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大侧斜螺旋桨的水动力性能预报及船尾脉动压力的数值模拟的综述报告
引言
大侧斜螺旋桨是一种新型的船用螺旋桨，其与传统的螺旋桨相比，在航行效率和噪声减小等方面有较明显的优势。然而，正是由于其结构与传统螺旋桨的差异，对于其水动力性能与尾流等问题的研究和模拟也变得更加复杂。本综述报告将对大侧斜螺旋桨的水动力性能预报与船尾脉动压力的数值模拟两个方面进行探讨。
大侧斜螺旋桨的水动力性能预报
大侧斜螺旋桨中，相比于传统螺旋桨，其在螺旋桨叶片的倾斜角度与螺旋桨轴线的夹角上有了更大的变化。因此，对于大侧斜螺旋桨的水动力性能进行预报时，需要考虑更多的因素。
一般而言，预报大侧斜螺旋桨的水动力性能主要采用实验与数值计算两种方法，其中实验方法较为昂贵且耗时较长，而数值计算方法相对来说更加便捷。
目前，数值计算方法预测大侧斜螺旋桨水动力性能的研究比较成熟，其中最常用的方法是计算流体力学。计算流体力学模拟方法主要分为两种：雷诺平均Navier-Stokes方程模拟(RANS)和大涡模拟(LES)。RANS方法虽然计算速度快，计算结果可靠性高，但是无法对涡街等细节进行准确捕捉。而LES方法能够比较准确的模拟细节，对于尾流的模拟效果较好，但是模拟时间长且需要更高的计算资源。
另外，近年来，机器学习等方法也被应用于大侧斜螺旋桨的水动力性能预测研究。例如，利用卷积神经网络(CNN)等方法对大侧斜螺旋桨的流场进行研究，可以更好地提高预测精度和计算效率。
船尾脉动压力的数值模拟
对于大侧斜螺旋桨的数值模拟，船尾脉动压力的问题被认为是其中最为关键的。由于大侧斜螺旋桨的叶片形状与传统的螺旋桨不同，其所产生的船尾脉动压力也有明显区别。
对于船尾脉动压力的数值模拟，同样是采用计算流体力学进行模拟。目前，常用的模拟方法主要有三种：基于RANS方程求解的模拟方法、基于LES方程求解的模拟方法以及基于边界元素法求解的模拟方法。
其中，基于LES的方法比较适用于大侧斜螺旋桨的数值模拟，该方法可以更加准确的模拟船舶尾流中的细节信息，并且可以较好地捕捉船尾尾流中的旋涡动态，提高数值模拟的可靠性和精度。
此外，基于人工神经网络(ANN)的方法也被应用于船尾脉动压力的数值模拟研究中。通过利用ANN来学习螺旋桨叶片的运动与船尾压力的关系，可以实现较高精度的数值模拟，同时也可以优化数值计算模型，降低计算耗时。
结论
综上所述，大侧斜螺旋桨的水动力性能预报与船尾脉动压力的数值模拟都是当前研究的热点领域，同时也是大侧斜螺旋桨研究的重要方法之一。未来，我们可以利用越来越成熟的计算技术，不断完善大侧斜螺旋桨的数值模拟模型，实现更高的预测精度与计算效率。同时，也可以通过与实验数据的对比，不断验证和更新数值模拟模型，为大侧斜螺旋桨及其应用领域提供更加有效的研究手段。