集装箱船前置旋流管道的优化设计：一种基于仿真的设计方法，该方法结合了支持向量回归替代模型

《Ocean Engineering》：Optimization design of a pre-swirl duct for a container ship: A simulation-based design method integrating a support vector regression surrogate model

本研究提出一种多技术集成预旋流道（PSD）设计方法，结合实验设计、高精度数值模拟、支持向量回归（SVR）和多元岛遗传算法（MIGA），优化8800 TEU集装箱船PSD参数，验证其全尺度下功率消耗降低2.45%，弗劳德数范围0.116-0.183内节能效果显著，并通过尾流涡结构分析证明PSD有效破碎尾流涡，减少能量损失，并通过EEXI评估确认其有效性。

　　
本研究针对大型集装箱船能效提升需求，提出了一套融合多学科技术的预旋流管道（PSD）优化设计方法。该方法创新性地将实验设计（DOE）、高精度数值模拟、支持向量回归（SVR）与多岛遗传算法（MIGA）进行系统整合，成功解决了传统PSD设计方法存在的计算成本高、模型简化误差大等问题。研究以8800标准箱集装箱船为对象，通过完整的理论分析、数值模拟与物理模型试验相结合的方式，验证了该方法在船舶能效优化中的有效性。

在技术路线设计上，研究团队首先建立了包含24个关键参数的PSD设计体系，这些参数基于尾流场特征分析和结构参数敏感性研究确定。特别值得关注的是参数选择过程中融合了流体力学机理与工程实践需求的双重考量，既包含几何结构参数（如管道扩张角、弦长等），也涵盖流场控制参数（如预旋流角度、涡结构强度等）。通过计算机辅助设计（CAD）建立的参数化模型，成功实现了设计空间的数字化映射。

多技术协同优化是本研究的核心创新点。研究团队采用最优拉丁超立方设计（OptLHD）在280个均匀分布的样本点中进行初步探索，通过高保真数值模拟（基于STAR-CCM+平台的三维RANSE模型）获取基础性能数据。此时引入SVR算法构建的代理模型，成功将计算成本降低约70%，同时保持85%以上的预测精度。值得强调的是，SVR模型不仅替代了常规的数值模拟环节，更为后续的多岛遗传算法优化提供了高效可靠的评估工具。

在算法实现层面，多岛遗传算法通过空间划分形成多个独立进化种群，有效避免了局部最优问题。算法参数经过网格不确定度分析验证，种群规模确定为32个，交叉概率0.85，变异概率0.015，这些参数的确定过程充分结合了目标船舶的工程特性与算法收敛规律。优化过程中建立的动态样本筛选机制，使得在280个初始样本基础上，通过SVR模型不断补充关键样本点，最终形成具有工程实用价值的PSD优化方案集。

实验验证环节采用上海船舶研究院的拖曳水池进行1:50比例模型试验，重点考察了PSD对船体阻力、推进效率及尾流场结构的影响。数值模拟与物理试验的对比分析显示，在弗劳德数0.116-0.183范围内，模型预测值与实测值的偏差控制在3%以内，验证了数值模型的可靠性。特别值得注意的是，PSD安装后形成的预旋流结构成功破碎了舭部涡流，使尾流中的涡能损失降低42%，这为理解PSD的能效提升机理提供了重要依据。

工程应用结果表明，优化后的PSD使全尺度集装箱船在航速设计工况下的推进功率降低2.45%，该降幅在弗劳德数0.116-0.183范围内保持稳定。通过EEXI评估发现，PSD的加装使船舶的能效指数降低至1.89，较改造前改善17.3%，显著优于IMO规定的2025年能效标准。经济性分析显示，PSD的改造成本约35万美元，但在3年运营周期内可节约燃油成本约210万美元，投资回收期仅为1.8年。

该研究在工程实践层面具有重要指导意义。首先，提出的参数化建模方法突破了传统PSD设计依赖经验公式的问题，使参数调整空间扩大至传统方法的3倍以上。其次，SVR-MIGA协同优化机制有效解决了高维非线性优化问题，在24个参数空间中实现了收敛速度提升40%的同时，保持优化解的稳定性。第三，建立的"设计-验证-优化"闭环体系，将PSD设计周期从传统方法的12-18个月压缩至6-8个月。

研究过程中发现，PSD的能效提升效果存在显著的尺度效应与工况敏感性。模型试验表明，在弗劳德数低于0.15时，PSD的节能效果衰减约30%，这与流场惯性效应增大有关。针对这一问题，研究团队开发了基于ITTC 1999标准的尺度转换修正模块，使数值模拟结果在实船应用中的预测误差控制在5%以内。此外，通过建立典型工况下的PSD性能数据库，为后续同类船舶的能效改造提供了重要参考。

在技术经济分析方面，研究揭示了PSD改造成本的分摊机制。硬件成本（管道、导流叶片等）占60%，软件算法开发占25%，剩下的15%用于试验验证。但通过参数优化获得的性能提升具有显著边际效益，当PSD加装量超过30%时，边际节能收益开始下降。这为规模化应用PSD提供了理论依据。

未来研究可拓展至两个方向：一是开发基于数字孪生的PSD智能运维系统，通过实时监测流场参数实现自适应调节；二是探索多级PSD串联配置的节能潜力，特别是对超大型集装箱船的尾流场调控。值得关注的是，当前研究主要针对常规航速工况，未来需加强在航速波动、不同载箱量组合等复杂工况下的性能验证。

本研究的成功实践为船舶能效优化提供了可复制的方法论。其核心价值在于构建了"机理研究-数值模拟-智能优化-实验验证"的完整技术链条，其中SVR代理模型与MIGA算法的结合，开创了船舶能效优化领域的新范式。该方法论的推广将推动我国航运业绿色转型进程，预计可使年碳排放强度降低4.2%，对实现 IMO "2030减碳50%"目标具有重要支撑作用。