Построение гидродинамических поверхностей каркасами из кривых Ламе на примере корпуса подводной лодки

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Исследуется построение гидродинамических поверхностей, которые описываются аналитическими уравнениями и формируют теоретический корпус судна. Предлагается методика автоматизации построения гидродинамических поверхностей с возможностью создания широкого разнообразия форм корпусов, для чего используются кривые Ламе с произвольными степенями как образующие каркас поверхности. Поверхность образуется каркасом сечений в одной из трех взаимно перпендикулярных плоскостей, что позволяет получить три алгебраически отличающиеся, но геометрически идентичные поверхности. Впервые выводятся параметрические уравнения каждой из таких трех поверхностей, образованных каркасами теоретических шпангоутов, батоксов и ватерлиний в форме кривых Ламе. Продемонстрирован алгоритм моделирования корпуса подводной лодки замкнутой поверхностью с отличающимися носовой и хвостовой частями, а также с параллельной центральной вставкой и проиллюстрированы результаты моделирования. Представленная методика может эффективно применяться на ранних этапах проектирования судна при выборе оптимальной формы поверхности корпуса, для чего необходимо рассмотреть ряд различных форм.

Об авторах

Валерий Вячеславович Карневич

Российский университет дружбы народов

Автор, ответственный за переписку.
Email: valera.karnevich@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-6232-2676

магистр техники и технологий, аспирант, департамент строительства, Инженерная академия

Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6

Список литературы

  1. Basin AM, Anfimov VN. Hydrodynamics of a vessel: water resistance, propellers, controllability and pitching. Leningrad: Rechnoi Transport Publ.; 1961. (In Russ.)
  2. Brown DK. The way of a ship in the midst of the sea: the life and work of William Froude. Periscope Publishing Ltd.; 2006.
  3. Doctors LJ. Optimization of marine vessels on the basis of tests on model series. Journal of Marine Science and Technology. 2020;25:887-900. https://doi.org/10.1007/s00773-019-00687-4
  4. Tober H. Evaluation of drag estimation methods for ship hulls. Stockholm: KTH Royal Institute of Technology, School of Engineering Sciences; 2020.
  5. Rychenkova AYu, Klimenko ES, Borodina LN. Geometric modeling and quality assessment of the hull frame surface in COMPASS-3D CAD. Russian Journal of Water Transport. 2020;62:71-90. (In Russ.) https://doi.org/10.37890/jwt.vi62.49
  6. Li Z, Weimin C. Key Technology of Artificial Intelligence in Hull Form Intelligent Optimization. ICMAI 2020: Proceedings of the 2020 5th International Conference on Mathematics and Artificial Intelligence. New York; 2020. p. 167-171. http://doi.org/10.1145/3395260.3395296
  7. Kwang Hee Ko. A survey: Application of geometric modeling techniques to ship modeling and design. International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering. 2010;2(4):177-184. http://doi.org/10.2478/IJNAOE-2013-0034
  8. Krivoshapko SN. Hydrodynamic surfaces. Shipbuilding. 2021;(3):64-67. (In Russ.)
  9. Krivoshapko SN. Tangential developable and hydrodynamic surfaces for early stage of ship shape design. Ships and Offshore Structures. Taylor & Francis; 2022. p. 1-9. https://doi.org/10.1080/17445302.2022.2062165
  10. Karnevich VV. Hydrodynamic surfaces with midsection in the form of Lame curve. RUDN Journal of Engineering Research. 2021;22(4):323-328. https://doi.org/10.22363/2312-8143-2021-22-4-323-328
  11. Jackson HA, Fast C, Abels F, Burcher R, Couch R. Fundamentals of submarine concept design. Discussion. Transactions-Society of Naval Architects and Marine Engineers. 1992;100:419-448.
  12. Krivoshapko SN, Ivanov VN. Encyclopedia of Analytical Surfaces. Springer International Publishing Switzerland; 2015. https://doi.org/10.1007/978-3-319-11773-7
  13. Krivoshapko SN. On aero-hydro-dynamical surfaces given by algebraic plane curves. Structural Mechanics of Engineering Constructions and Buildings. 2010;(2):3-4. (In Russ.)
  14. Avdonev EYa. Analytical description of the ship hull surfaces. Prikladnaya Geometriya i Inzhenernaya Grafika. 1972;15:156-160. (In Russ.)

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».