The purpose of this work is to create the most accurate mathematical model of the underwater vehicle dynamics. In fact, the proposed model should be an alternative to full-scale testing of the device. The paper presents a calculation method that implements coupled calculations of the underwater vehicle dynamics and the hydrodynamics of the fluid, flowing around it. From the point of view of mechanics and hydrodynamics, this approach is the most accurate method for modeling the device dynamics in the presence of arbitrary control actions. The main advantage of the proposed calculation method is the conservative approximation scheme for hydrodynamic calculations, which is extremely important when performing non-stationary calculations. In addition, the proposed method requires less computational resources than other currently used coupled calculations methods. The proposed method was verified on a large data volume received from real autonomous underwater vehicles (AUV) field tests and showed high accuracy in reproducing full-scale data. The developed calculation method was used for the designing AUV control system and showed its high efficiency.
Представлены результаты моделирования по отечественному пакету программ «Логос» разработки ФГУП «РФЯЦ-ВНИИЭФ» международного бенчмарка OECD/NEA «Cold Leg Mixing CFD-UQ», посвященного исследованию смешения потоков различной плотности на экспериментальной установке, находящейся в Техасском A&M Университете (TAMU). Основная цель бенчмарка -анализ применимости CFD-методов к моделированию процессов перемешивания под влиянием сил плавучести в условиях теплового удара под давлением, что имеет большое значение с точки зрения ядерной безопасности. На основании расчетов открытого теста с известными экспериментальными данными отработаны подходы к моделированию, которые использованы для расчетов «слепого» теста. Выполнено качественное сравнение расчетных профилей с доступными экспериментальными данными по «слепому» тесту. Проведен анализ неопределенности для оценки влияния входных данных на результаты моделирования «слепого» теста.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.