基于支持向量机代理模型的集装箱船预旋导管优化设计：一项集成仿真的设计方法研究
一、 研究团队与发表信息
本项研究由来自中国多所研究机构与企业的学者合作完成。主要作者包括郑忠忠（上海交通大学海洋工程国家重点实验室/船舶海洋与建筑工程学院）、徐庆阳（中国船级社广州审图中心）、冯玉昆（上海交通大学海洋工程国家重点实验室/船舶海洋与建筑工程学院）、戴毅（上海交通大学海洋工程国家重点实验室/船舶海洋与建筑工程学院）、陈作钢（上海交通大学海洋工程国家重点实验室，通讯作者）以及吴燕峰（浙江能源海洋环境技术有限公司）。研究成果以“Optimization design of a pre-swirl duct for a container ship: a simulation-based design method integrating a support vector regression surrogate model”为题，发表于国际船舶与海洋工程领域权威期刊《Ocean Engineering》2026年第352卷。
二、 学术背景与研究目标
本研究属于船舶与海洋工程领域，聚焦于船舶节能减排技术，具体研究方向为节能装置（Energy Saving Devices, ESDs）的设计与优化。国际海事组织（IMO）推出的现有船舶能效指数（Energy Efficiency Existing Ship Index, EEXI）和碳强度指标（Carbon Intensity Indicator, CII）等法规，使得船舶安装节能装置以实现强制性能效提升成为迫切需求。预旋导管（Pre-Swirl Duct, PSD）作为一种前置式节能装置，通过导管和定子叶片在螺旋桨前方产生预旋流，优化入流条件、改善尾流场、降低所需推进功率，具有安装相对简单、经济效益显著的特点，是应用广泛的节能改造措施之一。
尽管已有大量关于PSD节能机理和设计方法的研究，但现有方法仍面临挑战。传统参数筛选设计方法探索设计空间不够充分；而将优化算法集成到仿真基设计（Simulation-Based Design, SBD）框架中虽然能提高优化效率，却会导致迭代优化过程中计算流体动力学（Computational Fluid Dynamics, CFD）数值模拟的计算成本急剧增加。此外，简化的螺旋桨计算模型可能无法完全捕捉流场细节，导致对PSD与螺旋桨之间相互作用的评估不准确。
鉴于此，本研究提出了一种集成多种技术的PSD设计新方法。该方法旨在解决上述问题，其核心目标有两个：一是通过将支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）代理模型引入PSD优化设计流程，用高精度的代理模型替代耗时的数值模拟，从而显著降低优化成本；二是在构建代理模型所需的样本集评估中，采用高保真度的仿真策略（即全尺度解析螺旋桨的CFD模拟），以确保优化方向的正确性。研究以一艘8800 TEU集装箱船为目标船型，对该方法进行了完整的演示、优化与验证。
三、 详细研究流程与方法
本研究流程是一个系统化的“仿真-建模-优化-验证”循环，主要包括以下几个关键步骤：
1. 基础验证与高保真模拟策略建立 在开始优化设计之前，研究首先建立了可靠的CFD数值模拟方法，并利用模型试验对其精度进行了严格验证。研究对象为按1:50缩尺的8800 TEU集装箱船模（含船体、螺旋桨、舵）。研究使用了商业CFD软件STAR-CCM+，求解雷诺平均纳维-斯托克斯方程（Reynolds-Averaged Navier-Stokes Equations, RANSE），采用Realizable k-ε湍流模型。 * 网格无关性验证与精度确认：分别对螺旋桨敞水性能、船模阻力和自航性能预测进行了网格收敛性分析（遵循ITTC指南），确定了满足精度要求且计算经济的网格尺寸。例如，在螺旋桨敞水模拟中，通过改变体积网格基准尺寸（0.149Dp到0.298Dp），分析了推力系数Kt和扭矩系数Kq的网格不确定性，最终选定0.211Dp作为旋转域网格基准尺寸。 * 数值模拟与试验对比：将CFD预测结果与上海船舶运输科学研究所拖曳水池的模型试验结果进行对比。结果显示，在设计航速（Fr=0.174）下，敞水性能（J=0.5-0.65范围内Kt、Kq误差在5%以内）、船模阻力系数（平均偏差-3.42%）以及自航参数（转速、推力、扭矩、收到功率的绝对误差均在5%以内）的预测均具有良好的一致性。特别是对螺旋桨盘面尾流场（轴向速度）的模拟，与试验测量值的均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）分别为0.0471和0.0461，证明了CFD方法能够准确捕捉船尾流动特征，为后续基于尾流场的PSD优化设计奠定了可靠基础。 * 高效计算策略：考虑到自由表面对尾流场影响有限（通过对比双体模型法与考虑自由表面法的尾流周向不均匀性，差异为7.25%），为提升优化过程中大量样本点的计算效率，研究决定在样本点自航模拟阶段采用“双体模型法”，忽略自由表面效应，但通过引入摩擦阻力修正和兴波阻力修正（基于带自由表面的阻力模拟结果）来确保自航点的准确性。螺旋桨的旋转则采用滑动网格法（Sliding Mesh Method, SMM）进行模拟，以精确捕捉PSD、船体和螺旋桨之间的相互作用。
2. PSD参数化建模与设计空间采样 基于PSD的节能机理（导管改善轴向入流、定子产生预旋）和原型船尾流特征（存在明显的“钩状”低速区、舭涡等），研究提取了24个关键设计变量。这些变量通过计算机辅助设计（CAD）方法进行参数化建模。 * 导管变量（10个）：包括最大厚度(Td)、厚度分布控制点位置(Xd)、弦长(Cd)、半径(Rd)、攻角(β)、周向分布角(θd1, θd4)、安装位置(δz, δx)、纵向倾角(γ)。导管主要用于控制流动分离和增加流入速度。 * 定子变量（14个）：包括最大厚度(Ts)、厚度分布控制点位置(Xs)、弦长(Cs)、展长(Rs)、叶根与叶梢攻角(α_root, α_tip)、根梢比(λ)、周向分布角(θs)、定子间夹角(δθs)。考虑到目标船右旋桨及尾流切向速度分布，优化布局为左舷3个定子、右舷1个定子，以在更广范围内改善入流方向。导管和定子的翼型剖面均由五条贝塞尔曲线控制，确保了设计空间的广泛性。 * 设计空间采样：采用最优拉丁超立方设计（Optimal Latin Hypercube Design, OptLHD）方法，在上述24维设计变量空间内生成了280个均匀分布的样本点。每个样本点对应一个独特的PSD几何构型。
3. 代理模型构建与优化搜索 这是本研究的核心创新环节，旨在用低成本的数据模型替代高成本的CFD仿真进行优化迭代。 * 样本点高保真评估：对280个样本点逐一进行基于“双体模型法+SMM螺旋桨”的高保真自航数值模拟，计算每个PSD构型对应的船模收到功率（Pdm）。每个样本点的模拟消耗约1152核时，凸显了直接优化计算的巨大成本。 * SVR代理模型训练与验证：以24个归一化的设计变量为输入，以对应的Pdm为输出，采用支持向量回归算法构建代理模型。使用高斯径向基函数作为核函数。为评估模型精度，采用10折交叉验证法，计算确定系数R²。通过多岛遗传算法（Multi-Island Genetic Algorithm, MIGA）对SVR的超参数进行优化，以最大化R²值。最终获得的代理模型R²值高达0.9389，280个样本点的功率预测相对误差基本保持在±0.5%以内，表明该模型能够高精度地近似设计变量与水力性能之间的复杂非线性关系。 * 基于代理模型的优化：以最小化收到功率（Pdm）为目标函数，利用MIGA在代理模型上进行优化搜索。MIGA设置种群规模1200（分布在60个岛屿），迁移率0.01，最大代数10。优化过程以连续代间目标函数相对改进小于0.05%作为收敛条件。优化过程收敛迅速，成功找到了使Pdm最小的最优PSD参数组合。
4. 优化结果验证与性能分析 获得优化后的PSD设计后，研究通过更高精度的CFD模拟（考虑自由表面）和拖曳水池模型试验，对其节能效果进行了全面验证和深入分析。 * 节能效果验证：在設計航速（Fr=0.174）下，CFD模拟预测Pdm降低2.78%，模型试验测得降低2.74%。在Fr=0.116-0.183的航速范围内，PSD均表现出良好的节能性能，CFD和试验的平均节能率分别为2.86%和2.72%。进一步采用ITTC 1999方法外推至实船尺度，在设计航速下预测实船收到功率（Pds）降低2.45%（试验外推）至2.61%（CFD外推）。 * 流场机理分析：通过对比安装PSD前后的尾流场，深入揭示了其节能机理。 1. 预旋流生成：速度分量分析显示，PSD在螺旋桨盘面240°-330°范围内显著降低了切向速度，表明成功产生了与螺旋桨旋转方向相反的预旋流，优化了螺旋桨叶片的攻角。 2. 涡结构改造：通过Q准则涡识别方法发现，PSD粉碎了左舷的舭涡，并将其替换为一系列小尺度涡；同时削弱了舭涡强度，并将毂涡向右侧推移。这些改变使得尾流场更加均匀，减少了螺旋桨尾流中的能量损失。 3. 流线可视化：自航条件下的流线图表明，PSD与螺旋桨的相互作用改变了船尾的流动结构，消除了明显的分离涡，改善了流入螺旋桨的流场品质。 * EEXI评估：根据MEPC.328(76)决议的公式，对目标船安装PSD前后的EEXI值进行了计算。结果显示，在参考航速23.17节下，安装优化后的PSD可使船舶的 attained EEXI 从10.87 g/(t·nm)降至10.58 g/(t·nm)， compliance margin从1.00%提高至3.64%，证明了该PSD作为一项节能改造措施的有效性。
四、 主要研究结果及其逻辑关联
各阶段的研究结果环环相扣，共同支撑了最终结论。 1. 基础CFD验证结果确认了所采用的数值模拟方法（特别是双体模型法结合SMM）能够以可接受的精度高效预测船舶推进性能，这为后续生成280个高质量样本点数据提供了技术保障。尾流场的准确模拟直接为PSD设计变量的选取（如针对低速区和涡结构）提供了依据。 2. 样本点CFD计算结果构成了构建高精度SVR代理模型的数据库。280个样本点的Pdm数据覆盖了设计空间，是代理模型能够成功“学习”PSD几何与性能之间映射关系的基础。 3. SVR代理模型的超高预测精度（R²=0.9389） 是本方法成功的关键。该结果证明，可以用一个经过训练的数学模型来替代绝大部分CFD计算，从而使得原本计算量巨大的、基于遗传算法的全局优化搜索变得可行。优化收敛过程图直观展示了MIGA在代理模型引导下快速找到最优解的能力。 4. 优化PSD的验证结果（CFD和试验均显示约2.7%-2.8%的模型尺度节能率）从实践层面证明了整个集成设计方法的有效性。该结果并非来自代理模型的预测，而是来自独立的高保真模拟和物理试验，构成了对优化设计成果的最终检验。 5. 流场分析结果（预旋流产生、舭涡破碎、尾流均匀化）从流体力学机理上解释了PSD能够降低收到功率的原因，将优化的“效果”与内部的“原理”联系起来，使研究结论更具说服力和深度。 6. EEXI评估结果将纯技术性的节能效果（功率降低百分比）转化为航运业关注的监管指标（EEXI值降低），明确了本项研究的实际应用价值，即帮助船舶满足国际排放法规。
五、 研究结论与价值
本研究成功开发并验证了一种集成实验设计、高保真CFD模拟、支持向量回归代理模型和多岛遗传算法的多技术融合PSD设计方法。将该方法应用于一艘8800 TEU集装箱船，得到了一个具有显著节能效果的优化PSD设计。主要结论如下： 1. 方法学价值：所构建的基于SVR的代理模型预测精度高，能够有效替代优化过程中的数值模拟，大幅降低了仿真基设计优化的计算成本。同时，用于训练代理模型的数据来源于高保真CFD模拟，保证了优化方向的物理正确性。这为复杂船舶附体的高效、高精度优化设计提供了可借鉴的新范式。 2. 节能效果确认：优化后的PSD能够为目标集装箱船带来显著的节能收益。在模型尺度设计航速下，收到功率降低超过2.7%；外推至实船尺度，在设计航速下功率降低约2.45%。且在一定的航速范围内（Fr=0.116-0.183）均保持良好的节能性能。 3. 流动机理阐明：通过详细的流场分析，明确了该PSD的节能主要源于：在螺旋桨盘面产生有效的预旋流以改善推进效率；破碎并削弱舭涡，使尾流场更加均匀，从而减少能量损失。 4. 应用价值体现：EEXI评估证实，安装该PSD可以降低目标船的EEXI值，提升其合规余量，证明了其作为满足IMO能效法规要求的有效节能改造措施的潜力。
六、 研究亮点
七、 其他有价值内容
研究在讨论部分指出了未来工作的方向，体现了学术研究的延续性。作者提到，由于模型尺度和实船尺度之间存在巨大的雷诺数差异，会导致边界层、涡结构演化等发生显著变化，这可能影响PSD性能的尺度效应。因此，未来的研究将重点考察模型与实船尾流的差异，探索PSD与实船尺度的适配机制，以指导面向实船性能的PSD设计。此外，该优化框架有望拓展至其他船型，其优化过程和计算效率也有进一步优化的潜力。这些展望为后续研究提供了清晰的路线图。