基于伴随速度预测程序的多工况水翼优化及其在AC75美洲杯帆船中的应用

本研究针对水翼在复杂航行条件下的性能优化难题，开发了基于伴随方法的速度预测程序(VPP)梯度优化框架，实现了AC75美洲杯帆船水翼在6种典型工况下的高效设计。通过平均速度梯度(VMG)多目标优化，使水翼平均性能提升7.2%，单场比赛节省81.9秒，为航海装备智能设计提供了新范式。

　　

在航海竞技的巅峰赛事美洲杯（America's Cup）中，水翼技术（Hydrofoil）的突破往往决定胜负。自2013年引入水翼系统后，AC75级帆船能以"飞行"姿态突破传统流体阻力限制，但复杂海况下的水翼性能优化始终是工程难题。传统方法受限于计算成本和设计变量数量（通常<10个），难以平衡不同航向（上/下风）和风速（8-14节）的冲突需求。更棘手的是，水翼形状微小变化会通过六自由度耦合影响整船姿态，需要建立包含全船物理模型的优化体系。

为解决这一挑战，南安普顿大学团队开发了革命性的多工况优化框架。研究将伴随方法（Adjoint Method）与速度预测程序(Velocity Prediction Program, VPP)结合，首次实现68个设计变量的梯度优化，涵盖水翼的翼型、扭转分布和平面形状。通过分析奥克兰赛区历史气象数据，选取3种风速（8/11/14节）及其对应航向共6种工况，采用加权平均速度梯度(V_MG)作为目标函数。关键技术包括：1）FS-Equilibrium六自由度VPP平台构建全船物理模型；2）伴随法高效计算高维梯度；3）IPOPT优化器实现多目标平衡；4）参数化建模生成水翼几何。

条件分析
基于2021年美洲杯气象数据确立6种核心工况，涵盖比赛允许的6.5-21节风速范围。通过历史数据分析确定8/11/14节三个特征风速及其上下风航态，构成优化基准。

参数化模型
采用四站位控制点定义水翼骨架，结合弦长/扭转分布参数生成三维几何。创新性地将"翼盒规则"（Foil box）约束融入模型，满足AC75级921kg重量限制和对称性要求。

速度预测模型
FS-Equilibrium VPP平台集成升力线理论（Lifting line method）和流体力学方程，精确计算水翼升阻特性与船体运动的耦合效应。该模型通过德国柏林工业大学验证，曾应用于Groupama C级双体船等著名设计。

多工况优化策略
突破性地将单工况伴随VPP扩展至多目标优化：每次迭代并行求解6种工况的V_MG及梯度，经加权平均后驱动IPOPT优化器。计算成本与单工况相当，却实现全局性能提升。

个体优化对比
单工况优化显示不同条件下最优水翼存在显著差异：上风11节工况最优设计在下风14节时性能下降19.7%，证实多工况优化的必要性。

多工况优化结果
经过150次迭代获得全局最优解，平均V_MG提升7.2%。创新设计的Y型水翼（Y-Foil）在翼梢采用双襟翼结构，平衡不同攻角下的升阻特性。

最优水翼对比
多工况水翼虽在各单项中非最优，但综合表现最佳：相比初始设计，在标准赛程（4×1.5海里）节省81.9秒，较各单项最优设计的平均性能仍高出3.1%。

这项研究开创了航海装备智能设计的新范式。通过伴随VPP框架，首次实现高自由度水翼的多工况协同优化，计算效率比传统方法提升两个数量级。特别值得注意的是，该方法可扩展至翼型精细优化和结构设计，为下一代美洲杯帆船提供技术储备。研究还揭示出不同赛区气象特征对水翼设计的决定性影响，为赛事装备的本地化适配提供理论依据。正如作者Tannenberg强调的，这种"一次计算，全局优化"的理念，可推广至其他流体机械设计领域，如潜艇舵翼、风力机叶片等。该成果发表于《Ocean Engineering》，被审稿人誉为"航海工程与计算优化结合的典范"。