《DARPA计划欲降低湍流条件下船舶和水下车辆阻力》

  • 来源专题:中国科学院文献情报系统—海洋科技情报网
  • 编译者: liguiju
  • 发布时间:2023-10-07
  • 9月8日,DARPA宣布了减阻架构几何(DRAG)计划,该计划旨在优化船舶和UUV船体形状和表面特征,减少过渡和完全湍流条件下的平面、曲面以及复杂表面阻力,提高航行速度和耐受力,减少燃料使用和排放。DRAG包括两个阶段:第一阶段(9个月),开发建模和仿真工具,以优化从平面到复杂曲率的表面解决方案,制造优化的几何形状并完成水隧道测试;第二阶段(9个月),使用设计工具开发三维表面最佳解决方案,并对其进行制造和测试。据悉,该项目是美国国防科学办公室(DSO)颠覆性计划(Disruptioneering Program)的一部分,该计划旨在通过高风险、高回报研究确定和创造下一代科学制高点。(熊萍 编译)

  • 原文来源:https://www.darpa.mil/news-events/2023-09-08
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  • 《WHOI开发的新水下车辆》

    • 来源专题:深海资源开发
    • 编译者:徐冰烨
    • 发布时间:2025-05-01
    • 2024年秋季,WHOI开始设计和建造两辆新型中型遥控飞行器,称为mROV,科学家将用它来研究近岸到近海海洋区域,深度可达2.5英里(4000米)。这些车辆在水中灵活机动,更容易在研究地点之间运输,每辆车辆的尺寸和重量都与小型运动多功能车相同,代表了下一代机器人海洋科学强国ROV Jason,它在大西洋、印度洋和太平洋完成了数千次深海任务。 新车辆,其中一辆将由WHOI的国家深潜设施(NDSF)运营,另一辆由南密西西比大学作为海洋勘探合作研究所的一部分运营,提供了通往深海的扩展通道。这两个运营机构不仅将为深海科学家提供新的机会,还将通过培训新一代早期职业工程师,其中一些工程师以前没有常规使用过海洋研究工具。 像Jason一样,mROV将由WHOI的深浸实验室工程师设计和建造。它们由国家科学基金会、国家海洋大气管理局海洋勘探办公室以及中生和深底社区(MDBC)恢复项目资助,每项投资超过550万美元。预计这些车辆将于2026年准备好进行海上试航,2027年是科学运营的第一年。两者都将拥有与Jason相似的操作系统,科学家和船上飞行员通过数英里长的光纤系绳发送命令来远程操作Jason。同一根电缆提供电源,并发送回实时视频图像和科学数据。 mROVs可以在较小的船上操作,操作员更少,还将配备声波、照明和众多采样系统。像Jason一样,他们的机械臂将收集岩石、沉积物或海洋生物的样本,并将其放置在车辆的篮子或“电梯”平台上,将更重或更大的负载漂浮到地表。 mROV将由来自NDSF的近十几名机械、电气、运营和工程专家组成的团队建造,并将在WHOI校园的自动驾驶汽车和传感器技术实验室与马萨诸塞州普利茅斯的海洋机器人公司Greensea IQ合作举办。 这些飞行器是在深潜科学委员会的一项研究之后出现的,该研究强调了科学家需要通过NDSF更广泛地组合更机动和更便宜的飞行器。这个联邦资助的中心运营和维护三艘用于海洋学研究的水下飞行器,包括Jason、人类驾驶飞行器Alvin和自主水下飞行器Sentry。 NDSF主任Andy Bowen说:“我们需要平台来填补Jason等大型工人阶级车辆和主要用于观察的小型车辆之间的利基,同时仍然保留科学家在深海开展前沿工作所需的功能。”Bowen说,Jason已经“排定了几十年,并且超额认购了”,平均每年使用161天——这对于车辆的日常使用来说是高端的。 尺寸和重量是新车的关键考虑因素。Bowen说,当Jason二十年前进入现场时,“那是一个瘦小的6000磅。”现在,由于需要进行修改,以满足作为俄勒冈州海岸外OOI的区域电缆阵列的常规维护要求,它重达10,000至11,000磅。Bowen说:“我们并不总是需要Jason的举重能力,所以mROV将为社区提供更多选择。” NDSF首席科学家Anna Michel表示,mROVs的开发动机是即将推出三艘由NSF资助的区域级研究船,这些研究船计划在未来几年内进入船队。这些小型船长约200英尺,旨在支持对沿海和近岸水域的研究,这些水域是海洋最复杂和变化最快的部分之一。Michel说:“mROV将通过增加通往深海的可及性来实现新的科学发现。” WHOI的mROV项目首席工程师Molly Curran说,车辆的尺寸将减少船舶甲板所需的空间,只需要两个20英尺的运输集装箱就可以在港口之间运输,从而降低整体成本和人员需求。(其他车辆,如Jason,可能需要最多五个运输集装箱和定制的车辆发射设备,如便携式起重机)。mROV将使用船上现有的起重机或船上的A型框架下船。 Curran说:“我们的目标是在较小的船上拥有超能、不那么复杂的车辆,并由一个较小的支持团队运营,这将使一切更具成本效益。” 除了为进行先进的ROV支持的运营提供更多机会外,将两个mROV整合到研究和资源管理社区中,也将有助于刺激基于海洋的蓝色经济劳动力的增长。对维护和运营人员的需求将使NDSF和USM能够招聘更多的技术人员来支持mROV,并在海洋机器人方面取得进一步的技术进步。
  • 《【Physics of Fluids】优化的传感器设计减少了自动驾驶车辆的阻力》

    • 来源专题:新能源汽车
    • 编译者:王晓丽
    • 发布时间:2025-01-08
    • 由于信息技术和人工智能的快速发展,自动驾驶汽车(AVs)已经起飞。事实上,自动驾驶技术现在已经足够先进,可以用于物流配送和低速公共交通。 虽然大多数研究都集中在提高安全性的控制算法上,但对改善空气动力性能的关注较少,而空气动力性能对降低能耗和延长行驶里程至关重要。 因此,气动阻力问题一直阻碍着自动驾驶汽车跟上普通车辆的加速步伐。发表在Physics of Fluids上,来自中国武汉理工大学的研究人员重点研究了如何通过减少外部安装的传感器(如摄像头和光探测与测距(LiDAR)仪器)引起的阻力来提高自动驾驶汽车的气动性能,这些传感器是自动驾驶汽车功能所必需的。"外部安装的传感器会显著增加气动阻力,特别是通过增加总气动阻力中干扰阻力的比例,"研究人员表示。 "考虑到这些因素--传感器之间的相互作用以及几何尺寸对干涉阻力的影响--在设计阶段对传感器进行全面优化是至关重要的。 在建立自动化计算平台后,他们将实验设计与替代模型和优化算法相结合,改进了 AV 传感器的结构形状。 研究人员对基准模型和优化模型进行了模拟,分析了阻力减少的效果,并检查了优化模型在空气动力性能方面的改进。 在优化设计后,研究人员发现 AV 的总空气阻力降低了 3.44%。 与基线模型相比,优化模型在模拟中将气动阻力系数降低了5.99%,并显著改善了非稳态模拟中的气动性能。 研究小组还观察到气流的改善,传感器周围的湍流更少,车辆后部的压力分布更好。 原文链接: Numerical and experimental investigations of the aerodynamic drag characteristics and reduction of an autonomous vehicle, Physics of Fluids (2025). DOI: 10.1063/5.0242941