Geri Dön

Numerical and experimental study of the effect of hull vane on the total resistance of the catamaran

Gövde kanatının katamaran toplam direnci üzerindeki etkisinin sayısal ve deneysel çalışması

  1. Tez No: 947271
  2. Yazar: RAHMİ MURAT DURAL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. DEVRİM BÜLENT DANIŞMAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Gemi Mühendisliği, Marine Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 75

Özet

Değişen dünya ile teknolojinin gelişimi, tüm endüstri dallarını derinden etkilemekte ve bu gelişim süreci sürekli olarak ivme kazanmaktadır. Bu dönüşümün öncüsü olan sektörlerden biri de denizcilik sektörüdür. Denizciliğin başlangıcından itibaren insanoğlu daha az dirençli, yüksek verimli gemiler inşa etmeyi arzulamıştır. Sonuç olarak, denizcilik sektöründeki teknolojik ilerlemenin bugünkü seviyesine ulaşması için çeşitli yenilikler geliştirilmiştir. Direnci düşürerek geminin verimliliğini artıran yeniliklerden biri de Hull Vane teknolojisidir. Hull Vane, geminin kıç aynasına enine sabitlenmiş bir hidrofoildir. Hull Vane teknenin kıç tarafında negatif bir basınç bölgesi ortaya çıkarır ve hızlandırılmış akış kanadın emme tarafından geçer. Bu da kıç dalgasının azalmasına ve kaldırma kuvvetine neden olur. Oluşan bu kaldırma kuvveti trim düzeltmesi ve ilave itme kuvveti oluşturarak geminin toplam direncinin azalmasına yardımcı olur. Bu çalışma, ücretsiz ve açık kaynak kodlu yazılımı olan OpenFOAM üzerinde hesaplamalı akışkanlar dinamiği (HAD) analizi gerçekleştirerek ve deneysel çalışmalar ile Hull Vane'nin katamaran bir tekneye ait toplam gemi direncine etkisini belirlemeyi amaçlamaktadır. Deneysel ve nümerik analizlerin gerçekleştirilmesinde kullanılmak için farklı Hull Vane konfigürasyonları kullanılmıştır. Bu konfigürasyonlarda Hull Vane kanadına ait hücum açısı ve kıç ayna bitiş kenarına olan boyuna ve enine mesafe değiştirilerek sekiz farklı konfigürasyon elde edilmiştir. Bu konfigürasyonlar ve çıplak tekne durumu beş farklı hız için analiz edilmiştir ve farklı hızlarda Hull Vane konfigürasyonları'nın çıplak tekneye göre toplam direnç farkı hesaplanmıştır. Deneysel çalışmaların gerçekleştirilmesi için 3D baskı kullanılarak PLA malzemesinden iki çift Hull Vane tasarlanıp üretilmiştir. Üretilen Hull Vane kanatlarının bir çifti 0 derece hücum açısına sahipken, diğer çift 5 derecelik hücum açısına sahiptir ve her çift katamaranın iskele ve sancak kıç aynasına yerleştirilmiştir. Hull Vane'e ait konum ise üretilen bağlantı elemanının üzerindeki delikler sayesinde deney boyunca değiştirilebilmiş ve istenilen Hull Vane konfigürasyonları elde edilmiştir. Gerçekleştirilen deneysel ve nümerik analizler sonucunda doğrulama işlemleri gerçekleştirilmiş hesaplamalı akışkanlar dinamiği (HAD) simülasyonu kullanılarak parametrelerin örnek sayısı arttırılarak veri sayısı arttırılmış ve elde edilen veri havuzu Hull Vane takıntısına ait optimal konumun bulunması için makine öğrenimi modelini geliştirmek için kullanılmıştır. Optimizasyon çalışmaları kapsamında, makine öğrenmesi tabanlı modelleme için MATLAB yazılımında yer alan Yapay Sinir Ağları (ANN) araç kutusu tercih edilmiştir. ANN için önceden OpenFOAM üzerinde hesaplanan konfigürasyonların parametre değerleri ve nümerik akış çözümler sonucunda elde edilen toplam direnç değerleri boyutsuzlaştırılmış olarak girilmiştir. İlk aşamada veri setinin %70'i eğitim süreci için ayrılmıştır. Algoritmanın içerisindeki ağırlık katsayılarının düzenlenmesi ile ANN modeli eğitilmiştir. Eğitim sonucunda oluşturulan modelin tahminleri ile eğitim verileri arasında aşırı uyum gözlemlenmesi, modelin yeni veri kümelerinde düşük doğrulukla sonuçlar üretmesine yol açabilir. Bu durumu değerlendirmek için, doğrulama aşamasında veri setinin %15'i ayrılmıştır. Doğrulama sürecinde, aşırı öğrenme (overfitting) etkisini azaltmak amacıyla; modelin ağırlıklarının başlangıç değerleri ya da aktivasyon fonksiyonunun türü değiştirilmiştir. Üçüncü ve son aşama olan test kısmı için veri setinin %15'i kullanılmıştır. Bu aşama ilk iki sürece doğrudan etki etmez ve oluşturulan yapay sinir ağının performansının bağımsız olarak ölçülmesini sağlar. Eğitim verisi olarak kullanılan HAD analiz sonuçları ile eğitilmiş ANN modelinin tahmin çıktıları arasındaki doğrusal regresyon eğrisi incelenmiş; eğrinin eğiminin 1'e oldukça yakın olduğu gözlemlenmiştir. Bu durum, ANN modelinin yüksek doğrulukla eğitildiğini ve başarılı bir şekilde kurulduğunu göstermektedir. Elde edilen bu modelden türetilen fonksiyon, optimizasyon sürecinde amaç fonksiyonu olarak kullanılmıştır. Optimizasyon sürecinde MATLAB uygulamasıında bulunan yardımcı yazılımlar kullanılmıştır ve optimizasyon aracı içindeki genetik algoritma çözücüsü kullanılmıştır. Optimizasyon sonucu, geminin toplam direncinin yerel minimum değeri ve buna karşılık gelen ana bileşenlerin değerleri belirlenmiştir. Elde edilen optimum ana bileşenlere dayalı olarak, tekne kıç kanadı için yeniden bir HAD analizi yapılmıştır. Yapılan ilk çalışmada deneysel ve nümerik analizler sonucunda Hull Vane takıntısının katamaran üzerinde belli hız aralığında avantajlı olduğunu ve bu bu aralığın dışında Hull Vane'nin ekstra direnç sağlayarak avantajdan çok dezavantaj sağladığı gözlemlenmiştir. Tüm konfigürasyonlar değerlendirildiğinde Hull Vane, Froude sayısı ortalama 0.35 ile 0.63 arası avantaj sağlamıştır ve konfigürasyona göre bu hızların dışında çıplak tekneye göre dezavantaj oluşturmuştur. Hull Vane konfigürasyonlarından 0 derecelik hücum açısına sahip tasarımlar 5 derecelik hücum açısına sahip tasarımlara göre daha iyi sonuçlar vermiştir. 0 derecelik hücum açısına sahip tasarımlar 0.32-0.63 Fr gibi daha geniş hızlarda fayda sağlarken, 5 derecelik hücum açısına sahip tasarımlar 0.4-0.57 Fr aralığındaki hızlarda fayda sağlamaktadır. HV1, HV2 ve HV3 tasarımı'nın 2.401 m/s (Fr=0.457) hızda benzer avantajlar sağladığı gözlemlenmiştir. HV1, HV2 ve HV3 tasarımları çıplak tekne toplam direnç katsayısı olarak %7-8 fayda sağlamaktadır. Bu çalışmada yapılan deneysel ve nümerik çalışmalar sonucun Hull Vane konfigürasonları arasında en avantajlı tasarım HV3 tasarımı olduğu gözlemlenmiştir. HV3 tasarımı 0 derece hücum açısına sahiptir ve kıç ayna bitiş kenarına enine olarak LWL/43 mesafede ve boyuna olarak LWL/41 mesafede bulunmaktadır. HV3 konfigürasyonu, Froude sayısı 0.32 ile 0.62 arasında fayda sağlayıp 2.401 m/s (Fr=0.457) hızda yaklaşık %7.8 toplam direnci azaltmıştır. HV3'ün özellikle 0.32-0.45 Fr değerleri arasında diğer 0 derecelik hücum açısına sahip konfigürasyonlara (HV1,HV2 ve HV4) göre daha fazla toplam direnci azalttığı yapılan deney ve nümerik analizler sonucu gözlemlenmiştir. Optimizasyon çalışması sonucunda elde edilen Hull Vane konfigürasyonu çıplak tekne toplam direnci ve ilk çalışmada elde edilen en avantajlı konfigürasyon olan HV3 ile karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırma sonucunda optimize Hull Vane'nin HV3'e kıyasla analiz edilen 5 hız değeri içinden 4'ü için daha avantajlı olduğu gösterilmiştir. HV3 konfigürasyonunun çıplak tekneye göre en fazla direnç avantajı sağladığı 2.401 m/s (Fr=0.457) hızda optimize Hull Vane, HV3'e göre %2 ve çıplak tekneye göre toplam %10.5 daha az toplam direnç sağlamıştır. Yapılan optimizasyon çalışması başarılı bir şekilde, en çok fayda sağlanan Fr=0.457 ile beraber yüksek hızlarda da avantaj sağlamış ve katamaran üzerinde uygulanmaya uygun geniş hız değerlerinde operasyon gerçekleştirmeyi sağlayan bir optimize Hull Vane konfigürasyonu elde edilmiştir. Yapılan çalışma sonucunda Hull Vane takıntısı'nın tekne toplam direncini azaltarak daha verimli gemi makinaları'nın kullanılmasına ve yakıttan tasaruf edilmesine fayda sağlayacağı gözlemlenmiştir. IMO'nun getirdiği dizayn kriterleri ve karbon emisyon seviyelerine uymak isteyen armatörler için Hull Vane umut vaad eden bir teknolojidir. Fakat, Hull Vane'nin tüm gemilere uygun olmadığı ve belli gemilerin operasyon gerçekleştirdiği hızlarda avantajlı olduğunun göz ardı edilmemesi gerekilir ve Hull Vane takılacak geminin deneysel ve nümerik analizleri'nin gerçekleştirilmesi ve optimizasyon çalışmalarının yapılması ile uygulanacak gemi için uygun bir maliyet ve çevre dostu çözüm olup olmadığının değerlendirilmesi tavsiye edilmektedir. Hull Vane'nin katamaran toplam direnci üzerindeki avantajının daha da arttırılması için optimizasyon çalışmasında kullanılan data havuzu genişletilebilir ve gemi toplam direncini daha da azaltan Hull Vane konfigürasyonu elde edilebilir. İleride gerçekleştirilecek çalışmalarda nümerik olarak elde edilmiş optimize Hull Vane konfigürasyonunun deneysel olarak da doğrulanması için Hull Vane kanadı'nın ve bağlantı elemanının 3D print ile üretilmesi ve deneysel çalışmaların gerçekleştirilmesi hedeflenmektedir.

Özet (Çeviri)

Hull Vane technology represents an innovative approach to enhancing ship efficiency by reducing hydrodynamic resistance. The Hull Vane is a fixed hydrofoil appendage fixed transversely to the ship's transom. It generates a negative pressure zone at the vessel's stern, where the accelerated flow passes along the suction side of the foil, resulting in a reduced stern wave and an associated lifting force. This lifting force contributes to trim correction and additional thrust, thereby reducing the vessel's overall resistance. This study aims to investigate the impact of the Hull Vane on the total resistance of a catamaran through numerical and experimental analyses. Eight distinct Hull Vane configurations were investigated by varying the wing's angle of attack as well as the longitudinal and transverse distances from the transom bottom. These configurations, along with the bare hull case, were analyzed across five different speeds to quantify the changes in total resistance. For the experimental phase, two pairs of Hull Vane structures were designed and manufactured from polylactic acid (PLA) material using 3D printing. The numerical study was carried out utilizing OpenFOAM, which is an open-source CFD software. Following the initial numerical and experimental evaluations, validated CFD simulations were employed to generate an additional set of Hull Vane configurations. These configurations were subsequently analyzed and utilized to develop a machine learning model aimed at optimizing the Hull Vane parameters. An Artificial Neural Network (ANN) was implemented as the machine learning model, where the trained network replicated the numerical flow solver's behavior. The use of ANN significantly reduced the computational cost and time required for the optimization process. The results of both experimental and numerical analyses indicate that Hull Vane implementation is beneficial for the catamaran within a specific speed range. However, beyond this range, the Hull Vane contributes additional resistance, making it disadvantageous. Among the tested configurations, the designs with a 0-degree angle of attack outperformed those with a 5-degree angle of attack. Furthermore, the HV3 configuration emerged as the most effective among the initial designs, demonstrating superior resistance reduction over a broader speed range (approximately 0.32-0.62 Froude number). Consequently, the success of the Hull Vane optimization was evaluated by comparing the bare hull and HV3 configurations. For future research, an increased number of samples can be employed to refine the evaluation of optimized Hull Vane configurations for the studied catamaran. Additionally, validation of the optimized Hull Vane design by experimental work is recommended to reinforce the findings from numerical simulations and machine learning models.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    849005

    Gemi direnç ve sevk performanslarının GEOSIM yöntemi, deneysel ve hesaplamalı akışkan dinamiği ile analizi

    Analysis of ship drag and propulsion performances with GEOSIM method, experimental and computational fluid dynamics

    CİHAD DELEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAKİR BAL

  2. Tez No

    488144

    Denizaltı kıç formunun sayısal ve deneysel olarak incelenmesi

    Numerical and experimental investigation of submarine tail form

    YASEMİN ARIKAN ÖZDEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Gemi MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FAHRİ ÇELİK

  3. Tez No

    944288

    Yarı dalgıç bir askeri platform tasarımı ve bu platformun hidrodinamik özelliklerinin incelenmesi

    Design and hydrodynamic analysis of a semi-submersible naval platform

    UTKU CEM KARABULUT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BARIŞ BARLAS

  4. Tez No

    723963

    A novel energy-saving device for ships- gate rudder system

    Gemiler için yeni bir enerji tasarrufu sağlayıcı sistem- gate rudder sistemi

    ZEYNEP TACAR İLTER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİN KORKUT

  5. Tez No

    432065

    Yalpa sönümünün gemi kesiti için deneysel ve sayısal olarak incelenmesi

    Experimental and numerical investigation of roll damping for a ship hull section

    BURAK YILDIZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Deniz BilimleriYıldız Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN YILMAZ

Geri Dön