Search for universal minimum drag resistance underwater vehicle hull using CFD

要約

自律型水中車両 (AUV) の設計では、船体の抵抗は、電力要件と車両の航続距離を決定する重要な要素であり、その結果、設計のバッテリー サイズ、重量、容積要件に影響を与えます。
この論文では、AI ベースの最適化アルゴリズムと数値流体力学 (CFD) シミュレーションを活用して、抵抗を最小限に抑える最適な船体設計を研究します。
異なる動作速度と乱流強度でCFDベースの最適化を実行することにより、すべての動作条件(動作速度)と環境条件(乱流
強度）。
初期の結果では、低速で乱流が少ない条件で見つかった最適設計は、高速で乱流が多い条件では非常にうまく機能しないことが示されました。
ただし、高速で乱流の多い条件で最適な設計は、考えられる多くの速度と乱流の条件で最適に近い性能を発揮します。

要約(オリジナル)

In Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) design, hull resistance is an important factor in determining the power requirements and range of vehicle and consequently affect battery size, weight, and volume requirement of the design. In this paper, we leverage on AI-based optimization algorithm along with Computational Fluid Dynamics (CFD) simulation to study the optimal hull design that minimizing the resistance. By running the CFD-based optimization at different operating velocities and turbulence intensity, we want to study/search the possibility of a universal design that will provide least resistance/near-optimal design across all operating conditions (operating velocity) and environmental conditions (turbulence intensity). Early result demonstrated that the optimal design found at low velocity and low turbulence condition performs very poor at high velocity and high turbulence conditions. However, a design that is optimal at high velocity and high turbulence conditions performs near-optimal across many considered velocity and turbulence conditions.

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