基于CFD的刚性养殖网衣流场数值模拟及不确定度分析

doi:10.14012/j.cnki.fjsc.2023.03.005

基于CFD的刚性养殖网衣流场数值模拟及不确定度分析

张为^,¹, 郭军^,¹^,^*, 扈喆¹, 张晓莹¹, 丁兰²

1.集美大学轮机工程学院,福建厦门 361021

2.福建省水产研究所,福建省海洋生物增养殖与高值化利用重点实验室,福建厦门361013

Numerical simulation and uncertainty analysis of the flow field of the rigid aquaculture panel net based on CFD

ZHANG Wei^,¹, GUO Jun^,¹^,^*, HU Zhe¹, ZHANG Xiaoying¹, DING Lan²

1. School of Marine Engineering,Jimei University,Xiamen 361021,China

2. Key Laboratory of Cultivation and High-value Utilization of Marine Organisms in Fujian Province, Fisheries Research Institute of Fujian,Xiamen 361013,China

通讯作者: 郭军(1992—),男,副教授,博士,研究方向:船舶计算流体力学。E-mail:guojun6049@163.com

收稿日期: 2022-11-1

基金资助:

福建省海洋生物增养殖与高值化利用重点实验室开放课题资助项目(2020fjscq08)

Received: 2022-11-1

作者简介 About authors

张为(1999—),男,硕士研究生,研究方向:养殖装备设计与开发。E-mail:986357095@qq.com

摘要

养殖网箱内的流体速度跟鱼类的生长密切相关。为研究养殖网衣周围的流场特性,本文针对一种平面刚性网衣,基于CFD理论,采用多孔介质模型,对单片网衣的流场进行了数值模拟,首先进行数值不确定度分析,再对不同流速和不同攻角下的网衣流场进行数值计算,并与试验结果进行对比,最后对网衣的流场特性进行分析。结果显示:本文网衣阻力和升力的计算结果与试验结果吻合良好,表明本文方法可以准确地预报网衣受力及周围流场;在网衣周围,流体速度下降较快,在超过一定长度后,流体速度变化趋于缓慢;随着来流速度的增加,网衣对水流的阻挡作用逐渐减弱。本文数值模拟方法可用于养殖网箱流场的数值模拟,具有一定的学术研究和工程实用价值。

关键词： 刚性网衣; 流场; 计算流体力学; 数值模拟; 不确定度分析

Abstract

The velocity of fluid in the aquaculture cage is closely related to the growth of fish.In order to study the characteristics of the flow field around the aquaculture plane net,the flow field of a rigid plane net was simulated numerically based on CFD theory and by using the porous media model.Firstly,the uncertainty analysis of the flow field was carried out,and then the numerical calculations were carried out in the plane net at different angles and velocity,and the results were compared with the experimental results.The results showed that the calculation results of the resistance and the lift of the plane net were consistent with the experimental results,which indicated that the method can accurately predict the force of the plane net and the flow field around the plane net.The velocity of the fluid near the net decreased quickly,then after a certain length the velocity of the fluid changed slowly.The blocking effect of the plane net on the flow gradually decreased when the velocity of the flow increased.The numerical simulation method in this paper could be used to simulate the flow field of the plane net,which had some academic research value and engineering practical value.

Keywords： rigid panel net; flow field; computational fluid dynamics; numerical simulation; uncertainty analysis

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本文引用格式

张为, 郭军, 扈喆, 张晓莹, 丁兰. 基于CFD的刚性养殖网衣流场数值模拟及不确定度分析[J]. 渔业研究, 2023, 45(3): 254-262 DOI:10.14012/j.cnki.fjsc.2023.03.005

ZHANG Wei, GUO Jun, HU Zhe, ZHANG Xiaoying, DING Lan. Numerical simulation and uncertainty analysis of the flow field of the rigid aquaculture panel net based on CFD[J]. Journal of Fujian Fisheries, 2023, 45(3): 254-262 DOI:10.14012/j.cnki.fjsc.2023.03.005

渔业过度捕捞使渔业资源量下降,单纯依靠海洋捕捞早已无法满足人类对水产品日益增长的需求,现在迫切需要海水养殖来弥补水产品消费市场的不足。2021年,我国水产品总产量达6 690×10⁴ t,养殖产量与捕捞产量之比约为4∶1,网箱养殖为人们提供了丰富的海鲜食品。随着国内外各种大型养殖设施的建造,养殖业逐渐向深远海方向发展^[1],养殖的种类有鲍鱼^[2]、大黄鱼^[3]和云龙石斑鱼^[4]等。在养殖过程中,网衣对海水有阻流作用,这不仅会影响养殖对象生长,还会阻碍水体交换,影响网箱内部的养殖环境,因此网衣内部的流场特性对网箱养殖非常重要。

研究网衣流场特性通常可以采用模型试验和数值模拟两种方法。虽然模型试验可以进行养殖网箱网衣流场的分析,但成本高,且受试验场地的限制。随着计算流体力学(Computational fluid dynamics, CFD)的不断发展,CFD技术已能较为准确地分析一些流体力学问题,不仅能得到养殖网箱整体受力情况,还可以捕捉养殖网箱内外流场的细节。桂福坤^[5]对深水重力式网箱的水动力特性开展了模型试验,给出了重力式、碟形及拟碟形网箱的受力及运动特性;Patursson O等^[6-7]对平面网衣的流场进行了模型试验和数值模拟,测量了网衣的阻力系数及升力系数,模拟了网衣后面的流场速度分布;赵云鹏等^[8-9]借助商业软件FLUENT对单片网衣周围的流场特性进行了二维数值模拟,结果表明:FLUENT中的多孔介质模型可以用于网衣周围流场的数值模拟;刘兴^[10]采用多孔介质模型,分别对平面网衣的流场进行了二维和三维数值模拟,结果表明:三维数值模拟的误差更小;刘春宏等^[11]对网衣和鱼类共同作用下的网箱周围流场进行了数值模拟,发现需同时考虑鱼类和网衣才能准确地模拟养殖网箱周围的流场。

为研究及分析养殖网衣周围的流场特性,本文基于CFD理论,采用多孔介质模型对单片网衣的流场进行数值模拟,首先进行不确定度分析,再对网衣在不同流速下的流场进行数值计算,并与试验结果进行了比较,最后对网衣在不同攻角下的流场进行数值计算,分析了网衣的流场特性,给出网衣对流场内速度影响的量化区域及范围,旨在能够较好地为实际养殖生产活动提供参考依据。

1 理论模型

1.1 控制方程

流体力学问题要遵守质量守恒、动量守恒和能量守恒定律,对于不可压缩流体,其连续性方程和动量守恒方程分别如下^[12]:

\frac{\partial u_{i}}{\partial x_{i}}

(1)

\frac{\partial}{\partial t}

(ρu_i)+

\frac{\partial}{\partial x_{j}}

(ρu_iu_j)=-

\frac{\partial p}{\partial x_{i}}

+μ

\frac{\partial}{\partial x_{j}}

[

\frac{\partial u_{i}}{\partial x_{j}}

\frac{\partial u_{j}}{\partial x_{i}}

]

(2)

式(1)~(2)中:u_i和u_j为速度;x_i和x_j为坐标分量;t为时间;p为流体的压力;ρ为流体的密度;μ为流体的黏性系数。

控制方程不封闭,因而需引入湍流模型,使方程能够求解。本文计算采用标准k-ε湍流模型^[12],该模型具有较髙的稳定性、经济性和计算精度,应用广泛,其表达形式如下:

\frac{\partial}{\partial t}

(ρk)+

\frac{\partial}{\partial x_{i}}

(ρku_i)=

\frac{\partial}{\partial x_{i}} (μ + \frac{μ_{t}}{σ_{k}} \frac{\partial k}{\partial x_{i}})

+G_k+G_b-ρε

(3)

\frac{\partial}{\partial t}

(ρε)+

\frac{\partial}{\partial x_{i}}

(ρεu_i)=

\frac{\partial}{\partial x_{i}} (μ + \frac{μ_{t}}{σ_{ε}} \frac{\partial ε}{\partial x_{i}})

C_{ε_{1}} \frac{ε}{k}

G_k-

C_{ε_{2}}

\frac{ε^{2}}{k}

(4)

式(3)~(4)中:k和ε分别为湍动能和耗散率;μ_t为湍流黏性系数;G_k和G_b分别为平均速度梯度和浮力引起的湍动能产生项;σ_k和σ_ε分别为k和ε的普朗特数。常数σ_k=1.0、σ_ε=1.3、 $C_{ε_{1}}$ =1.44、 $C_{ε_{2}}$ =1.92。

1.2 多孔介质模型

将养殖网衣视为多孔透水板,采用多孔介质模型进行数值模拟。在数值模拟中,以动量方程的右边增加源项来模拟多孔介质,动量方程^[13]变为:

\frac{\partial}{\partial t}

(ρu_i)+

\frac{\partial}{\partial x_{j}}

(ρu_iu_j)=-

\frac{\partial p}{\partial x_{i}}

+μ

\frac{\partial}{\partial x_{j}}

[

\frac{\partial u_{i}}{\partial x_{j}}

\frac{\partial u_{j}}{\partial x_{i}}

]+S_i

(5)

式(5)中:S_i为源项,其表达式为:

S_i=-(P_νu+P_i

|u|

(6)

式(6)中:P_ν和P_i分别为多孔介质黏性力系数矩阵和惯性力系数矩阵。

水流作用在多孔介质区域的合力(F)^[13]为:

F=S_itA

(7)

式(7)中:t为多孔介质的厚度;A为多孔介质的面积。

可将F分解为与水流方向相平行的阻力(D)和与水流方向相垂直的升力(L),当水流方向与网衣平面垂直时(攻角α=90°,如图1所示),D和L的表达式^[13]分别为:

D=(

P_{ν}^{n}

P_{i}^{n} |u|

u)tA

(8)

L=(

P_{ν}^{t}

P_{i}^{t} |u|

u)tA

(9)

式(8)~(9)中: $P_{ν}^{n}$ 和 $P_{i}^{n}$ 为法向黏性系数; $P_{ν}^{t}$ 和 $P_{i}^{t}$ 为切向惯性系数。

图1

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图1 网衣攻角示意图

Fig.1 Schematic diagram of the attack angle of the net panel

网衣密实度(S)的表达式^[13]为:

\frac{2 d}{λ}

\frac{1}{2} {(\frac{d}{λ})}^{2}

(10)

式(10)中:d为网线直径;λ为网目长度。

网衣密实度与多孔介质孔隙率的关系为:

S+χ=1

(11)

式(11)中:χ为多孔介质的孔隙率。

2 数值计算方法

2.1 计算模型

本文研究对象为Patursson单片网衣试验过程中的平面网衣^[6],网衣尺寸的具体参数见表1。

表1 网衣的尺寸

Tab.1 The size of the net panel

名称Name	参数Parameter
网衣长度/m Net panel length	1.0
网衣宽度/m Net panel width	1.0
网线直径/mm Net line diameter	2.8
网目长度/mm Net mesh length	29.0
网衣密实度Net panel compactness	0.198
网衣材质Net panel material	尼龙
网衣类型Net panel type	无节网

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网衣试验的水槽长37.00 m,宽3.66 m。网衣距离水槽两侧1.33 m,位于水槽液面0.73 m,以减少兴波的影响。网衣通过钢管固定在水槽中心,钢管直径为0.033 m,钢管可绕中心轴转动,从而改变网衣的攻角^[6]。网衣布置图如图2所示。

图2

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图2 网衣布置示意图

Fig.2 Schematic diagram of the arrangement of the net panel

2.2 网格生成

数值计算的计算域和边界条件如图3所示。计算域的长度为5 m,宽度和高度与试验水槽相同,多孔介质模型距离进流面入口1.5 m,多孔区域厚度为0.05 m。计算域的边界条件设置如下:进流面设置为速度入口条件;出流面为压力出口条件;水槽四周为无滑移壁面条件;水槽与多孔区域的交界面为内部界面条件。

图3

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图3 计算域和边界条件

Fig.3 Computational domain and boundary conditions

数值计算采用的网格类型为非结构切割体网格。在网衣周围区域和网衣后侧区域进行了网格细化,用于捕捉网衣后侧的流场。计算域的总网格数为31×10⁴,其中加密区域1和加密区域2的网格为18×10⁴和8×10⁴。整体计算域网格和中间水平截面网格如图4所示。

图4

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图4 计算域网格

Fig.4 Computational domain mesh

2.3 计算方法

在数值计算中,求解器采用基于分离流的黏性求解器,压力速度耦合算法为SIMPLE法,对流项采用二阶离散格式。湍流模型采用标准k-ε湍流模型,壁面函数采用高y⁺壁面处理。采用三维定常计算,最大迭代步数为1 000步。

对网衣试验结果进行拟合,多孔介质的法向惯性系数和切向惯性系数分别为2 492.5、830.0kg/m⁴,法向黏性系数和切向黏性系数分别为75.08、38.31kg/(m³·s)^[9],多孔介质的孔隙率为0.802。

3 数值计算结果

3.1 不确定度分析

网衣阻力系数和升力系数的定义^[13]为:

C_d=

\frac{D}{0.5 ρ A u^{2}}

(12)

C_l=

\frac{L}{0.5 ρ A u^{2}}

(13)

式(12)~(13)中:C_d为网衣阻力系数;D为网衣所受的阻力;C_l为网衣升力系数;L为网衣所受的升力。

在来流为0.5 m/s的速度下,对网衣的阻力进行网格不确定度分析。通过改变网格的大小,生成3套网格(网格细化率r= $\sqrt{2}$ ),分别编号为1号网格、2号网格和3号网格,采用上述3套网格进行网格不确定度验证,网格参数结果见表2。不同网格尺寸下的网衣阻力收敛曲线如图5所示。

表2 网格的计算结果

Tab.2 The calculation results of mesh

名称 Name	网格尺寸/m Mesh size	网格数量/×10⁴ Mesh number
网格1 Mesh 1	0.100	31.7
网格2 Mesh 2	0.142	12.2
网格3 Mesh 3	0.200	4.4

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图5

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图5 不同网格尺寸下的网衣阻力收敛曲线

Fig.5 Convergence curves of the net panel resistance at different mesh sizes

可以看出,3套网格在数值迭代计算75步后,网衣阻力都已经完全收敛,将数值模拟的总迭代步数设置为75~100,可节省计算工作量。1号网格、2号网格和3号网格的网衣阻力系数分别为0.263、0.262和0.260。采用国际拖曳水池(ITTC)的不确定计算方法对网衣阻力进行不确定度分析,不确定度分析分为验证与确认两个过程^[14]。

1)验证

数值不确定度由迭代不确定度(U_I)、网格不确定度(U_G)以及其他因素的不确定度(U_P)组成。本文数值模拟采用定常计算,网衣阻力曲线几乎无波动,迭代误差可以忽略不计,验证过程主要为计算数值模拟中的网格不确定度U_G。

网格的收敛半径R_G为:

R_{G} = \frac{ε_{21}}{ε_{32}}

(14)

式(14)中:ε₂₁为细网格与中网格的差值;ε₃₂为中网格与粗网格的差值。

网格收敛半径为0.281,0<R_G<1,网格收敛条件为单调收敛,可使用Richardson 外插法分析其不确定度:

P_G=

\frac{l n (1 / R_{G})}{l n (r)}

(15)

δ_{R E}^{*}

=ε₂₁/(

r_{}^{P_{G}}

-1)

(16)

C_G=

\frac{r^{p_{G}} - 1}{r^{2} - 1}

(17)

U_G=

\{\begin{array}{l} (2 |1 - C_{G}| + 1) δ_{R E}^{*} \\ (|C_{G}| + |1 - C_{G}|) δ_{R E}^{*} \end{array}

(18)

式(15)~(18)中:P_G为准确度量阶; $δ_{R E}^{*}$ 为误差的单项估计值;C_G为修正因子;U_G为网格的不确定度。

网衣流场数值模拟的不确定度分析结果为:准确度量阶P_G=3.661;误差的单项估计值 $δ_{R E}^{*}$ =-0.288×10^-3;修正因子C_G=-0.001 18;网格的不确定度U_G=0.45%。

2)确认

确认是利用试验数据来评估数值模型不确定度U_SN的过程,将数值模拟值(S)与试验值(D)进行比较。

\frac{S}{D}

-1

(19)

U_V=

\sqrt{U_{G}^{2} + U_{D}^{2}}

(20)

式(19)~(20)中:E为比较误差;U_V为数值结果确认过程的不确定度;U_D为试验结果的不确定度。

当 $|E|$ <U_V,数值计算结果得到确认;当 $|E|$ >>U_V,说明数值结果与试验值偏离较远,需要改进数值计算方法。

网衣阻力系数的试验值D=0.257,数值模拟与试验值的对比误差E=2.32%,通常假设试验误差U_D=5%,确认不确定度U_V= $\sqrt{U_{G}^{2} + U_{D}^{2}}$ =6.08%,满足 $|E|$ <U_V,表明数值结果与试验值较为接近,网衣阻力数值计算的确认得以实现。

3.2 不同流速下的计算结果

在来流为0.125、0.250、0.500和0.750 m/s等4个速度下,对攻角为90°的网衣流场进行数值模拟,并与Patursson O的网衣阻力试验结果^[6]进行比较,以验证数值模拟方法的准确性及有效性。

网衣阻力系数计算结果和试验结果对比如图6所示。由图可见,当来流为0.125 m/s时,网衣阻力的数值模拟结果偏大,误差为13.4%,主要原因为低速时网衣阻力的数值较小,相对误差较大;当来流分别为0.250、0.500和0.750 m/s时,网衣阻力的误差分别为-1.85%、1.75%和-1.11%。整体上,网衣阻力的数值模拟结果与试验结果吻合良好,说明本文数值模拟方法有效,可用于养殖网箱流场的数值预报。

图6

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图6 不同速度下的网衣阻力计算值与试验值对比

Fig.6 Comparison of the calculated and experimental resistance values at different velocities

在4个速度下,网衣中心截面的速度分布如图7所示。由图7可见,网衣边缘端部的流体速度大约会增加2%;由于网衣的阻挡作用,网衣前后的流体速度都会降低,后方的流体速度大约会降低10%;随着来流速度的增加,网衣两端流体速度增加的区域逐渐变小,网衣后方对来流速度的阻挡作用逐渐减弱。

图7

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图7 不同流速下的速度分布

Fig.7 Velocity distribution at different flow velocities

在网衣中心法方向设置50个监测点以监测网衣前后流场的速度变化,在4个速度下,网衣中心前后的速度分布如图8所示。由图8可见,在网衣前后(网前0.5倍网衣长度到网后1.0倍网衣长度的范围内),流体速度下降较快,网衣对流体有明显的阻挡作用;超过1.0倍网衣长度,流体速度基本不再变化。

图8

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图8 不同流速下网衣中心前后的速度分布

Fig.8 Velocity distribution before and after the center of the net at different flow velocities

3.3 不同攻角下的计算结果

在来流为0.5 m/s的速度下,对攻角分别为90°、60°、45°、30°和0°的网衣流场进行数值模拟,在不同攻角情况下,网衣阻力系数和升力系数的计算结果和试验结果对比分别如图9和图10所示。由图9可见,不同攻角下网衣阻力的数值模拟结果偏大;随着攻角角度的减小,网衣阻力系数不断减小,而误差逐渐增大。由图10可见,不同攻角下网衣升力的数值模拟与试验结果吻合较好;随攻角角度的增加,网衣升力系数先增大后减小;当攻角为45°时,网衣受到的升力最大。

图9

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图9 不同攻角下的网衣阻力计算值与试验值对比

Fig.9 Comparison of the calculated and experimental resistance values at different angles of attack

图10

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图10 不同攻角下的网衣升力计算值与试验值对比

Fig.10 Comparison of the calculated andexperimental lift values at different angles of attack

在不同攻角下,网衣中心截面的速度分布如图11所示。由图11可见,当攻角变化后,网衣后面减流区域的宽度也发生变化,宽度基本上为网衣的投影宽度;网衣上端部的流体速度大于下端部的流体速度,网衣下部对流体的阻挡作用大于上部。

图11

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图11 不同攻角下的速度分布

Fig.11 Velocity distribution at different angles of attack

在不同攻角下,网衣中心前后的速度分布如图12所示。由图12可见,当攻角在30°至90°变化时,网衣中心前后速度变化的规律基本相同。当攻角为0°(来流与网衣平行)时,受网衣的阻挡,在网后1.0倍网衣长度范围内,流体速度小于其他攻角的速度;在网后大于1.0倍网衣长度时,发生绕射现象,最终流体速度反而大于其他攻角的速度。

图12

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图12 不同攻角下网衣中心前后的速度分布

Fig.12 Velocity distribution before and after the center of the net at different angles of attack

4 结论

本文基于CFD理论,采用多孔介质模型对单片网衣的流场进行了数值模拟,首先进行了不确定度分析,然后对网衣在不同流速和不同攻角下的流场进行了数值计算,再将数值计算结果与试验结果进行了对比,并对网衣流场特性进行了分析。结果如下:

1)网衣阻力和升力的数值模拟结果与试验结果吻合良好,说明本文数值模拟方法有效,可用于养殖网箱流场的数值预报。

2)在网前0.5倍网衣长度到网后1.0倍网衣长度的范围内,流体速度下降较快,网衣对流体有明显的阻挡作用;当超过1.0倍网衣长度时,流体速度基本不再变化。

3)随着来流速度的增加,网衣后方对来流速度的阻挡作用逐渐减弱。

采用本文数值模拟方法可以准确获取网衣周围的流场数据,在后续工作中,将进行本文数值模拟方法与网衣变形程序之间相互耦合的研究,从而可对具有百万级网目的柔性网衣进行求解。

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刘春宏, 刘长根, 董娇娇, 等.

基于多孔介质模型的养殖网箱周围流场特性研究

[J]. 应用力学学报, 2022, 39(1):176-185.

[本文引用: 1]

[12]

王福军.

计算流体动力学分析CFD——软件原理与应用[M]. 北京: 清华大学出版社, 2004.

[本文引用: 2]

[13]

C W

, Zhao

Y P

, Dong

G H

, et al.

Numerical simulation of the interaction between flow and flexible nets

[J]. Journal of Fluids and Structures, 2014, 45:180-201.

DOI URL [本文引用: 5]

[14]

ITTC.

Uncertainty analysis in CFD verification and validation,methodology and procedures[C]//ITTC.28th International Towing Tank Conference. Wuxi: China Ship Scientific Research Center, 2017.

[本文引用: 1]

湾外底层水域网箱养殖浮式自动投饵系统设计与初步试验

2021

... 渔业过度捕捞使渔业资源量下降,单纯依靠海洋捕捞早已无法满足人类对水产品日益增长的需求,现在迫切需要海水养殖来弥补水产品消费市场的不足.2021年,我国水产品总产量达6 690×10⁴ t,养殖产量与捕捞产量之比约为4∶1,网箱养殖为人们提供了丰富的海鲜食品.随着国内外各种大型养殖设施的建造,养殖业逐渐向深远海方向发展^[1],养殖的种类有鲍鱼^[2]、大黄鱼^[3]和云龙石斑鱼^[4]等.在养殖过程中,网衣对海水有阻流作用,这不仅会影响养殖对象生长,还会阻碍水体交换,影响网箱内部的养殖环境,因此网衣内部的流场特性对网箱养殖非常重要. ...

港湾海域新型网箱养鲍新技术探讨

2016

浅论我国大黄鱼产业转型升级之对策

2018

“云龙石斑鱼”深海网箱养殖试验

2021

2006

... 研究网衣流场特性通常可以采用模型试验和数值模拟两种方法.虽然模型试验可以进行养殖网箱网衣流场的分析,但成本高,且受试验场地的限制.随着计算流体力学(Computational fluid dynamics, CFD)的不断发展,CFD技术已能较为准确地分析一些流体力学问题,不仅能得到养殖网箱整体受力情况,还可以捕捉养殖网箱内外流场的细节.桂福坤^[5]对深水重力式网箱的水动力特性开展了模型试验,给出了重力式、碟形及拟碟形网箱的受力及运动特性;Patursson O等^[6-7]对平面网衣的流场进行了模型试验和数值模拟,测量了网衣的阻力系数及升力系数,模拟了网衣后面的流场速度分布;赵云鹏等^[8-9]借助商业软件FLUENT对单片网衣周围的流场特性进行了二维数值模拟,结果表明:FLUENT中的多孔介质模型可以用于网衣周围流场的数值模拟;刘兴^[10]采用多孔介质模型,分别对平面网衣的流场进行了二维和三维数值模拟,结果表明:三维数值模拟的误差更小;刘春宏等^[11]对网衣和鱼类共同作用下的网箱周围流场进行了数值模拟,发现需同时考虑鱼类和网衣才能准确地模拟养殖网箱周围的流场. ...

2008

... 本文研究对象为Patursson单片网衣试验过程中的平面网衣^[6],网衣尺寸的具体参数见表1. ...

... 网衣试验的水槽长37.00 m,宽3.66 m.网衣距离水槽两侧1.33 m,位于水槽液面0.73 m,以减少兴波的影响.网衣通过钢管固定在水槽中心,钢管直径为0.033 m,钢管可绕中心轴转动,从而改变网衣的攻角^[6].网衣布置图如图2所示. ...

... 在来流为0.125、0.250、0.500和0.750 m/s等4个速度下,对攻角为90°的网衣流场进行数值模拟,并与Patursson O的网衣阻力试验结果^[6]进行比较,以验证数值模拟方法的准确性及有效性. ...

Development of a porous media model with application to flow through and around a net panel

2010

单片网衣周围流场特性的数值模拟

2010

Numerical simulation of the flow around fishing panel nets using the porous media model

2013

... 对网衣试验结果进行拟合,多孔介质的法向惯性系数和切向惯性系数分别为2 492.5、830.0kg/m⁴,法向黏性系数和切向黏性系数分别为75.08、38.31kg/(m³·s)^[9],多孔介质的孔隙率为0.802. ...

2011

基于多孔介质模型的养殖网箱周围流场特性研究

2022

2004

... 流体力学问题要遵守质量守恒、动量守恒和能量守恒定律,对于不可压缩流体,其连续性方程和动量守恒方程分别如下^[12]: ...

... 控制方程不封闭,因而需引入湍流模型,使方程能够求解.本文计算采用标准k-ε湍流模型^[12],该模型具有较髙的稳定性、经济性和计算精度,应用广泛,其表达形式如下: ...

Numerical simulation of the interaction between flow and flexible nets

2014

... 将养殖网衣视为多孔透水板,采用多孔介质模型进行数值模拟.在数值模拟中,以动量方程的右边增加源项来模拟多孔介质,动量方程^[13]变为: ...

... 水流作用在多孔介质区域的合力(F)^[13]为: ...

... 可将F分解为与水流方向相平行的阻力(D)和与水流方向相垂直的升力(L),当水流方向与网衣平面垂直时(攻角α=90°,如图1所示),D和L的表达式^[13]分别为: ...

... 网衣密实度(S)的表达式^[13]为: ...

... 网衣阻力系数和升力系数的定义^[13]为: ...

2017

... 可以看出,3套网格在数值迭代计算75步后,网衣阻力都已经完全收敛,将数值模拟的总迭代步数设置为75~100,可节省计算工作量.1号网格、2号网格和3号网格的网衣阻力系数分别为0.263、0.262和0.260.采用国际拖曳水池(ITTC)的不确定计算方法对网衣阻力进行不确定度分析,不确定度分析分为验证与确认两个过程^[14]. ...

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