Optimización de Hélices Marinas: Una Metodología de Dos Etapas con Algoritmos de Región de Confianza y Método Nelder-Mead con OpenFOAM

Autores/as

  • Nicolás A. Antonelli Universidad Nacional de Mar del Plata, Facultad de Ingeniería, Grupo de Ingeniería Asistida por Computadora & Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Mar del Plata, Grupo HidroSim & Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Mar del Plata, Argentina.
  • Gustavo E. Carr Universidad Nacional de Mar del Plata, Facultad de Ingeniería, Grupo de Ingeniería Asistida por Computadora & Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Mar del Plata, Argentina.
  • Santiago Urquiza Universidad Nacional de Mar del Plata, Facultad de Ingeniería, Grupo de Ingeniería Asistida por Computadora & Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Mar del Plata, Grupo HidroSim. Mar del Plata, Argentina.

DOI:

https://doi.org/10.70567/mc.v41i19.98

Palabras clave:

Hidrodinámica Naval, Fluidodinámica Computacional, Optimización de formas

Resumen

Las hélices son fundamentales en las embarcaciones, ya que transforman la energía del motor en empuje, afectando su operación y eficiencia. Una selección incorrecta puede generar problemas de velocidad, maniobrabilidad y alto consumo de combustible. Es crucial desarrollar metodologías con herra- mientas de CFD para realizar estimaciones preliminares en el diseño y asegurar eficiencia y seguridad. Este trabajo propone un enfoque de optimización en dos etapas: primero, usando un algoritmo multivariable de región de confianza, y luego un método Nelder-Mead combinado con restricciones aplicadas mediante Newton-Raphson en OpenFoam. Se estudian variaciones geométricas en hélices de la serie B, obteniendo mejoras en su rendimiento bajo condiciones operativas específicas.

Citas

Adam N., Fitriadhy A., Chong Jin Q., y Haryanto T. Computational analysis on b-series propeller performance in open water. Marine Systems Ocean Technology, 15:1-9, 2020. https://doi.org/10.1007/s40868-020-00087-z

Antonelli N., Carr G., y Urquiza S. Optimización de propulsores navales para el proceso de potenciación de buques., 2024. III Jornadas de Ciencia y Tecnología - III Encuentro de investigadores en formación. En prensa.

Antonelli N., Carr G.E., y Urquiza S. OptimizaciÓn de formas de propulsores navales utilizando openfoam. (artículo completo) Mecánica Computacional. Industrial Applications, XL(36):1277-1283, 2023. ISSN 2591-3522.

Bhattacharyya A., Krasilnikov V., y Steen S. A cfd-based scaling approach for ducted propellers. Ocean Engineering, 123:116-130, 2016. ISSN 0029-8018. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2016.06.011

Carlton J. 1 - the early development of the screw propeller. En J. Carlton, editor, Marine Propellers and Propulsion (Second Edition), páginas 2-10. Butterworth-Heinemann, Oxford, second edition edición, 2007. ISBN 978-0-7506-8150-6. https://doi.org/10.1016/B978-075068150-6/50003-6

Carr G.E., Vaccari A., Giménez J.A., Sanchez Y., Biocca Nicolás Antonelli N.A., Martinez J.F., y Urquiza S. AutomatizaciÓn de generaciÓn de mallas para la optimizaciÓn de propulsores navales. (artículo completo) Mecánica Computacional. Industrial Applications, XXXVI(12):499-510, 2018. ISSN 2591-3522.

Conn A.R., Gould N.I.M., y Toint P.L. Trust Region Methods. Society for Industrial and Applied Mathematics, 2000. ISBN 9780898719857. https://doi.org/10.1137/1.9780898719857

Demirel Y.K., Khorasanchi M., Turan O., Incecik A., y Schultz M.P. A cfd model for the frictional resistance prediction of antifouling coatings. Ocean Engineering, 89:21-31, 2014. ISSN 0029-8018. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2014.07.017

Gaggero S., Tani G., Villa D., Viviani M., Ausonio P., Travi P., Bizzarri G., y Serra F. Efficient and multi-objective cavitating propeller optimization: An application to a high-speed craft.Applied Ocean Research, 64:31-57, 2017. https://doi.org/10.1016/j.apor.2017.01.018

Krasilnikov V.I., Sun J., y Halse K.H. Cfd investigation in scale effect on propellers with different magnitude of skew in turbulent flow. 2009.

Kuiper G. The Wageningen Propeller Series. MARIN publication. Maritime Research Institute Netherlands, 1992. ISBN 9789090072470.

Lee H., Song M.C., Suh J.C., y Chang B.J. Hydro-elastic analysis of marine propellers based on a bem-fem coupled fsi algorithm. International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering, 6(3):562-577, 2014. ISSN 2092-6782. doi:10.2478/ijnaoe-2013-0198. https://doi.org/10.2478/IJNAOE-2013-0198

Nelder J. y Mead R. A simplex method for function minimization. Computer Journal, 7:308, 1965. https://doi.org/10.1093/comjnl/7.4.308

Nouri N.M., Mohammadi S., y Zarezadeh M. Optimization of a marine contra-rotating propellers set. Ocean Engineering, 167:397-404, 2018. ISSN 0029-8018. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2018.05.067

Tu T.N. Numerical simulation of propeller open water characteristics using ranse method. Alexandria Engineering Journal, 58(2):531-537, 2019. https://doi.org/10.1016/j.aej.2019.05.005

Verma A., Jang H., y Mahesh K. Investigating the effect of hull on marine propeller in crashback using les. páginas 12003-, 2011.

Wilhelm D. Rotating flow simulations with openfoam. International Journal of Aeronautical Science Aerospace Research, páginas 1-7, 2015. https://doi.org/10.19070/2470-4415-SI01001

Yeo K.B. y Hau W.Y. Fundamentals of marine propeller analysis. J. Appl. Sci. (Faisalabad), 14(10):1078-1082, 2014. https://doi.org/10.3923/jas.2014.1078.1082

Descargas

Publicado

2024-11-08

Número

Sección

Artículos completos del congreso MECOM 2024