Collaborative CFD Exercise for a Submarine in a Steady Turn
Notice bibliographique
Résumé
The application of viscous-flow solvers to calculate the forces on ship hulls in oblique motion has been studied for a long time. However, only a few researchers have published work in which the flow around ships in steady turns was studied in detail. To predict ship manoeuvres, an accurate prediction of the loads due to rotational motion is also required. In a collaborative CFD exercise, the Submarine Hydrodynamics Working Group (SHWG) performed calculations on the bare hull DARPA SUBOFF submarine to investigate the capability of RANS viscous-flow solvers to predict the flow field around the hull and the forces and moments for several steady turns. In the study, different commercial as well as bespoke flow solvers were used, combined with different turbulence models and grid topologies. The work is part of a larger study aiming to improve the knowledge and understanding of underwater vehicle hydrodynamics. In this paper, the results of the exercise will be presented. For several cases, verification studies are done to estimate the uncertainties in the results. Flow fields predicted by the different members of the SHWG are compared and the influence of the turbulence model will be discussed. Additionally, the computed forces and moments as a function of the drift angle during the steady turns will be validated. It will be demonstrated that using sufficiently fine grids and advanced turbulence models without the use of wall functions will lead to accurate prediction of both the flow field and loads on the hull.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».