Rechnerische Untersuchungen moderner Schiffsentwürfe
Zu den verbleibenden Herausforderungen in der modernen Schiffskonstruktion gehören die langen Rechnerzeiten, die für die kompletten numerischen Simulationen von Strömungen rund um den Schiffsrumpf notwendig sind. Erst kürzlich wurden durch erhöhte parallele Rechnerkapazitäten Prognosen zäher Strömungen mit Reynold-Zahlen auf Modellskala ermöglicht. Das europäische Projekt EFFORT leistete bedeutende Beiträge zur Verfeinerung und Validierung der rechnergestützten Strömungsmechanik-Tools, um die Strömungen um reale Schiffe herum zu simulieren. Mit dem Schwerpunkt auf der Anwendbarkeit von RANS-Methoden (Reynolds averaged Navier Stokes) auf die Berechnung zäher Strömungen haben die polnischen Projektpartner Messungen der verschiedenen Strömungsparameter geliefert und bestehende Daten zusammengestellt. Maßstabseinfluss und Unterschiede bei der Genauigkeit verfügbarer CFD-Codes wurden berechnet, um das Vertrauen in ihre Prognosefähigkeiten zu steigern. Zu diesem Zweck wurden Tests an Modellen, die im Schiffsentwurfs- und Forschungszentrum durchgeführt wurden, mit Strömungsmessungen im Maßstab 1:1 um bestehende Schiffe herum ergänzt. Für Geschwindigkeitsmessungen, die zur Untersuchung des Kielwassers des Schiffsrumpfes benötigt werden, wurde eine dreidimensionale Partikelbild-Geschwindigkeitsmesstechnik, die nicht mit der Feldstruktur interferiert, zusätzlich zur Laser-Doppler-Geschwindigkeitsmessung eingesetzt. Außerdem wurden die für den Schiffsrumpfentwurf ausschlaggebenden Kriterien zu Resistenz und Antriebsleistung mithilfe von traditionellen Eigenantriebs- und nominalen Kielwasserprüfungen bewertet. Versuchsdaten verschiedener Schiffe, die in der Hamburgischen Schiffbauversuchsanstalt gesammelt wurden, wurden zusammen mit Strömungsmessungen der entsprechenden Modelle zu dieser Datenbank hinzugefügt und an alle Projektpartner geliefert. Vergleiche zwischen den gemessenen und den simulierten Ergebnisse dieser Fallstudien werden zum ersten Mal einen echten Hinweis auf die Prognosefähigkeiten von RANS-Methoden liefern, die für praktische Simulationen eingesetzt werden.
