混合驱动仿生机器鱼自推进水动力学数值研究与游动性能评估

本文针对传统单一驱动水下机器人机动性差、环境适应性不足的问题，开展了混合驱动（螺旋桨推进与仿生尾鳍摆动结合）仿生机器鱼的CFD自推进数值模拟研究。通过统一运动学模型和多种自推进工况，系统分析了其在单一及混合推进模式下的游动性能与流体动力学特性。结果表明，混合驱动模式在高速游动时具有更好的速度稳定性，在低雷诺数（Re）和高斯特劳哈尔数（St）条件下能量利用率更高。研究还发现尾鳍纵向水动力系数随St数显著增加，且当St数低于约0.3时尾鳍无法提供推力辅助。该研究为新型混合驱动机器鱼的驱动参数设计与配置优化提供了重要理论依据。

　　

随着各国海洋战略的深入和水下技术的持续进步，智能水下机器人的设计与开发受到了广泛关注。模仿鱼类等海洋生物独特波动运动的仿生机器鱼，因其卓越的敏捷性、高隐蔽性和对环境扰动小的特点，成为研究前沿。然而，无论是依靠身体/尾鳍（BCF）推进还是中央/胸鳍（MPF）推进的传统仿生机器鱼，在复杂海流和不稳定水环境中，尤其是小型机器鱼，其机动性和运动稳定性会大打折扣，难以维持稳定的巡航姿态，限制了其在真实海洋环境中的应用。另一方面，大型仿生机器鱼则因布放回收过程复杂、运营成本高昂而难以普及。相比之下，将仿生原理与先进的螺旋桨推进器技术相结合，构建混合驱动系统，被认为是缓解纯仿生水下机器人欠驱动特性显著、提升其机动性和环境适应性的一个有前景的解决方案。

为了深入探究混合驱动仿生机器鱼的游动性能，揭示其内在的水动力机理，来自山东大学海洋科学与技术研究院的研究团队在《Journal of Ocean Engineering and Science》上发表了他们的最新研究成果。研究人员以仿生大白鲨为灵感，设计了一款配备双螺旋桨推进器和三关节仿生尾鳍的混合驱动机器鱼。他们采用计算流体动力学（CFD）数值模拟方法，系统地研究了在不同螺旋桨转速和尾鳍摆动频率参数组合下，机器鱼的自推进运动过程，并对其游动性能和水动力特性进行了全面评估。

研究人员为开展此项研究，主要运用了几个关键技术方法：首先，建立了混合驱动机器鱼的三维几何模型和统一运动学模型，精确描述了其多刚体结构和尾鳍的指数波动摆动规律。其次，利用基于有限体积法的CFD软件（Ansys Fluent），结合重叠网格和滑移网格技术，高效且准确地模拟了机器鱼在静水中的自推进过程，并进行了网格无关性和时间步长无关性验证。再者，研究定义了包括巡航速度、速度波动指标（RMSE, MAE, MAPE）、能量利用率因子（η）以及斯特劳哈尔数（St）和雷诺数（Re）等一系列评价指标，以量化分析其游动性能。最后，通过分析作用在鱼体各部分的瞬时水动力、水动力系数以及流场结构（如Q准则涡结构），深入揭示了其推进机理和不同驱动模式间的耦合效应。

5.1. 游泳前进速度结果分析

研究人员模拟了机器鱼在纯尾鳍推进、纯螺旋桨推进以及混合驱动模式下的游动过程。结果表明，机器鱼的巡航速度随尾鳍摆动频率或螺旋桨转速的增加而增加。在混合驱动模式下，当螺旋桨转速较高而尾鳍摆动频率较低时（导致St数较低），巡航速度有时甚至会低于纯螺旋桨驱动模式。速度稳定性分析显示，在较高的运动速度下（即高尾鳍频率和高螺旋桨转速组合），机器鱼的速度波动幅度相对较小，表现出更好的速度稳定性。例如，在尾鳍频率2.5 Hz、螺旋桨转速2500 rpm时，机器鱼达到了最高的巡航速度（约1.48 BL/s）和最佳的稳定性。

5.2. 能量利用率因子结果分析

能量利用率因子是衡量机器鱼能量利用效率的关键指标。研究发现，在纯尾鳍推进模式下，能量利用率因子随尾鳍频率先增后减，在2 Hz时达到峰值（约0.83），且始终高于0.7。而在纯螺旋桨推进模式下，能量利用率因子随转速增加而增加，但最高仅约为0.35。在混合驱动模式下，能量利用率因子与尾鳍推力占总推力的比例（R_tail）正相关，与螺旋桨推力占比（R_prop）负相关。同时，能量利用率因子在低Re数和高St数的游动条件下更高。例如，在尾鳍频率2.5 Hz、螺旋桨转速750 rpm时，能量利用率因子达到混合模式下的最高值（约0.57）。

5.3. 水动力和系数分析

对作用在机器鱼身体各部分的净水动力及其系数进行分析发现，在纯尾鳍推进模式下，鱼头主要产生阻力，尾鳍是推力的主要来源，且各身体部分的水动力系数在不同摆动频率下基本重合，因为其St数保持相对恒定。在混合驱动模式下，随着St数的变化，各身体部分的水动力系数呈现不同趋势：鱼头和前两个尾关节的平均纵向水动力系数（C_x）随St数增加略有下降，而尾鳍的平均纵向水动力系数（C_x3）则显著增加。特别重要的是，当St数低于约0.3时，尾鳍的平均纵向力系数为负值，意味着尾鳍摆动不仅不提供推力，反而产生阻力。纵向和横向水动力系数的波动幅度（Amp_xi, Amp_yi）均随St数的增加而显著增加，且均可较好地用St数的二次函数拟合。

5.4. 流场分析

通过速度云图、压力云图和基于Q准则的三维涡结构可视化，研究人员深入观察了机器鱼尾迹流场的演化。在St数较高时（如纯尾鳍模式），尾鳍后方能形成规则的反卡门涡街，涡对相互作用产生射流，从而提供有效推力。然而，在混合驱动模式下，当螺旋桨转速较高导致St数较低时（如St < 0.3），螺旋桨的尾流会“切割”甚至破坏尾鳍产生的偶极涡结构，使得尾鳍的推力产生机制失效，尾鳍摆动反而会阻碍机器鱼前进。这从流动机理上解释了为何在某些混合驱动参数下巡航速度反而降低。同时，流场分析也支持了速度稳定性的结论：当St数低、螺旋桨推力占比高时，推力波动小，速度更稳定。

本研究通过系统的CFD数值模拟，深入探讨了混合驱动仿生机器鱼在不同驱动参数下的游动性能和水动力特性。主要结论包括：混合驱动模式能够拓展机器鱼可达到的St数和Re数范围；在高速游动条件下，混合驱动能提供更好的速度稳定性；在维持低Re数和高St数的游动条件时，混合驱动具有更高的能量利用率；尾鳍的纵向水动力系数随St数显著增加，且存在一个临界St数（约0.3），低于此值时尾鳍无法提供推力辅助，甚至可能产生阻力。这些发现深刻揭示了螺旋桨推进与仿生尾鳍摆动之间的耦合机理，特别是St数在其中的关键作用。该研究不仅为理解混合驱动水下机器人的流体动力学提供了新的见解，而且为其驱动参数的优化设计、运动控制策略的制定以及性能预测提供了重要的理论依据和数据支持，对推动高性能、高能效仿生水下机器人的发展具有重要意义。未来的研究可进一步探索机器鱼在三维空间运动中的复杂耦合机理，并利用物理样机对能量消耗等指标进行实验验证。