当这期特刊构思之初，我们的目标是捕捉一个变化迅速的领域。船舶流体力学始终扎根于经典水力学，但如今所提出的问题更为广泛，而回答这些问题可用的工具也大大增强了[1,2,3]。高保真CFD、多相建模、流固耦合、数据驱动方法以及改进的实验技术正越来越多地协同使用，而非孤立应用[4,5]。与此同时，对海洋工程的要求也发生了变化：水动力性能现在必须与安全、能效、环境影响以及实际运行条件一并考量[6]。
本特刊所收录的九篇论文反映了这一转变。它们并不遵循单一的方法论路径，也不应如此。相反，它们展示了现代船舶流体力学如何从预测阻力、推进和运动，扩展至对船舶和海洋系统更为整合的理解。纵观整个合集，流体力学成为连接物理行为与工程决策的桥梁，涉及潜艇尾流和紧急上浮、LNG晃荡、螺旋桨空蚀、空气润滑、船舶-直升机相互作用、事故重建以及船体表面状态等方面。
一个尤为明确的主题是，复杂流场现在能够以更高的保真度来表示。Lu等人（贡献1）利用延迟分离涡模拟（DDES）结合流体体积法（VOF），研究了水下航行器的耦合水动力与热尾流。通过考察不同航速、潜深和热排放条件，该研究超越了传统的阻力计算，分析了尾流特征的结构与持续衰减。这代表了海军水力学领域更广泛的转变：关注量不再始终是单一积分系数，而可能是三维、非定常、多物理量流场的演化。
Guo等人（贡献2）从一个截然不同的角度切入相关问题。他们的时空图神经网络将基于图的学习与循环建模相结合，用于预测非结构化网格上的SUBOFF流场。这很重要，因为非结构化CFD网格是复杂海洋几何结构的自然表示，但传统基于图像的神经网络难以处理。该研究表明，数据驱动模型有可能以远低于传统CFD的计算成本复现水动力场的时变发展。该论文并非建议用机器学习取代基于物理的仿真，而是指向一种更有前景的未来关系：高保真CFD可以生成具有物理意义的信息，而精心构建的学习模型可以更快速地将这些信息用于设计探索、优化和实时应用。
Chen等人（贡献3）涉及了安全攸关的潜艇操作问题，他们开发了一种耦合数值处理方法来分析压载舱高压气体排出与紧急上浮运动的耦合。紧急上浮本质上是系统问题：舱内压力、排水、浮力、艇体运动和周围流场协同演化。将这些过程独立处理会遗漏它们之间重要的反馈。因此，该研究体现了现代海洋仿真另一个具有标志性的方向——从孤立的部件模型转向能够更好反映船舶实际运行表现的耦合模型。
多相和耦合现象在本特刊的其他论文中也大量出现。Zhao等人（贡献4）研究了B型LNG舱在紧急制动过程中的晃荡和蒸发气（BOG）生成。该研究将剧烈的液面运动与传热传质联系起来，证明装载条件和船舶运动可以同时影响冲击载荷和BOG行为。此类问题提醒我们，海洋工程中的"流体力学"很少仅仅关乎流体：其实际后果可能涉及结构安全、货物管理、热过程和运行决策。
Huang等人（贡献5）通过利用双向流固耦合研究复合材料螺旋桨的空蚀问题，提供了互补案例。水动力载荷使螺旋桨变形，而变形反过来改变水动力和空蚀响应。通过考察不同的铺层方向，该研究将结构裁剪视为水动力设计的一部分。这是一个有价值的视角。随着推进系统变得更轻、更适应，结构设计和水力学设计之间的界限变得不再清晰，有意义的优化越来越需要将两者一起考虑。
复杂流动与海洋运行之间的相互作用进一步由Ma等人（贡献6）的案例加以说明，他们利用非定常CFD耦合气动配平程序，研究了直升机在船舶飞行甲板上方悬停的情况。船舶空气尾流和旋翼流动构成强非定常气动环境，而飞行器控制系统必须不断响应由此产生的载荷。虽然这一问题处于海洋工程与航空航天工程的交叉界面，但它自然地属于现代船舶流体力学范畴，因为安全的机载航空运行直接依赖于对船舶周围流场及其与飞行器相互作用的理解。
本合集中的两篇论文涉及一个对航运业日益成为核心挑战的问题：通过更好地控制船体附近流动来减少能耗和排放。Min等人（贡献7）研究了空气润滑系统CFD预测对数值建模选择的敏感性。空气润滑因其降低摩擦阻力的潜力而具有吸引力，但气水界面和由此产生的气膜行为难以可靠预测。通过系统地将建模参数与实验观测进行对比，该研究为学术界提供了特别有用的东西：不仅仅是又一个数值结果，而是关于如何生成和解释此类结果的指导。
Bordbar等人（贡献8）聚焦于同一近壁问题的另一面——实际表面状态对湍流摩擦阻力的影响。将表面表征与基于RANS和LES的分析相结合，该研究考虑了涂覆、生物污垢和清洁后的海洋表面。其重要性不仅在于个别预测，还在于方法论：它为从实测表面形貌到水动力罚值的工程估算建立了一条路径。该工作还强调了在将表面处理直接关联到性能变化时需要谨慎，特别是当涂层条件和水的暴露可能同时影响实测粗糙度时。这种细致的解释对于实验室和数值研究能够指导实际的船体维护和脱碳决策至关重要。
Kim和Valanto（贡献9）从另一个角度阐述了计算在海洋安全中的作用。他们重新审视了MV Estonia（爱沙尼亚号）事故，将进水与沉没的数值模拟与涉及多条随机波浪序列的统计处理相结合。在事故重建中，单次模拟可以证明某种情景是可能的，但无法确立该行为相对于其他替代情景的可能性。模拟集合的使用因此代表了向具有不确定性感知能力的法医水动力学迈进的重要方法学步骤。更广泛地说，该研究表明，数值方法不仅可以为未来船舶设计做出贡献，也能为审慎解读过去复杂事件提供支持。
综合来看，这九篇贡献揭示了若干共同的启示。第一，只有当高保真度伴随着验证、确认以及对建模不确定性的理解时，它才是有用的[7]。无论方法是DDES、URANS、LES、VOF、FSI还是神经网络，复杂度本身并不能保证洞见。第二，耦合至关重要。许多最重要的海洋问题恰恰产生于流动与其他因素的相互作用：传热、结构变形、舱内进水、控制系统、自由面运动或运行机动。第三，计算效率正变得几乎与计算精度同等重要。高保真方法仍然不可或缺，但代理建模、图学习和降成本数值策略的日益使用反映了将先进水动力学引入优化循环、数字孪生和运行决策支持的迫切需求。
图1总结了这种广度，将每篇贡献的主要建模方法与所涉及的海洋问题及其更广泛的工程意义联系起来。该图也清楚地表明，这些论文之间的联系并非在于某一种数值技术，而在于共同的方向：利用对流体行为更好的表征来使海洋工程决策更安全、更快速、更可持续。
图1. 特刊"船舶流体力学高级研究"九篇贡献的主题图，展示了其主要建模方法与海洋应用及更广泛工程意义之间的关系。
展望未来，我预计这种融合趋势将持续。船舶流体力学的下一阶段可能会将高保真物理仿真与数据驱动加速相结合，这种方法正日益得到全尺寸测量的支持。物理信息神经网络和基于图的学习、不确定性量化、可微分和伴随方法、改进的多相建模以及实时数字孪生应用等都提供了可观的机会。然而，根本性挑战仍然熟悉：模型必须在工程决策所要求的精度水平上表征重要的物理现象。维持先进方法与有意义的物理理解之间的这种联系将至关重要。
担任本特刊客座编辑是一段愉快的经历。我感谢所有作者将他们的研究成果托付给本合集，感谢审稿人细致的评审帮助提升了已发表论文的质量。我还要感谢《海洋科学与工程杂志》（Journal of Marine Science and Engineering）编辑团队在整个过程中给予的支持。我希望读者不仅能将本合集视为当前进展的记录，也能从中看到船舶流体力学的未来方向：走向一个更为互联的学科，在此学科中，计算、实验、数据和工程判断协同工作，以应对船舶和海洋系统日益复杂的需求。
