Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Prediction of ship motions via a three-dimensional time-domain method following a quad-tree adaptive mesh technique

Tytuł:
Prediction of ship motions via a three-dimensional time-domain method following a quad-tree adaptive mesh technique
Autorzy:
Zhang, Teng
Ren, Junsheng
Liu, Lu
Data publikacji:
2020
Słowa kluczowe:
Froude-Krylov forces
adaptive mesh technique
analytical
transient free surface Green function
precise integration method
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie  Pełny tekst  Link otwiera się w nowym oknie
A three-dimensional (3D) time-domain method is developed to predict ship motions in waves. To evaluate the Froude- Krylov (F-K) forces and hydrostatic forces under the instantaneous incident wave profile, an adaptive mesh technique based on a quad-tree subdivision is adopted to generate instantaneous wet meshes for ship. For quadrilateral panels under both mean free surface and instantaneous incident wave profiles, Froude-Krylov forces and hydrostatic forces are computed by analytical exact pressure integration expressions, allowing for considerably coarse meshes without loss of accuracy. And for quadrilateral panels interacting with the wave profile, F-K and hydrostatic forces are evaluated following a quad-tree subdivision. The transient free surface Green function (TFSGF) is essential to evaluate radiation and diffraction forces based on linear theory. To reduce the numerical error due to unclear partition, a precise integration method is applied to solve the TFSGF in the partition computation time domain. Computations are carried out for a Wigley hull form and S175 container ship, and the results show good agreement with both experimental results and published results.
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2020).

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies