ЧИСЛЕННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ НАЧАЛЬНОЙ СТАДИИ ДВИЖЕНИЯ СУДОВ ЛЕДОВОГО КЛАССА В ЛЕДОВОМ ПОЛЕ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Представлены результаты численного моделирования взаимодействия ледового поля с различными телами. Используется модель упругопластичности Прандтля–Рейсса с критерием текучести Мизеса–Шлейхера, разрушение материала учтено посредством критериев на максимальное главное напряжение и максимальную пластическую деформацию. Для численного решения данных уравнений использовался разрывный метод Галёркина. Исследовалось как ударное взаимодействие с большой энергией, так и продавливание льда массивным объектом на небольшой скорости. На основании изменения импульса взаимодействующих тел и глобальной нагрузки на массу льда была произведена оценка силы сопротивления льда при таком взаимодействии. Результаты были получены для различных скоростей стационарного продвижения тел сквозь массу льда.

Об авторах

И. Б. Петров

Московский физико-технический институт (национальный исследовательный университет)

Автор, ответственный за переписку.
Email: petrov@mipt.ru
Долгопрудный, Московская обл., Россия

А. С. Фролов

Московский физико-технический институт (национальный исследовательный университет)

Email: frolov.as@phystech.edu
Долгопрудный, Московская обл., Россия

В. А. Бирюков

Московский физико-технический институт (национальный исследовательный университет)

Email: vladimir.biryukov@phystech.edu
Долгопрудный, Московская обл., Россия

Список литературы

  1. Петров И. Проблемы моделирования природных и антропогенных процессов в Арктической зоне Российской Федерации // Матем. моделирование. 2018. Т. 30. № 7. С. 103–136.
  2. Лобанов В. Моделирование льда в задачах с конечноэлементной постановкой // Дифференциальные уравнения и процессы управления. 2008. № 4. С. 10–29.
  3. Schwarz J., Weeks W. Engineering properties of sea ice // Journal of Glaciology. 1977. V. 19. № 81. P. 499–531.
  4. Епифанов В., Лычев С. Периодичность механических свойств льда, возникающая при формировании ледяного поля в условиях стеснения // Доклады РАН. Физика, технические науки. 2022. Т. 502. № 1. С. 24– 30.
  5. Li F., Huang L. A Review of Computational Simulation Methods for a Ship Advancing in Broken Ice // J. Mar. Sci. Eng. 2022. V. 10. № 2. 165. https://doi.org/10.3390/jmse10020165
  6. Millan J., Wang J. Ice force modeling for DP control systems // Proceedings of the Dynamic Positioning Conference, October 11–12, 2011.
  7. Huang L., Tuhkuri J., Igrec B. et al. Ship resistance when operating in f loating ice f loes: A combined CFD&DEM approach // Marine Structures. 2020. V. 74. 102817. ttps://doi.org/10.1016/j.marstruc.2020.102817
  8. Guseva E.K., Golubev V.I., Epifanov V.P., Petrov I.B. Application of Elastoplastic Model to the Simulation of the Low-Speed Impact on an Ice Plate // Mathematical Modeling and Supercomputer Technologies / Eds. D. Balandin, K. Barkalov, I. Meyerov. Cham: Springer, 2024. P. 15–27. https://doi.org/10.1007/978-3-031-52470-7_2
  9. Radovitzky R., Seagraves A., Tupek M., Noels L. A scalable 3D fracture and fragmentation algorithm based on a hybrid, discontinuous Galerkin, cohesive element method // Computer Methods in Applied Mechanics and ngineering. 2011. V. 200. № 1. P. 326–344. https://doi.org/10.1016/j.cma.2010.08.014
  10. Миряха В., Петров И. Моделирование разрывным методом Галёркина воздействия ледяного поля на вертикальную цилиндрическую опору // Матем. моделирование. 2018. Т. 30. № 9. С. 111–134.
  11. Иванов В., Кондауров В., Петров И., Холодов А. Расчет динамического деформирования и разрушения упругопластических тел сеточно-характеристическими методами // Матем. моделирование. 1990. Т. 2. № 11. с. 10–29.
  12. Кукуджанов В. Метод расщепления упругопластических уравнений // Изв. РАН. Механика твердого тела. 2004. № 1. С. 98–108.
  13. Уилкинс М. Расчет упруго-пластических течений // Вычислительные методы в гидродинамике / Ред. Б. Олдер, С. Фернбах и М. Ротенберг; пер. с англ. В.П. Коробейникова, П.И. Чушкина; под. ред. С.С. Григоряна, Ю.Д. Шмыглевского. М.: Мир, 1967. С. 212–264.
  14. Wilcox L., Stadler G., Burstedde C., Ghattas O. A high-order discontinuous Galerkin method for wave propagation through coupled elastic-acoustic media // J. Comput. Phys. 2010. V. 229. P. 9373–9396. https://doi.org/10.1016/j.jcp.2010.09.00815. Dumbser M., Kaeser M. An arbitrary high-order discontinuous
  15. Galerkin method for elastic waves on unstructured meshes – II. The three-dimensional isotropic case // Geophys. J. Intern. 2006. V. 167. № 1. P. 319–336. https://doi.org/10.1111/j.1365-246X.2006.03120.x

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

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».