所有区域内均一致，因此即使CFD计算方法经过了风洞试验和实船测量结果的验证，在某些区域内其计算结果可能仍然存在较大的误差。
技术实现思路
本专利技术解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供了一种舰船艉流场数值仿真与风洞试验数据综合对比方法，克服了现有的验证方法误差较大、适用性差的问题。本专利技术的技术解决方案是：舰船艉流场数值仿真与风洞试验数据综合对比方法，包括如下步骤：(1)根据直升机的起降路线将艉部流场区域划分为重要敏感测试区域、普通测试区域；(2)将直升机垂向速度分量作为影响起降的关键变量，将直升机侧向速度分量作为影响起降的主要变量，将直升机纵向速度分量作为影响起降的一般变量；获取CFD艉流场数值仿真数据、PIV风洞试验数据；所述的CFD艉流场数值仿真数据、PIV风洞试验数据均包括直升机垂向速度分量、直升机侧向速度分量、直升机纵向速度分量；(3)计算直升机垂向速度分量匹配误差、直升机侧向速度分量匹配误差、直升机纵向速度分量匹配误差；(4)在重要敏感测量区域，如果垂向速度匹配误差小于等于10％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机垂向速度分量为优秀的数据质量，如果垂向速度匹配误差大于10％且小于等于15％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机垂向速度分量为良好的数据质量，如果垂向速度匹配误差大于15％且小于等于20％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机垂向速度分量为一般的数据质量；如果垂向速度匹配误差大于20％小于等于25％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机垂向速度分量为较差的数据质量，其余的PIV风洞试验数据的直升机垂向速度分量为不可接受的数据质量；(5)在重要敏感测量区域，如果侧向速度误差小于等于15％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机侧向速度分量为优秀的数据质量，如果侧向速度误差大于15％且小于等于20％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机侧向速度分量为良好的数据质量，如果侧向速度误差大于20％且小于等于25％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机侧向速度分量为一般的数据质量，如果侧向速度误差大于25％且小于等于30％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机侧向速度分量为较差的数据质量，其余的PIV风洞试验数据的直升机侧向速度分量为不可接受的数据质量；(6)在重要敏感测量区域，如果轴向速度误差小于等于15％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机轴向速度分量为优秀的数据质量，如果轴向速度误差大于15％且小于等于20％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机轴向速度分量为良好的数据质量，如果轴向速度误差大于20％且小于等于25％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机轴向速度分量为一般的数据质量，如果轴向速度误差大于25％且小于等于30％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机轴向速度分量为较差的数据质量，其余的PIV风洞试验数据的直升机轴向速度分量为不可接受的数据质量；(7)在普通测量区域，如果垂向速度匹配误差小于等于15％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机垂向速度分量为优秀的数据质量，如果垂向速度匹配误差大于15％且小于等于20％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机垂向速度分量为良好的数据质量，如果垂向速度匹配误差大于20％且小于等于25％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机垂向速度分量为一般的数据质量；如果垂向速度匹配误差大于25％小于等于30％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机垂向速度分量为较差的数据质量，其余的PIV风洞试验数据的直升机垂向速度分量为不可接受的数据质量；(8)在普通测量区域，如果侧向速度匹配误差小于等于15％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机侧向速度分量为优秀的数据质量，如果侧向速度匹配误差大于15％且小于等于20％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机侧向速度分量为良好的数据质量，如果侧向速度匹配误差大于20％且小于等于25％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机侧向速度分量为一般的数据质量；如果侧向速度匹配误差大于25％小于等于30％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机侧向速度分量为较差的数据质量，其余的PIV风洞试验数据的直升机侧向速度分量为不可接受的数据质量；(9)在普通测量区域，如果轴向速度误差小于等于20％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机轴向速度分量为优秀的数据质量，如果轴向速度误差大于20％且小于等于25％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机轴向速度分量为良好的数据质量，如果轴向速度误差大于25％且小于等于30％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机轴向速度分量为一般的数据质量，如果轴向速度误差大于30％且小于等于35％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机轴向速度分量为较差的数据质量，其余的PIV风洞试验数据的直升机轴向速度分量为不可接受的数据质量；(10)当数据质量为优秀的数据质量时，得到最终数据为50％×PIV风洞试验数据+50％×CFD艉流场数值仿真数据；当数据质量为良好的数据质量时，得到最终数据为60％×PIV风洞试验数据+40％×CFD艉流场数值仿真数据；当数据质量为一般的数据质量时，得到最终数据为70％×PIV风洞试验数据+30％×CFD艉流场数值仿真数据；当数据质量为优秀的数据质量时，重新生成CFD艉流场数值仿真数据、PIV风洞试验数据。所述的根据直升机的起降路线将艉部流场区域划分为重要敏感测试区域、普通测试区域的方法包括如下步骤：(1)将艉部流场区域中纵向距离机库门[3，飞行甲板长度]、横向距离舰船中纵面[左舷，右舷]、垂向方向距离飞行甲板表面[5，15]的盒形空间划分为重要敏感测量区域；所述的左舷或者右舷到中纵面的距离为飞行甲板宽度的一半；(2)将横向距离船舷k倍旋翼直径、垂向距离海面[p，q]、纵向一侧距离舰船尾部k倍旋翼直径，纵向距离另一侧距离机库门[3，飞行甲板长度]的凹字型区域划分为普通测试区域，其中，k≥3，p≥10米，q≥28米且q>p；(3)在重要敏感测量区域、普通测试区域设置采样点，重要敏感测量区域内采样点在x、y、z三个方向上的分辨率均为0.2m，普通测试区域内采样点在x、y、z三个方向上的分辨率均为0.5m，且采样点在重要敏感测量区域、普通测试区域的边界处重合。所述的计算直升机垂向速度分量匹配误差、直升机侧本文档来自技高网...
【技术保护点】
舰船艉流场数值仿真与风洞试验数据综合对比方法，其特征在于包括如下步骤：(1)根据直升机的起降路线将艉部流场区域划分为重要敏感测试区域、普通测试区域；(2)将直升机垂向速度分量作为影响起降的关键变量，将直升机侧向速度分量作为影响起降的主要变量，将直升机纵向速度分量作为影响起降的一般变量；获取CFD艉流场数值仿真数据、PIV风洞试验数据；所述的CFD艉流场数值仿真数据、PIV风洞试验数据均包括直升机垂向速度分量、直升机侧向速度分量、直升机纵向速度分量；(3)计算直升机垂向速度分量匹配误差、直升机侧向速度分量匹配误差、直升机纵向速度分量匹配误差；(4)在重要敏感测量区域，如果垂向速度匹配误差小于等于10％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机垂向速度分量为优秀的数据质量，如果垂向速度匹配误差大于10％且小于等于15％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机垂向速度分量为良好的数据质量，如果垂向速度匹配误差大于15％且小于等于20％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机垂向速度分量为一般的数据质量；如果垂向速度匹配误差大于20％小于等于25％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机垂向速度分量为较差的数据质量，其余的PIV风洞试验数据的直升机垂向速度分量为不可接受的数据质量；(5)在重要敏感测量区域，如果侧向速度误差小于等于15％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机侧向速度分量为优秀的数据质量，如果侧向速度误差大于15％且小于等于20％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机侧向速度分量为良好的数据质量，如果侧向速度误差大于20％且小于等于25％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机侧向速度分量为一般的数据质量，如果侧向速度误差大于25％且小于等于30％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机侧向速度分量为较差的数据质量，其余的PIV风洞试验数据的直升机侧向速度分量为不可接受的数据质量；(6)在重要敏感测量区域，如果轴向速度误差小于等于15％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机轴向速度分量为优秀的数据质量，如果轴向速度误差大于15％且小于等于20％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机轴向速度分量为良好的数据质量，如果轴向速度误差大于20％且小于等于25％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机轴向速度分量为一般的数据质量，如果轴向速度误差大于25％且小于等于30％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机轴向速度分量为较差的数据质量，其余的PIV风洞试验数据的直升机轴向速度分量为不可接受的数据质量；(7)在普通测量区域，如果垂向速度匹配误差小于等于15％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机垂向速度分量为优秀的数据质量，如果垂向速度匹配误差大于15％且小于等于20％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机垂向速度分量为良好的数据质量，如果垂向速度匹配误差大于20％且小于等于25％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机垂向速度分量为一般的数据质量；如果垂向速度匹配误差大于25％小于等于30％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机垂向速度分量为较差的数据质量，其余的PIV风洞试验数据的直升机垂向速度分量为不可接受的数据质量；(8)在普通测量区域，如果侧向速度匹配误差小于等于15％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机侧向速度分量为优秀的数据质量，如果侧向速度匹配误差大于15％且小于等于20％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机侧向速度分量为良好的数据质量，如果侧向速度匹配误差大于20％且小于等于25％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机侧向速度分量为一般的数据质量；如果侧向速度匹配误差大于25％小于等于30％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机侧向速度分量为较差的数据质量，其余的PIV风洞试验数据的直升机侧向速度分量为不可接受的数据质量；(9)在普通测量区域，如果轴向速度误差小于等于20％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机轴向速度分量为优秀的数据质量，如果轴向速度误差大于20％且小于等于25％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机轴向速度分量为良好的数据质量，如果轴向速度误差大于25％且小于等于30％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机轴向速度分量为一般的数据质量，如果轴向速度误差大于30％且小于等于35％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机轴向速度分量为较差的数据质量，其余的PIV风洞试验数据的直升机轴向速度分量为不可接受的数据质量；(10)当数据质量为优秀的数据质量时，得到最终数据为50％×PIV风洞试验数据+50％×CFD艉流场数值仿真数据；当数据质量为良好的数据质量时，得到最终数据为60％×PIV风洞试验数据+40％×CFD艉流场数值仿真数据；当数据质量为一般的数据质量时，得到最终数据为70％×PIV风洞试验数据+30％×CFD艉流场数值仿真数据；当数据质量为优秀的数据质量...
【技术特征摘要】
1.舰船艉流场数值仿真与风洞试验数据综合对比方法，其特征在于包括如下步骤：(1)根据直升机的起降路线将艉部流场区域划分为重要敏感测试区域、普通测试区域；(2)将直升机垂向速度分量作为影响起降的关键变量，将直升机侧向速度分量作为影响起降的主要变量，将直升机纵向速度分量作为影响起降的一般变量；获取CFD艉流场数值仿真数据、PIV风洞试验数据；所述的CFD艉流场数值仿真数据、PIV风洞试验数据均包括直升机垂向速度分量、直升机侧向速度分量、直升机纵向速度分量；(3)计算直升机垂向速度分量匹配误差、直升机侧向速度分量匹配误差、直升机纵向速度分量匹配误差；(4)在重要敏感测量区域，如果垂向速度匹配误差小于等于10％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机垂向速度分量为优秀的数据质量，如果垂向速度匹配误差大于10％且小于等于15％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机垂向速度分量为良好的数据质量，如果垂向速度匹配误差大于15％且小于等于20％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机垂向速度分量为一般的数据质量；如果垂向速度匹配误差大于20％小于等于25％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机垂向速度分量为较差的数据质量，其余的PIV风洞试验数据的直升机垂向速度分量为不可接受的数据质量；(5)在重要敏感测量区域，如果侧向速度误差小于等于15％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机侧向速度分量为优秀的数据质量，如果侧向速度误差大于15％且小于等于20％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机侧向速度分量为良好的数据质量，如果侧向速度误差大于20％且小于等于25％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机侧向速度分量为一般的数据质量，如果侧向速度误差大于25％且小于等于30％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机侧向速度分量为较差的数据质量，其余的PIV风洞试验数据的直升机侧向速度分量为不可接受的数据质量；(6)在重要敏感测量区域，如果轴向速度误差小于等于15％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机轴向速度分量为优秀的数据质量，如果轴向速度误差大于15％且小于等于20％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机轴向速度分量为良好的数据质量，如果轴向速度误差大于20％且小于等于25％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机轴向速度分量为一般的数据质量，如果轴向速度误差大于25％且小于等于30％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机轴向速度分量为较差的数据质量，其余的PIV风洞试验数据的直升机轴向速度分量为不可接受的数据质量；(7)在普通测量区域，如果垂向速度匹配误差小于等于15％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机垂向速度分量为优秀的数据质量，如果垂向速度匹配误差大于15％且小于等于20％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机垂向速度分量为良好的数据质量，如果垂向速度匹配误差大于20％且小于等于25％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机垂向速度分量为一般的数据质量；如果垂向速度匹配误差大于25％小于等于30％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机垂向速度分量为较差的数据质量，其余的PIV风洞试验数据的直升机垂向速度分量为不可接受的数据质量；(8)在普通测量区域，如果侧向速度匹配误差小于等于15％，则对应的PIV风洞试验数据的直升机侧向速度分量为优秀的数据质量，如果侧向速度匹配误差大于15％且小于等于20％，则对应的P...
【专利技术属性】
技术研发人员：宗昆，李海旭，王金玲，周海光，龚晨，
申请(专利权)人：中国船舶工业系统工程研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11
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