Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ Cơ kỹ thuật: Ứng dụng phương pháp lọc kalman hiệu chỉnh bài toán vật thể chuyển động dưới nước

Trong khuôn khổ luận văn này, tác giả đề xuất việc ứng dụng phương pháp lọc Kalman kết hợp với phương pháp CFD để hiệu chỉnh quá trình tính toán vận tốc chuyển động của một vật thể dạng mảnh đồng thời mô phỏng sự xuất hiện khoang rỗng khi vật thể di chuyển trong môi trường nước. Sự kết hợp này được kỳ vọng sẽ giúp giảm thiểu sai số trong quá trình tính toán đồng thời thể hiện được sự tương tác giữa chuyển động của vật thể và dòng chảy xung quanh.

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN VĂN TÙNG ỨNG DỤNG PHƢƠNG PHÁP LỌC KALMAN HIỆU CHỈNH BÀI TOÁN VẬT THỂ CHUYỂN ĐỘNG DƢỚI NƢỚC Ngành: Cơ kỹ thuật Chuyên ngành: Cơ kỹ thuật Mã số: 8520101.01 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ CƠ KỸ THUẬT Hà Nội – 2018 MỤC LỤC MỞ ĐẦU Chƣơng – Tổng quan chuyển động môi trƣờng nƣớc vật thể dạng mảnh 1.1 Đặc điểm chuyển động vật thể dạng mảnh có hiệu ứng khoang rỗng 1.1.1 Ngu n gốc ản ch t c hiệu ứng khoang rỗng 1.1.2 Hiệu ứng khoang rỗng c a vật thể dạng mảnh di chuyển nước 1.1.3 Dạng chuyển động c vật thể dạng mảnh khoang rỗng 1.2 T nh h nh nghiên cứu v chuyển động nước c a vật thể dạng mảnh 1.2.1 C c nghiên cứu điển h nh v chuyển động nước c a vật thể với hiệu ứng kho ng rỗng c c c t c giả nước 1.2.2 C c nghiên cứu điển h nh v chuyển động nước c a vật thể với hiệu ứng kho ng rỗng c c c t c giả nước Chƣơng – Mơ hình mơ tả chuyển động vật thể mơi trƣờng nƣớc có khoang rỗng xuất 2.1 Mô h nh động lực học vật thể chuyển động khoang rỗng 2.2 Mô h nh động lực học dòng chảy (nước) xung quanh vật thể 11 2.2.1 Mơ hình dịng hỗn hợp (Mixture model) 11 2.2.2 Mơ hình dịng chảy rối Realizable k – ε 11 2.2.3 Mơ hình khoang rỗng (Cavitation model) 11 Chƣơng – Ứng dụng phƣơng pháp lọc Kalman vào toán vật thể chuyển động dƣới nƣớc có xuất khoang rỗng 13 3.1 Giới thiệu v phương ph p lọc Kalman 13 3.1.1 Phương ph p lọc Kalman cổ điển 13 3.1.2 Phương ph p lọc Kalman phi tuyến 13 3.2 Kết hợp lọc Kalman SEIK với ANSYS Fluent 15 3.3 Mơ hình mơ ANSYS Fluent 16 3.3.1 Xây dựng lưới tính tốn 16 3.3.2 Thiết lập ANSYS Fluent 17 Chƣơng – Kết tính tốn với mơ hình số kết hợp 19 4.1 Vận tốc chuyển động khoang rỗng c a vật thể 19 4.1.1 So sánh với giá trị tham khảo giả định 19 4.1.2 So sánh với thực đo liên tục 20 4.1.3 So sánh với thực đo gi n đoạn 20 4.2 Kết mơ hình thành khoang rỗng bao quanh vật thể 20 KẾT LUẬN 22 TÀI LIỆU THAM KHẢO 23 DANH MỤC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN VĂN 25 MỞ ĐẦU Vật thể chuyển động nước nói chung toán phức tạp, nh t có tham gia c a dịng chảy nhi u pha Khi vật thể có dạng mảnh (slender body) di chuyển với vận tốc lớn (≥ 50m/s) môi trường nước, tượng khoang rỗng xu t mà phần nước (dạng lỏng) xung quanh vật thể chuyển hóa thành dạng (khí) Lớp nước (khí) bao bọc hầu hết vật thể (ngoại trừ phần đầu mũi) khiến cho lực cản c a môi trường giảm r t nhi u Nhờ có khoang rỗng tạo mà vật thể di chuyển quãng đường x Các nghiên cứu v vật thể chuyển động nước từ lâu nhi u nhóm nghiên cứu giới nghiên cứu ứng dụng Ở Việt N m v n đ mẻ Các nghiên cứu có ngồi nước v vật thể chuyển động nước chi thành hướng chính: - Nghiên cứu lý thuyết: o Nghiên cứu v tượng khoang rỗng: ảnh hưởng c a hình dạng vật thể đến xu t khoang rỗng; dạng khoang rỗng; hình dạng, kích thước khoang rỗng [19]; xâm thực cánh quạt c m y ơm cánh chân vịt tàu, [6] o Xây dựng c c mô h nh động lực học mô tả, dự đo n chuyển động c a vật thể di chuyển nước tượng khoang rỗng xảy [12, 14, 17] - Nghiên cứu thực nghiệm: o Xây dựng hệ thí nghiệm đo đạc chuyển động c a vật thể có tượng khoang rỗng xu t [20] Các nghiên cứu thực nghiệm ch yếu hướng đến mục đích kiểm chứng kết nghiên cứu lý thuyết (tính tốn, mơ số, ) Tuy nhiên việc tiến hành thí nghiệm có chi phí tốn nên khó thực nhi u lần, nh t với u kiện nghiên cứu nhi u khó khăn nước Do để giúp cho việc tính tốn, mơ số v mặt lý thuyết trở nên sát với thực nghiệm t cần sử dụng thêm c c phương ph p hiệu chỉnh tốn học cho mơ hình lý thuyết từ số liệu đo đạc Phương ph p lọc Kalman (Kalman filter) – số c c phương ph p hiệu chỉnh có độ xác c o sử dụng luận văn Phương ph p lọc K lm n bắt đầu phát triển vào năm 1960 nhà thống kê R.E Kalman [10, 11] công cụ sử dụng phổ biến thống kê toán học lý thuyết hiệu chỉnh Phương ph p lọc Kalman nghiên cứu ứng dụng tốn lan truy n nhiễm nước mặt [7] c a nhóm nghiên cứu lũ lụt Viện Cơ học Việc nghiên cứu áp dụng phương ph p tính to n đại giúp mơ hình mô tả mức độ lan truy n ô nhiễm gần với thực đo hơn; trình dự o mư lũ u hành liên h x c Trong khuôn khổ luận văn t c giả đ xu t việc ứng dụng phương pháp lọc Kalman kết hợp với phương ph p CFD để hiệu chỉnh q trình tính tốn vận tốc chuyển động c a vật thể dạng mảnh đ ng thời mô xu t khoang rỗng vật thể di chuyển môi trường nước Sự kết hợp kỳ vọng giúp giảm thiểu sai số trình tính tốn đ ng thời thể tương t c chuyển động c a vật thể dòng chảy xung quanh Luận văn chi thành chương bên cạnh phần Mở đầu, Kết luận danh sách Tài liệu tham khảo Nội dung c c c chương s u: - Chương 1: Giới thiệu v tổng quan chuyển động môi trường nước c a vật thể dạng mảnh - Chương 2: Giới thiệu v mơ hình lý thuyết mơ tả chuyển động c a vật thể môi trường nước có khoang rỗng xu t - Chương 3: Tr nh ày v ứng dụng phương ph p lọc Kalman vào toán vật thể dạng mảnh chuyển động mơi trường nước có xu t c a khoang rỗng - Chương 4: Tr nh ày c c kết c a luận văn Chƣơng – Tổng quan chuyển động môi trƣờng nƣớc vật thể dạng mảnh 1.1 Đặc điểm chuyển động vật thể dạng mảnh có hiệu ứng khoang rỗng 1.1.1 Ng n gốc ản chất củ hiệu ứng khoang rỗng Hiệu ứng kho ng rỗng (c vity) có ngu n gốc từ tượng xâm thực (c vit tion) c ch t lỏng Theo c c ọt khí đầu xu t mơi trường ch t lỏng đ ng nh t c c ọt khí ph t triển triệt tiêu theo c c đặc trưng kh c nh u phụ thuộc vào đặc điểm c d ng chảy ản ch t vật l c ch t lỏng Đi u kiện vật l để xảy r tượng xâm thực thể ví dụ d ng chảy o qu nh profile ngập nước h nh 1.1.1: Hình 1.1.1 – D ng chảy o qu nh profile Trong đó: V∞, P∞ vận tốc p su t c d ng chảy x vô c ng; h i điểm kh c nh u n m c ng đường d ng Phương tr nh Bernoulli cho h i điểm 2: V12 p V2 p      p2  p1  V2  V12  2g  g 2g  g (1.1.1) Để đầu xu t xâm thực th p2  pbh (pbh p su t ão h c ch t lỏng): p  pbh  V2  p2  p1  V2  V   pbh     1 0.5V12  V1   2 (1.1.2) Đặt: V  p p   bh2 ;  vi     0.5V1  V1  (1.1.3) Ở σ gọi số kho ng rỗng (cavitation number) Và u kiện để xảy r xâm thực    vi Gi trị σ nhỏ th tượng xâm thực (kho ng rỗng) ph t triển Nh n vào iểu thức t th y r ng σ phụ thuộc vào vận tốc mật độ p su t d ng chảy khí cạnh kh c th σ phụ thuộc vào áp su t ão h pbh mà pbh phụ thuộc vào nhiệt độ d ng chảy [1] 1.1.2 Hiệu ứng khoang rỗng vật thể dạng mảnh di chuyển dƣới nƣớc X t chuyển động c vật thể dạng mảnh (ví dụ viên đạn) mơi trường nước, vận tốc c a vật thể tăng lên dẫn đến p su t cục ộ mũi c vật thể giảm xuống Khi p su t mũi c vật thể giảm đến gi trị áp su t ão h pbh l c tượng kho ng rỗng đầu xu t tiếp tục ph t triển vận tốc c vật thể tiếp tục tăng Khi vận tốc c vật thể lớn 50m/s th kho ng rỗng o tr m hầu hết vật thể (ngoại trừ phần đầu mũi tiếp xúc trực tiếp với nước) Để tạo r khoang siêu rỗng này, tính to n r ng vận tốc c a vật thể phải tương đối lớn tương ứng với số khoang rỗng   0.01 [15] C c nghiên cứu đ u thống nh t r ng vật thể chuyển động không xo y ổn định nước th khoang rỗng tạo thành có dạng h nh elip 18, 24 H nh 1.1.2 r c c kiểu khoang rỗng tạo thành theo qu n điểm c c c nhà nghiên cứu Hình 1.1.2 – H nh d ng c khoang rỗng [18] Khoang rỗng h nh elip đóng đối xứng theo qu n điểm c Ryabushinsky đối tượng sử dụng Theo khoang rỗng mơ tả h nh 1.1.3 Hình 1.1.3 – Hình dạng elip c a khoang rỗng Phương tr nh mô tả h nh d ng c khoang rỗng iểu diễn s u: Lca   x  c d    y  với Dca  dc x ; Lca  c cx (1.1.4) 2     Lca   Dca          1.1.3 Dạng ch ển động củ ật thể dạng mảnh khoang rỗng Một vật thể dạng mảnh chuyển động qu n tính nước ên khoang rỗng vừ chuyển động v phí trước đ ng thời vừ chuyển động lắc xung qu nh mũi c [12, 16] Có dạng chuyển động điển h nh c vật thể bên khoang rỗng h nh 1.1.4 Hình 1.1.4 – Dạng chuyển động c vật thể khoang rỗng Khi vận tốc c vật thể giảm xuống đ ng ngh với số σ tăng lên kho ng rỗng ngày thu hẹp lại (v đường kính) hoàn toàn iến m t Sự iến m t c a khoang rỗng không t th nh l nh nh nh chóng giống iến m t c ọt khí tượng xâm thực qu tr nh co lại c đường kính kho ng rỗng 1.2 T nh h nh nghi n mảnh ch ển động dƣới nƣớc vật thể dạng 1.2.1 Các nghi n điển h nh ch ển động dƣới nƣớc vật thể ới hiệ ứng ho ng rỗng củ tác giả nƣớc ngồi Mơ h nh nghiên cứu c R R nd et al [16] xem mơ hình tiêu biểu mô tả vật thể dạng mảnh chuyển động môi trường nước với hiệu ứng kho ng rỗng (h nh 1.1.4) Trong qu tr nh vật thể chuyển động lực th y động xảy r vị trí: đầu mũi vị trí tương t c giữ vật thể thành khoang rỗng (h nh 1.2.1) Hình 1.2.1 – Mơ h nh nghiên cứu c R Rand et al R Rand et al đư r hệ phương tr nh chuyển động c a vật thể [16] sau:  2 mx   FD    Ax k cos    R   A x 1  cos  l  D  RL   Al x sin     I   RD a sin   RL a cos (1.2.1) d   Trong đó: Al   d   d  l sin   cos  h  phần diện tích c vật thể   ngập d ng chảy I mô men qu n tính c vật thể,  gi tốc góc c vật thể Một nghiên cứu khác dựa giả thiết c a R Rand et al [16] c a Salil S Kulkarni et al [12] Trong mô h nh Salil S Kulkarni et al phân chi qu tr nh chuyển động c a vật thể thành gi i đoạn riêng iệt: - Gi i đoạn I: vật thể chuyển động kho ng rỗng khơng có t c động c vật thể với mặt c kho ng rỗng - Gi i đoạn II: vật thể chuyển động k m theo t c động c đuôi vật thể với thành kho ng rỗng Trên sở họ thành lập cặp phương tr nh không tuyến tính mơ tả chuyển động c vật thể Bên cạnh giả thiết giống mô h nh c R Rand et al [16], Salil S Kulkarni et al [12 thêm số giả thiết kh c: - Chuyển động c vật thể hạn chế mặt ph ng cụ thể mặt ph ng th ng đứng - Chuyển động c vật thể th không ị ảnh hưởng ởi diện c khí g s p su t nước c c ọt khí khoang rỗng Hệ phương tr nh tổng qu t mơ tả chuyển động c vật thể có dạng: mU cm   Fx  mWcm   Fz  I   M y  (1.2.2) 1.2.2 Các nghi n điển h nh ch ển động dƣới nƣớc vật thể ới hiệ ứng ho ng rỗng củ tác giả nƣớc Trong [19], N.A Son et al sử dụng phương ph p giải tích kết hợp tính tốn số để nghiên cứu mơ hình 2D v chuyển động khoang rỗng c a vật thể Nghiên cứu dự sở mơ hình c R R nd 16 đ xu t việc xem hệ số cản k hàm c a số khoang rỗng σ tức k hàm c a thời gi n độ sâu vận tốc vật thể, thay cho giả thuyết c a R Rand r ng k h ng số Đ xu t giúp cho mơ hình trở nên chặt chẽ Kết tính tốn cho th y mơ hình nhóm tác giả phát triển cho th y vật thể có khoảng cách di chuyển xa vận tốc chuyển động lớn so với mơ hình c a R Rand et al [16] Hình 1.2.2 – Kết tính to n quãng đường di chuyển vận tốc vật thể theo mơ hình [19] N.T Thang el al đư r c c kết mô số [21] đo đạc thực nghiệm [20] v chuyển động khoang rỗng c a vật thể có thiết kế phần đầu mũi kh c nh u Phương ph p CFD N.T Thang el al sử dụng [21] mô số v tượng khoang rỗng gi i đoạn: toàn phần hay siêu rỗng (supercavitation) phần (partial cavitation) Kết tính tốn hệ số áp su t Cp [21] phù hợp với thực nghiệm cơng bố trước Đối với nghiên cứu thực nghiệm [20], từ hình ảnh thu từ camera tốc độ cao, nhóm tác giả đo đạc quãng đường di chuyển kích thước khoang rỗng trường hợp thí nghiệm Các kết đo đạc phân tích số liệu thực nghiệm r ng dạng đầu cản ph ng quỹ đạo c a vật ổn định chi u dài vật đầu nón m t ổn 11 Q) theo hệ tọ độ đị phương (X1, Y1, Z1) S u t sử dụng cơng thức (2.1.1) để đổi v hệ tọ độ tồn cục (X0, Y0, Z0) 2.2 Mô h nh động lực học dịng chả (nƣớc) xung quanh vật thể Các mơ hình v dịng chảy nhi u pha (trong CFD) r t phù hợp để mơ tả trường dịng chảy vật thể di chuyển nước Q trình tính tốn trường dòng chảy xung quanh vật thể thực phần m m mô CFD ANSYS Fluent 2.2.1 Mơ hình dịng hỗn hợp (Mixture model) Phương trình liên tục   m      mvm   t (2.2.1) Phương trình moment   m vm      m vm vm   p     m vm  vmT   m g t  n   F      k  k vdr ,k vdr ,k   k 1  (2.2.2) 2.2.2 Mơ hình dịng chảy rối Realizable k – ε Mơ hình Realizable k – ε [3] thuộc nhóm mơ hình rối phương tr nh xây dựng sở mơ hình RANS (Reynolds Averaged Navier – Stokes Simulation) Mơ hình Realizable k – ε g m có phương tr nh vận chuyển xây dựng cho động rối k tốc độ h o t n lượng rối ε có dạng sau:        k     ku j      t t x j x j  k    YM  Sk          u j   t x j x j  k    Gk  Gb   x j   t          C1S     x j     C2  k    C1  k (2.2.3) (2.2.4) C3 Gb  S 2.2.3 Mơ hình khoang rỗng (Cavitation model) Mơ hình khoang rỗng áp dụng cho ài to n phát triển Schnerr Sauer [3] Phương tr nh cho tỷ phần thể tích có dạng s u: 12  v v     v v vm   Re  Rc t (2.2.6) Các số hạng Re Rc xu t phát từ phương tr nh động lực học bong bóng c a phương tr nh Rayleigh – Plesset tổng quát: d 2b  d b  p  p 4 l 2    b  b   dt  dt  l b l b b (2.2.7) Re Rc giải thích cho chuyển giao khối lượng pha lỏng tượng xâm thực Ký hiệu pv áp su t th c c số hạng có dạng s u: Re   v l  1    m B  pv  p  pl Khi pv > p Rc   v l  1    m B  p  pv  pl Khi pv < p   3 Bán kính bong bóng RB x c định s u:  B       4 n0  Trong n0 mật độ c a bong bóng Giá trị mặc định n0 = 1013 sử dụng toán 13 Chƣơng – Ứng dụng phƣơng pháp lọc Kalman vào toán vật thể chuyển động dƣới nƣớc có xuất khoang rỗng 3.1 Giới thiệu v phƣơng pháp lọc Kalman 3.1.1 Phƣơng pháp lọc Kalman cổ điển Phương ph p lọc Kalman r đời vào năm 1960 ởi nhà thống kê R.E Kalman [10, 11] công cụ sử dụng phổ biến thống kê toán học lý thuyết hiệu chỉnh áp dụng cho hệ thống tuyến tính V mặt ch t phương ph p lọc Kalman lọc tối ưu d ng để lọc tín hiệu bị nhiễu thống kê l y thông tin cần thiết với u kiện tính ch t c a nhiễu thống kê biết trước Tựu chung lại thuật toán Kalman bao g m ước: - Ước đo n trạng thái tiên nghiệm, - Dựa vào kết đo để hiệu chỉnh lại ước đo n Ta tóm tắt lại hoạt động c a lọc Kalm n h nh 3.1.1: Hình 3.1.1 – Sơ đ hoạt động c a lọc Kalman cổ điển 3.1.2 Phƣơng pháp lọc Kalman phi tuyến Do chuyển động c a vật thể mơi trường nước có tính ch t phi tuyến, tác giả lựa chọn lọc Kalman phi tuyến tiến hó đơn SEIK (Singul r Evolutive Interpol ted K lm n) để hiệu chỉnh trình tính tốn vận tốc chuyển động c a vật thể Bộ lọc Phạm Đ nh Tu n đ ng nghiệp [23] phát triển nh m thay cho lọc Kalman SEEK (Singular Evolutive Extended Kalman) [22] Bộ lọc Kalman SEEK lọc Kalman mở rộng dựa hệ tuyến tính bậc Tính ưu việt c a SEIK so với SEEK mạnh 14 chống lại tính phi tuyến c a hệ thống thể chỗ bỏ qua tính tốn phương tr nh gr dient Jacobian c a hệ thống gradient r t khó tính tốn cho hệ thống phức tạp Bộ lọc Kalman SEIK hoạt động dựa kỹ thuật: - Nội suy: Kỹ thuật sử dụng thay cho x p xỉ Taylor bậc để làm suy giảm t c động phi tuyến c a hệ thống - Giảm bậc: Ma trận sai số l y c ch đặc biệt có bậc nhỏ mà cho phép ứng dụng phép lọc cho hệ lớn Bộ lọc K lm n SEIK nghiên cứu ứng dụng cho toán lan truy n nhiễm nước mặt [7] nhóm nghiên cứu lũ lụt Viện Cơ học thực Trên sở t c giả nghiên cứu ứng dụng lọc Kalman SEIK cho toán vật thể chuyển động mơi trường nước có xu t c a khoang rỗng Từ số liệu đo đạc vận tốc theo phương c a dòng chảy, ta ứng dụng lọc Kalman phi tuyến SEIK để hiệu chỉnh kết tính c c điểm khơng đo c c thành phần tính kh c khơng đo  Nguyên lý hoạt động lọc Kalman SEIK Chúng ta xem xét hệ thống vật l mô tả bởi: X k  Fk 1 ( X k 1 )  Vk (3.1.5) Với Xk Vk ký hiệu v ctơ trạng th i v c tơ s i số điểm thời gian tk, Fk-1 hàm phi tuyến c a mơ hình mô di chuyển c a hệ thống từ thời gian tk-1 đến thời gian tk V c tơ trạng thái Xk theo cách khác phần quan s t qu chương tr nh đo đạc Yk  H k  X k   Wk (3.1.6) Với Hk hàm phi tuyến Wk hàm sai số v c tơ Giả sử r ng v c tơ Vk, Wk, k=1,2, , v c tơ độc lâp ngẫu nhiên xung quanh zero ma trận covariance Qk Rk tương ứng Mục tiêu đ nh gi v c tơ trạng thái Xk dựa thực đo Y1, ,Yk tới thời gian tk Phương ph p SEIK thực theo sơ đ hình 3.1.2: 15 Hình 3.1.2 – Sơ đ hoạt động c a lọc Kalman SEIK 3.2 Kết hợp lọc Kalman SEIK với ANSYS Fluent Với nội dung tr nh ày Chương tương t c chuyển động c a vật thể trường dòng chảy xung quanh r t rõ ràng Bài tốn vật thể chuyển động khoang siêu rỗng xem xét khía cạnh: - Nghiên cứu yếu tố động lực học c a chuyển động - Nghiên cứu trình hình thành khoang rỗng vật thể chuyển động nh nh nước Để giải toán chuyển động c a vật thể theo hướng tính tốn, phân tích khía cạnh v động lực học mô tả khoang rỗng, tác giả đ xu t kết hợp việc giải khía cạnh c a tốn mơ hình mơ số nh t Dựa nghiên cứu có v việc xây dựng mơ hình mơ số có kết hợp phần m m ANSYS CFX với chương tr nh bên ngoài, tác giả nghiên cứu áp dụng cho phần m m ANSYS Fluent chương tr nh lọc Kalman SEIK Từ việc kết nối này, ta có mơ hình mơ số có khả năng: - Dự đo n hiệu chỉnh kết tính tốn vận tốc chuyển động c a vật thể b ng lọc Kalman SEIK - Mơ hình thành khoang rỗng th y đổi áp su t c a dịng chảy xung quanh vật thể Mơ hình số kết hợp ANSYS Fluent với chương tr nh Connect.c vận hành theo sơ đ hình 3.2.1: 16 Hình 3.2.1 – Sơ đ hoạt động c a mơ hình số kết hợp 3.3 Mơ hình mơ ANSYS Fluent 3.3.1 Xây dựng lƣới tính tốn Để mơ tượng khoang rỗng ANSYS Fluent, ta cần xây dựng lưới tính to n cho đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu toán vật thể có hình dạng h nh 3.3.1: Hình 3.3.1 – Vật thể nghiên cứu toán Với: dc = (mm), d = 5.7 (mm), L = 140 (mm), L2 = 25 (mm) Do vật thể có tính ch t đối xứng trục nên việc tính tốn trở nên đơn giản t xây dựng mô hình hình học dạng 2D nử đối xứng (2D axisymmetric) Hình 3.3.2 – Mơ hình 2D axisymmetric 17 Vật thể đặt mi n tính có kích thước 1066.8×250 (mm) đầu mũi cách Inlet 177.8 (mm) Phần m m chi lưới ANSYS ICEM CFD lựa chọn làm công cụ chi lưới Lưới tính to n có 74100 lưới 74863 nút lưới Kết chi lưới ANSYS ICEM CFD thể hình 3.3.4: Hình 3.3.3 – Lưới tính tốn 3.3.2 Thiết lập ANSYS Fluent Ta lựa chọn kiểu tốn Transient, mơ hình khơng gian Axisymmetric, mơ h nh đ ph Mixture, mơ hình rối Realizable k - ɛ hình 3.3.4 Hình 3.3.4 – Thiết lập chung 18 Tiếp theo ta nạp thư viện chương tr nh Connect.c vào ANSYS Fluent h nh 3.3.5 Hình 3.3.5 – Nạp thư viện chương tr nh Thiết lập giải giá trị ước thời gi n tính h nh 3.3.6 Hình 3.3.6 – Thiết lập giải ước thời gian tính tốn 19 Chƣơng – Kết tính tốn với mơ hình số kết hợp Các kết tính tốn vận tốc chuyển động c a vật thể so sánh với giá trị tham khảo giả định, thực đo liên tục thực đo gián đoạn Bên cạnh t c giả đư r số kết mơ số v trường dịng chảy xung quanh vật thể 4.1 Vận tốc chuyển động khoang rỗng vật thể Vận tốc chuyển động khoang rỗng c a vật thể tính tốn mơ hình: có hiệu chỉnh khơng hiệu chỉnh Mơ hình có hiệu chỉnh mơ hình số kết hợp lọc Kalman SEIK – ANSYS Fluent Mô hình có hiệu chỉnh bỏ phần lọc Kalman trở thành mơ hình khơng hiệu chỉnh Để đ nh gi rõ ràng v tính hiệu c a mơ hình số kết hợp lọc Kalman SEIK – ANSYS Fluent (mơ hình có hiệu chỉnh), ta so sánh kết tính tốn c a mơ hình có hiệu chỉnh khơng hiệu chỉnh với tham khảo giả định, thực đo liên tục thực đo gián đoạn 4.1.1 So sánh với giá trị tham khảo giả định Giá trị tham khảo giả định thực ch t nghiệm số Xref = (Uref, Wref, Qref, href, ϑref)T thu từ việc giải túy hệ phương tr nh (2.1.2) – (2.1.3) c mô h nh n đầu c a Salil S Kulkarni et al [12] Thông số n đầu để tính tốn giá trị tham khảo giả định U0 = 271.263 (m/s), W0 = (m/s), Q0 = (rad/s), ϑ0 = (rad/s2), h0 = (m) Kết tính tốn vận tốc chuyển động c a vật thể U(t) sai số so sánh với tham khảo giả định thể hình 4.1.1 Hình 4.1.1 – Kết tính tốn vận tốc chuyển động c a vật thể U(t) 20 4.1.2 So sánh với thực đo liên tục Trong trường hợp này, ta có 98 giá trị đo đạc liên tục c a vận tốc vật thể U(t) Các kết tính tốn vận tốc chuyển động c a vật thể U(t) c a mơ hình có khơng có hiệu chỉnh thể hình 4.1.2 Hình 4.1.2 – Kết tính tốn vận tốc chuyển động c a vật thể U(t) 4.1.3 So sánh với thực đo gián đoạn Trong trường hợp đ nh gi kết tính tốn với thực đo liên tục, ta xét toàn giá trị thực đo U(t) Nhưng trường hợp ta sử dụng số giá trị thực đo c a U(t) Do t xem thực đo l c thực đo không liên tục (gi n đoạn) Kết tính tốn vận tốc chuyển động c a vật thể U(t) thể hình 4.1.3 Hình 4.1.3 – Kết tính toán vận tốc chuyển động c a vật thể U(t) 4.2 Kết mơ hình thành khoang rỗng bao quanh vật thể Các kết mô v trình xu t c a khoang rỗng thể hình 4.2.1 – 4.2.3 21 Hình 4.2.1 – Đường đ ng mức c a khoang rỗng thời điểm t = 0.0005s Hình 4.2.2 – Đường đ ng mức c a khoang rỗng thời điểm t = 0.002s So sánh với kết thực nghiệm [8] (hình 4.2.3), ta th y r ng kết mô tương đối sát với thực nghiệm v mặt định tính Hình 4.2.3 – So sánh kết mô với thực nghiệm [8] 22 KẾT LUẬN Từ nội dung tr nh ày c c chương luận văn r t r số kết luận sau: - Luận văn tr nh ày thơng tin, tài liệu có liên qu n đến chuyển động nước c a vật thể dạng mảnh mà tác giả t m hiểu được, từ chọn r mơ hình tính tốn phù hợp với khả có - Sự ứng dụng lọc Kalman SEIK hiệu chỉnh q trình tính tốn vận tốc chuyển động c a vật thể khoang rỗng thể thơng qua việc xây dựng mơ hình số kết hợp phần m m mô CFD ANSYS Fluent với lọc Kalman SEIK Kết tính tốn c a mơ hình kết hợp có độ x c c o mô h nh thể tương t c vật thể chuyển động dịng ch t lỏng xung quanh - Thơng qua ứng dụng lọc Kalman SEIK, luận văn thể khía cạnh c a tốn vật thể chuyển động khoang siêu rỗng là:  Yếu tố động lực học c a chuyển động  Quá trình hình thành khoang rỗng bao vật thể di chuyển nhanh nước Qua việc xây dựng mơ hình số kết hợp lọc Kalman – Tính tốn CFD, tác giả th y r ng hướng kết nối phần m m (chương tr nh) tính to n CFD với (các) chương tr nh ên hướng ph hợp để giải to n học ch t lỏng phức tạp 23 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Trần Bá T n (2007), Sản xuất thử đạn dược trường bắn, NXB Quân đội nhân dân Nguyễn Đức Thuyên (2017), Nghiên cứu tượng bọt khí bao quanh vật thể vật thể chuyển động nước, Luận án Tiến s Kỹ thuật, Học viện Kỹ thuật Quân Tiếng Anh ANSYS Help Viewer 15.0, Fluent, Theory Guide and UDF Manual Evensen G (1994) “Sequenti l d t ssimil tion with nonline r qu si‐ geostrophic model using Monte Carlo methods to forecast error st tistics” Journ l of Geophysic l Rese rch 99 (5) Evensen G (1997) “Adv nced D t Assimil tion for Strongly Nonline r Dyn mics” Monthly We ther Review 125 Franc J.P., Michel J.M (2006), Fundamentals of Cavitation, Springer, USA Tran Thu Ha, Pham Dinh Tuan, Hoang Van Lai, Nguyen Hong Phong (2014) “W ter pollution estim tion sed on the 2D tr nsport–diffusion model nd the Singul r Evolutive Interpol ted K lm n filter” Comptes Rendus Mécanique, 342 (2), pp 106-124 J f ri n A Pishev r A (2016) “Numeric l Simul tion of Ste dy Superc vit ting Flows” Journ l of Applied Fluid Mech nics (6) pp 2981-2992 Julier S.J Uhlm nn J.K (1999) “A New Extension of the K lm n Filter to Nonline r Systems” Proceedings of SPIE – The International Society for Optical Engineering, 3068 10 K lm n R.E (1960) “A new ppro ch to line r filtering nd prediction pro lems” Journ l of B sic Engineering 82 (1) pp 35-45 11 Kalman R.E., Bucy R.S (1961) “New Results in Line r Filtering nd Prediction Theory” Journ l of B sic Engineering 83 (1) pp 95-108 12 Kulk rni S.S Pr t p S (200) “Studies on the dyn mics of superc vit ting projectile” Applied M them tic l Modelling 24 (2) pp 113-129 13 Logvinovich G.V (1972), Hydrodynamics of free boundary flows, Israel Program for Scientific, Jerusalem 14 May A (1975), Water entry and the cavity-running behavior of missiles, Final Technical Report NAVSEA Hydroballistics Advisory Committee 24 15 Milwitzky B (1952), Generalized Theory for seaplane Impact, NACA Technical Report 16 R nd R Pr t p R R m ni D (1997) “Imp ct Dyn mics of Superc vit ting Underw ter Projectile” Proceedings of DETC’97 – ASME Design Engineering Technical Conferences, 3929 17 S vchenko Y.N (2001) “Superc vit ting O ject Propulsion” Defense Technical Information Center 18 S vchenko Y.N (2001) “Superc vit tion – Pro lems nd Perspectives” CAV 2001 – Fourth International Symposium on Cavitation 19 Nguyen Anh Son, Tran Thu H Duong Ngoc H i (2014) “A Super c vity model of slender ody moving f st in w ter” Hội nghị Cơ học kỹ thuật toàn quốc 20 Nguyen Tat Thang, Duong Ngoc Hai, Nguyen Quang Thai, Truong Thi Phuong (2017) “Experiment l me surements of the c vit ting flow fter horizont l w ter entry” Fluid Dyn mics Rese rch 49 (5) 21 Nguyen Tat Thang, Duong Ngoc Hai, Nguyen Quang Thai, H Kikura (2017) “CFD Simul tions of the N tur l C vit ting Flow Around HighSpeed Su merged Bodies” Proceedings of the Intern tion l Conference on Advances in Computational Mechanics 2017 22 Ph m Dinh Tu n Verron J Rou ud M.C (1998) “A singul r evolutive extended K lm n filter for d t ssimil tion in oce nogr phy” Journal of Marine Systems, 16 (3-4), pp 323-340 23 Pham Dinh Tuan, Verron J Gourde u L (1998) “Filtres de K im n singuliers volutifs pour l' ssimil tion de donn es en oc nogr phie” Comptes Rendus de l'Académie des Sciences - Series IIA - Earth and Planetary Science, 326 (4), pp 255-260 24 W id R L (1957) “C vity Sh pes for Circular Disks at Angles of Att ck” Dep rtment of the N vy Bure u of Ordn nce C liforni Institute of Technology 25 Welch G., Bishop G (2001), An introduction to the Kalman filter, University of North Carolina at Chapel Hill 25 DANH MỤC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN VĂN Nguyen Van Tung, Tran Thu Ha and Nguyen Tat Thang “Coupling Singular Evolutive Interpolated Kalman Filter with a Computational Fluid Dynamics code for the Simulation of a High speed Slender Body moving underwater” In Proceedings of the 10th National Congress on Mechanics, Ha Noi, (December, 2017) ... 1013 sử dụng toán 13 Chƣơng – Ứng dụng phƣơng pháp lọc Kalman vào toán vật thể chuyển động dƣới nƣớc có xuất khoang rỗng 3.1 Giới thiệu v phƣơng pháp lọc Kalman 3.1.1 Phƣơng pháp lọc Kalman cổ... mô h nh thể tương t c vật thể chuyển động dòng ch t lỏng xung quanh - Thông qua ứng dụng lọc Kalman SEIK, luận văn thể khía cạnh c a tốn vật thể chuyển động khoang siêu rỗng là:  Yếu tố động lực... thuyết mô tả chuyển động c a vật thể mơi trường nước có khoang rỗng xu t - Chương 3: Tr nh ày v ứng dụng phương ph p lọc Kalman vào toán vật thể dạng mảnh chuyển động mơi trường nước có xu t