大数据-算法-船舶尾流对抛石基床冲刷的数值分析.pdf

标题中的“大数据-算法-船舶尾流对抛石基床冲刷的数值分析”涉及到的主要知识点包括大数据的应用、计算流体动力学（CFD）算法以及船舶工程中的环境影响分析。描述中的“大数据-算法”指出该研究可能利用大数据处理技术来支持或优化算法在船舶尾流对基床冲刷分析中的应用。 1. 大数据技术：在本研究中，大数据可能用于收集、存储和分析大量的船舶运行数据，如航行轨迹、船速、功率输出等，以便于理解船舶尾流的影响模式。大数据分析能够揭示复杂的趋势和模式，帮助建立更精确的模型，预测不同条件下的冲刷程度。 2. 计算流体动力学（CFD）算法：CFD是一种基于数值方法的工具，用于模拟流体流动，包括船舶推进器产生的尾流。FLUENT是广泛使用的CFD软件，能模拟流体与固体边界间的相互作用，从而分析船舶进入/离开港口时，其尾流对抛石基床的冲刷效应。通过对流场的数值模拟，可以获取不同参数（如吃水深度、起动功率）下的冲刷规律。 3. 船舶尾流理论：研究者可能分析了国内外学者关于船舶尾流速度的经验公式，以理解尾流的形成和传播特性。这些经验公式是建立数值模型的基础，可以帮助预测不同工况下基床表面和肩部位置的冲刷速度。 4. 数值模拟与边界条件：研究者建立了三维的基床模型，并考虑了主码头墙与床下基础之间的两种边界条件的混合影响。通过调整入港过程、吃水深度和起动功率，模拟各种组合条件下的尾流行为，从而得出基床表面最大冲刷流速的规律及位置。 5. 实际工程应用：根据实际工程情况建立的抛石基床数值模型，使得研究结果更具有现实意义。分析不同距离、不同工况下的冲刷情况，为工程设计和维护提供科学依据。 6. 冲刷机理分析：论文还探讨了尾流冲刷基床的机制，从理论上解释了冲刷过程，这有助于理解影响冲刷的关键因素，以及如何通过设计改进来减少或控制冲刷影响，确保码头安全使用。 总结来说，这篇论文结合了大数据分析、计算流体动力学算法和船舶工程的专业知识，研究了船舶尾流对抛石基床冲刷的规律，为码头检测、评估及设计提供了重要的理论依据和实践指导。