基于MMG模型的船舶操纵水动力参数经验公式构建与验证

为解决船舶操纵性预测中传统经验公式精度不足的问题，研究人员基于MMG模型开发了新型水动力参数经验公式。通过30余艘船舶的拘束模型试验建立数据库，构建了以船长(L)、船宽(B)、吃水(d)、方形系数(Cb )等为变量的预测体系。验证表明，该公式将商船回转指数（AD 、DT ）和Z形试验超调量预测误差降低50%，对渔船预测精度更高，为船舶设计阶段操纵性评估提供了高效工具。

　　

船舶操纵性能的准确预测一直是航海工程领域的核心挑战。传统方法依赖水池试验，不仅耗时耗力，在船舶初步设计阶段更难以实施。虽然国际海事组织(IMO)早已提出操纵性标准，但现有预测方法如Kijima公式对现代中型船舶（如集装箱船）和渔船的预测精度不足，且数据库陈旧。更棘手的是，当前广泛采用的MMG标准方法(Yasukawa and Yoshimura, 2015)与早期预测模型存在显著差异，亟需建立与之匹配的新型参数预测体系。

为突破这些限制，日本的研究团队开展了系统性研究。通过分析30艘单桨单舵船舶的拘束模型试验数据，建立了全新的水动力参数数据库。采用多元回归分析等统计方法，开发了基于船长(L)、船宽(B)、吃水(d)、方形系数(C_b
)和纵倾(τ)等主要参数的预测公式。关键技术包括：1) MMG标准方法建模；2) 32种船舶工况(含2种压载状态)的拘束模型试验；3) 六类典型船舶(M7 PCC、M12 VLCC等)的自由航行试验验证；4) 针对渔船的特殊舵型(如襟翼舵)进行参数修正。

Hydrodynamic model for maneuvering predictions
研究采用MMG标准方法分解船舶操纵时的流体动力，将船体、螺旋桨和舵的水动力特性及其相互作用量化。该方法通过分离建模思路，显著提升了复杂操纵工况下的力系计算精度。

Database for hydrodynamic parameters
建立的数据库涵盖30艘船舶模型(含VLCC、集装箱船等)的完整测试数据，特别纳入了现代船型参数。通过对比SR221-A/B两型VLCC的试验数据，发现即使主尺度相同，船尾线型差异仍会导致水动力参数显著变化。

Empirical formulas of hydrodynamic parameters
开发的经验公式首次实现全船型覆盖：对商船，回转指数A_D
(进距)和D_T
(战术直径)预测误差较传统公式降低50%；对渔船，通过引入C_b
-τ耦合项，超调量预测精度提升40%。公式特别优化了C_b

0.8肥大型船舶的参数敏感性。

Outline
选取六类典型船舶验证显示：M16(KCS)的Z形试验首向角误差<2°，F9围网渔船的回转轨迹预测与试验吻合度达90%。值得注意的是，对M12/M13这对VLCC姊妹船，公式成功捕捉到船尾线型差异导致的10%横向力系数差别。

Concluding remarks
该研究构建了当前最完备的船舶水动力参数预测体系，其创新性体现在三方面：1) 首次统一覆盖肥大型船、中型船和渔船；2) 数据库规模较前人研究扩大3倍；3) 完全兼容MMG标准方法。实际应用中，设计人员仅需输入L/B/d等基本参数即可获得完整操纵性预测，使初期设计阶段的快速评估成为可能。正如Yoshimura在讨论部分指出，该方法为IMO新规下船舶操纵性达标提供了关键技术支撑，其框架还可扩展至双桨船舶等复杂系统研究。