船舶试验技术复习大纲

船舶试验技术复习要点

第一章模型试验的基本理论

1.1 船舶性能实验的途径和内容

一.船舶性能实验的途径

船舶性能实验的作用：船舶性能实验是研究船舶航行性能、进行船舶设计、发展船舶技术的重要方法。

船舶性能实验有以下两种途径：

1.实船试验

实船试验是实船在实际环境条件下进行的试验。实船试验能获得实船的最终性能；但实船试验受自然环境条件的限制，需要花费大量的人力、物力、财力和时间。

虽然船模试验在许多方面具有实船试验不可比的优点，但实船试验也仍是研究船舶性能中不可缺少的方法。

2.船模试验

船模试验是用船模在实验室内进行试验。船模试验不受自然环境条件的限制，试验内容可以多种多样，且可重复进行。有些破坏性试验，例如船舶翻沉原因试验等，只有采用船模试验。此外，船模试验花费的人力、物力、财力和时间都比实船试验少得多。

船模试验结果要用恰当的换算方法，来预报实船的性能。由于船模的试验状态与实船不可能完全相似，而采用的换算方法也不可能考虑到影响船舶性能的所有复杂的因素，因此船模试验也有其局限性。

二、进行船舶性能实验的意义：

1. 预报新船的性能指标；

2. 比较不同船舶的性能优劣；

3. 验证理论研究和数值模拟的结果；

4. 发现新的船舶特性、开发新的船舶技术。

1.2 相似准则

一、几何相似

1. 几何形状相同，且对应尺寸成同一比例；Ls/Lm=C L （长度比尺）

2. 对应角度相等。

一般船模试验应满足几何相似的条件。但备用桨模自航试验就不满足螺旋桨几何相似。

二、运动相似

1. 对应点上的速度方向相同，大小成同一比例。即：

Vs/Vm=Cv (速度比尺)

2. 对应点通过对应距离的时间也相同。即：

Ct = t s/t m =(Ls/Vs)/(Lm/Vm)=C L / Cv (时间比尺)

3. 对应点的加速度也相似。即：

Ca= a s/a m =(Vs/t s)/(Vm/t m)=Cv / Ct (加速度比尺)

三、动力相似

船舶试验常用的动力相似准则有：

全动力相似：如果船模与实船的所有相似准数都相同，则船模与实船满足全相似定律。进行船模试验时，要求满足全动力相似是不可能的(主要是Re数不能相同)。为此，只能要求满足部分动力相似条件。

第二章实验误差分析

2.1 测量误差及其分类

误差是测量值x i与真值μ之差，即δi = x i -μ。了解误差的种类、性质、产生的原因，采取有效的方法来处理实验测量值中的误差，保证在一定条件下得到的试验结果有一定程度的可靠性。

根据误差的性质可分为：

一、系统误差

系统误差是在同一条件下多次测量同一量值时，其误差的符号与绝对值大小保持恒定的误差。又称恒定误差。系统误差反映了测量的准确度。

系统误差产生的原因可以是测量工具不完善，试验装置安装、布置及调整不当，测量方法错误，测量人员的感觉器官和运动器官不完善，外界环境因素变化等。

二、随机误差

随机误差是在同一测量条件下，多次测量同一量值时，误差的符号与绝对值的大小以不可预定的方式变化的误差。随机误差反映了测量系统的精密度。

随机误差是由许多尚未掌握的微小因素引起的。如温度、湿度的变化、空气振动、电压波动、测量设备中零部件配合不稳定、人员视觉和读数技术的差异等因素造成的。

随机误差可以用概率统计的方法加以描述和分析。

三、粗大误差

粗大误差是偶然发生的、数值偏大的误差。

粗大误差是由于差错引起的。测量时人为地读错、记错，仪器仪表突然跳动，实验状态尚未达到预期的条件就匆忙开始测量和记录等，都是引起粗大误差的原因。

粗大误差的测量值属于“坏值”，在进行数据处理时，应当把它从测量值序列中剔除掉。

2.2 系统误差分析

系统误差是固定的或按一定规律变化的误差，不能用处理随机误差的方法来处理它。必须针对不同情况，采取不同的处理方法。

系统误差的存在对测量结果会有严重影响，必须消除或将其降到最低程度。

判别系统误差存在的方法通常有以下两种：

1. 观察偏差的趋势

1）把测量数据的偏差按测量次序先后排列。如果发现偏差有规则地只向一个方向演变，例如

前段的偏差为负号，后段的偏差为正号，则含有累积的系统误差。

2）按照测量的次序分别求出前半段和后半段数据偏差的总和。若两段总和的差值显著地不接近于零时，则含有累积的系统误差。

3）把数据的偏差按测量顺序排列。如果偏差的符号作周期性变化，则含有累积的系统误差。

4）如果是动态测量，则观察其记录曲线。若记录曲线的平均水准线保持水平，则表明数据中不包含变化的系统误差。若平均水准线由低到高或由高到低，则有累积的系统误差；若平均水准线作周期性变化，则有周期性系统误差存在；如果平均水准线作复杂规律变化，则有复杂变化的系统误差。

2. 正态分布判别法

1）用正态概率纸来判别。把测量数据列成频率

分布表，然后作图，以数据值为横坐标，以累计概率

为纵坐标，连线如图所示。如果各点在一条直线上（尤

其是中间点），则表明测得的数据服从正态分布，只含

随机误差，而无系统误差。反之，表示测量数据含有

系统误差。

2）用公式来判别。若测量数据只含随机误差，则数据与算术平均值的平均偏差δ与标准差σ间有下列关系：δ = 0.7979 σ 式中： 如果计算出的δ和σ，与上式的关系相差很大，则表明测量数据中含有系统误差。

3）变化测量条件来进行判别。在一种条件下测量，数据误差有一种符号。当上述条件消失或发生变化时，误差即改变符号。这样就可以发现随测量条件变化而变化的固定系统误差。

二、系统误差的减小和消除

1．以修正值的形式加到测量数据中，消除系统误差；

2．在实验过程中消除产生系统误差的因素；

3．选择合适的测量方法，使系统误差得以抵消，而不致带进测量数据中去。

上述途径的选择应根据具体实验内容来定。

2.3 随机误差分析

一、随机误差的特性

根据误差理论，大多数随机误差都遵从正态分布。遵从正态分布的误差具有下述4个特征。

1. 有界性：一定条件下的有限测量中，误差的绝对值不超过一定的界限。绝对值很大的误差的概率近于零。

2. 对称性：绝对值相等的正负误差出现的概率相同。

3. 单峰性：绝对值小的误差出现的概率比绝对值大的误差出现的概率大。

4. 抵偿性：同一条件下多次测量同一值时，其误差的算术平均值随测量次数的无限增加而趋于零。利用这个特征，可采用增加测量次数的方法减少随机误差的影响。

二、随机误差的统计特性

1. 正态分布概率密度函数

正态分布(高斯分布)是最常见的一种连续分布。理论上，若某一随机过程是由大量的相互独立的随机因素的综合影响所致，且每一个因素在总的影响中所起的作用都是微小的，这种随机过程往往服从正态分布。

概率密度函数： μx :随机过程的平均值；

n

x x n

i i ∑=-=1)(δ∑=-=n j x

j x n 12

)(1μσ]ex p[21)(22

2)(x x x x x f σμσπ--=