复杂气动干扰下翼帆布局优化与推力性能提升的数值研究

本研究通过CFD数值模拟系统分析串联（TDW）与并联（PDW）双翼帆的气动干扰机制，揭示表观风角（AWA）与间距对推力系数的非单调性影响，提出基于全球航线风资源分布的优化布局策略，间距弦长比3.33可显著提升平均推力系数（TDW+2.7%，PDW+6.5%），为船舶减碳提供关键气动设计依据。

　　

Highlight

翼帆间气动干扰效应通过数值模拟方法进行研究。首先，验证数值模拟方法在研究翼帆气动性能中的可行性和有效性。其次，采用数值模拟方法研究两种典型翼帆布局（串联双翼帆TDW和并联双翼WPDW）的气动干扰效应，分析两种典型翼帆布局在不同操作参数（如表观风角AWA和表观风速AWS）和设计参数（如翼帆间距）下的气动干扰规律。

Results（结果）

本研究专注于当翼帆面对特定表观风角（AWA）时，通过调整至最佳攻角（AOA）来最大化推力。基于此，对双翼帆进行数值模拟研究，并在多种干扰因素下获得气动性能结果，这些因素包括操作参数如AWA和AWS，以及设计参数如翼帆间距。

Optimization arrangement of wingsails（翼帆的优化布局）

为使研究更具普适性，对翼帆间距进行无量纲处理，即间距弦长比d/c。翼帆间距20 m、30 m、40 m、50 m、60 m和70 m对应的比值分别为1.33、2、2.67、3.33、4和4.67。以d/c=2作为翼帆间距优化的基准。每种间距弦长比下两种翼帆布局的推力系数对比如图21所示。

Conclusions（结论）

基于数值模拟方法研究了翼帆间的气动干扰效应。首先，验证了数值模拟方法在研究翼帆气动性能中的可行性和有效性。其次，采用数值模拟方法研究了两种典型翼帆布局（即TDW和PDW）的气动干扰效应，分析了两种典型翼帆布局在不同操作参数（如AWA和AWS）和设计参数（如翼帆间距）下的气动干扰规律。