Luận án Ứng dụng phương pháp tính toán động lực học lưu chất (CFD) trong tối ưu hóa hình dạng mũi tàu quả lê

Nội dung text: Luận án Ứng dụng phương pháp tính toán động lực học lưu chất (CFD) trong tối ưu hóa hình dạng mũi tàu quả lê

1. 113 Bƣớc 5: Xác định phƣơng án quả lê tối ƣu Lặp lại các bƣớc tính 3 và 4 bằng cách xác định ba phƣơng án quả lê tối ƣu mới tại mớn nƣớc 4.57 m trong lần tính thứ hai dựa trên ba mô hình thay thế tạo ở bƣớc 4. Kết quả tổng hợp các phƣơng án tối ƣu của quả lê cho trong Bảng 3.20. Bảng 3.20. Phƣơng án chiều dài và chiều cao của quả lê tối ƣu và giá trị Pe (%) của tàu tính theo các mô hình thay thế trong lần tính thứ hai Mớn Mô hình 1 Mô hình 2 Mô hình 3 nƣớc L2 Z 2 P2 L2 Z2 P 2 L2 Z 2 P 2 PRop1 Bop1 emax1 PRop2 Bop2 e max 2 PRop3 Bop3 e max 3 (m) (m) (m) (%) (m) (m) (%) (m) (m) (%) 4.57 0.214 0.097 14.379 0.214 0.097 14.047 0.231 0.079 13.002 Tiếp tục đánh giá độ chính xác của các mô hình thay thế mới đƣợc tạo bằng cách sử dụng Xflow để dự đoán chính xác giá trị Pemax cho các phƣơng án quả lê tối ƣu và so sánh chúng với các giá trị tƣơng ứng tính bởi ba mô hình thay thế (Bảng 3.21). Bảng 3.21. So sánh giá trị Pemax (%) tính từ XFlow và từ các mô hình thay thế trong lần tính thứ hai Kích thƣớc XFlow Mô hình 1 Mô hình 2 Mô hình 3 Phƣơng án kích quả lê tối ƣu 2 2 2 2 2 2 2 2 thƣớc quả lê LPRop 2 Pe max f Pemax 1 1 Pe max 2 2 Pe max 3 3 ZBop  tối ƣu (%) (%)  (%)  (%)  (m) (m) 2 2 L PRop1 ZBop1 0.214 0.097 13.678 14.379 -5.90 - - - - 2 2 L PRop2 ZBop2 0.214 0.097 13.678 - - 14.047 -2.70 - - 2 2 L PRop3 ZBop3 0.231 0.079 13.545 - - 13.002 4.01 Kết quả tính ở Bảng 3.21 cho thấy độ chính xác và hiệu quả của quả lê tính theo mô hình 2 là cao nhất nên chọn phƣơng án kích thƣớc quả lê tối ƣu có các thông số LPRop = 0.214 m, ZBop = 0.097 m với độ giảm công suất có ích lớn nhất của tàu là Pemax 13.678%, tức là kích thƣớc quả lê tối ƣu ở trƣờng hợp này xác định nhƣ sau: - Chiều dài quả lê tối ƣu : LPRop = LPRo + LPRop = 1.5 + 0.214 = 1.714 m - Chiểu cao quả lê tối ƣu: ZBop = ZBo + BBop = 2.1 + 0.097 = 2.197 m - Chiều rộng quả lê tối ƣu: BBop = BBo = 1.700 m
2. 115 Bảng 3.22. Độ thay đổi sức cản tổng của tàu RT (%) tại các phƣơng án thay đổi chiều rộng và chiều cao quả lê ban đầu ở các mớn nƣớc khảo sát T1 = 0.8T = 3.66 m Phƣơng U = 0.3U = 4.5 (hl/h) U = 0.8U = 12 (hl/h) U = U = 15 (hl/h) án 1 2 3 ZB1 ZB2 ZB3 ZB4 ZB5 ZB1 ZB2 ZB3 ZB4 ZB5 ZB1 ZB2 ZB3 ZB4 ZB5 BB1 3.410 2.785 2.542 3.201 -3.562 3.615 3.064 2.822 -3.297 -3.918 4.126 3.091 3.025 -3.265 -4.132 BB2 2.012 1.546 5.867 -5.276 -6.674 2.153 1.670 6.102 -5.804 -7.341 2.314 1.855 7.040 -5.593 -7.475 BB3 2.843 6.624 7.876 6.764 -9.143 -2.957 -6.756 8.112 7.305 -10.149 -3.156 -7.949 9.451 8.117 -10.972 BB4 -3.546 -4.054 -10.032 -9.236 -10.432 -3.901 -10.050 -11.035 -9.328 -11.788 -4.113 -10.503 -11.336 -11.083 -12.518 BB5 -4.132 -9.021 -10.113 -10.236 -11.304 -4.339 -9.923 -11.124 -10.748 -12.208 -4.876 -10.645 -11.832 -12.078 -13.113 T2 = T = 4.57 m Phƣơng U = 0.3U = 4.5 (hl/h) U = 0.8U = 12 (hl/h) U = U = 15 (hl/h) án 1 2 3 ZB1 ZB2 ZB3 ZB4 ZB5 ZB1 ZB2 ZB3 ZB4 ZB5 ZB1 ZB2 ZB3 ZB4 ZB5 BB1 4.126 3.370 3.127 -3.809 -4.274 4.539 3.639 3.439 -4.266 -4.745 5.220 4.040 3.818 -4.693 -5.266 BB2 2.455 1.824 7.040 -6.331 -8.142 2.700 2.007 7.744 -7.028 -8.549 3.024 2.268 8.929 -7.801 -9.575 BB3 -3.412 -7.883 9.451 7.982 -10.606 -3.821 -8.671 10.396 8.780 -11.879 -4.394 -9.711 11.852 9.306 -13.660 BB4 -3.865 -10.140 -11.436 -10.557 -12.310 -4.136 -11.256 -11.665 -11.612 -12.925 -4.756 -12.944 -13.065 -12.425 -14.218 BB5 -4.793 -9.652 -11.630 -12.181 -11.756 -5.225 -10.135 -11.979 -12.668 -12.462 -5.956 -11.655 -12.099 -13.301 -13.085
3. 117 Bƣớc 3: Xác định sơ bộ các kích thƣớc của quả lê tối ƣu trong lần tính thứ nhất Xác định và hiển thị tọa độ các điểm cực đại (điểm màu xanh) của các mô hình thay thế, tại đó giá trị hàm mục tiêu về độ giảm công suất có ích của tàu là lớn nhất và phƣơng án kích thƣớc quả lê là tối ƣu với gia số chiều rộng BBop (số thứ nhất), gia số chiều cao ZBop (số thứ hai), và độ giảm công suất yêu cầu lớn nhất Pemax (số cuối), nhƣ đƣợc thể hiện ở Hình 3.31 và đƣợc tóm tắt lại ở Bảng 3.24 trong lần tính đầu tiên. Bảng 3.24. Phƣơng án quả lê tối ƣu của các mô hình thay thế ở lần tính thứ nhất Mớn Mô hình 1 Mô hình 2 Mô hình 3 nƣớc B1 B1 Pe1 (%) B2 B2 Pe2 (%) B3 B3 Pe3 (%) 3.66 m 0.172 -0.110 10.266 0.193 -0.128 9.353 0.193 -0.110 7.923 4.57 m 0.172 -0.110 12.670 0.193 -0.128 11.500 0.193 -0.110 9.811 Kết quả tính trong Bảng 3.24 cho thấy kích thƣớc quả lê tối ƣu đƣợc xác định bởi ba mô hình thay thế không khác nhau nhiều ở hai mớn nƣớc, nhƣng độ giảm của công suất có ích ở mớn nƣớc thiết kế 4.57 m cao hơn nên chọn mớn nƣớc này để tính. Bƣớc 4: Đánh giá và cải thiện độ chính xác của các mô hình thay thế Đánh giá độ chính xác bằng cách so sánh giá trị Pemax tính chính xác bởi Xflow, ký hiệu là Pemaxf, với các giá trị gần đúng của chúng xác định bởi ba mô hình thay 1 1 1 thế, có ký hiệu lần lƣợt là Pe max 1 , Pe max 2 , Pe max 3 ở các phƣơng án kích thƣớc 1 1 1 1 quả lê tối ƣu có ký hiệu lần lƣợt là BBop1 ZBop1 , BBop2 ZBop2 , 1 1 BBop3 ZBop3 tại mớn nƣớc 4.57 m nhƣ trình bày ở Bảng 3.25. Bảng 3.25. So sánh giá trị Pemax (%) tính từ XFlow và từ các mô hình thay thế trong lần tính thứ nhất Kích thƣớc XFlow Mô hình 1 Mô hình 2 Mô hình 3 Phƣơng án quả lê tối ƣu kích thƣớc quả 1 1 1 1 1 1 1 1 1 BBop ZBop Pe max f Pe max 1 1 Pe max 2 2 Pe max 3  3 lê tối ƣu  (m) (m) (%) (%)  (%)  (%)  0.172 -0.110 10.312 12.67 -22.87 7.69 25.48 8.631 16.30 B1 Z1 Bop2 Bop2 0.193 -0.128 13.198 12.17 7.79 11.50 12.87 8.967 32.06 1 1 BBop3 ZBop3 0.193 -0.110 13.182 12.02 8.83 11.22 14.89 9.811 25.57
4. 119 Bƣớc 5: Xác định phƣơng án quả lê tối ƣu Lặp lại các bƣớc tính 3 và 4 bằng cách xác định ba phƣơng án quả lê tối ƣu mới tại mớn nƣớc 4.57 m trong lần tính thứ hai dựa trên ba mô hình thay thế tạo ở bƣớc 4. Kết quả tổng hợp các phƣơng án tối ƣu của quả lê cho trong Bảng 3.26. Bảng 3.26. Phƣơng án chiều rộng và chiều cao quả lê tối ƣu và giá trị Pemax (%) của tàu tính theo các mô hình thay thế trong lần tính thứ hai Mớn Mô hình 1 Mô hình 2 Mô hình 3 nƣớc B2 Z 2 P2 B2 Z2 P 2 B2 Z 2 P 2 Bop1 Bop1 emax1 Bop2 Bop2 e max 2 Bop3 Bop3 e max 3 (m) (m) (m) (%) (m) (m) (%) (m) (m) (%) 4.57 0.193 -0.128 13.206 0.193 -0.128 13.215 0.193 -0.128 13.177 Tiếp tục đánh giá độ chính xác của các mô hình thay thế mới đƣợc tạo bằng cách sử dụng Xflow để dự đoán chính xác giá trị Pemax cho các phƣơng án quả lê tối ƣu và so sánh chúng với các giá trị tƣơng ứng tính bởi ba mô hình thay thế (Bảng 3.27). Bảng 3.27. So sánh giá trị Pemax (%) tính từ XFlow và từ các mô hình thay thế trong lần tính thứ hai Kích thƣớc XFlow Mô hình 1 Mô hình 2 Mô hình 3 Phƣơng án kích quả lê tối ƣu 2 2 2 2 2 2 2 2 thƣớc quả lê BPRop 2 Pe max f Pemax 1 1 Pe max 2 2 Pe max 3 3 ZBop  tối ƣu (%) (%)  (%)  (%)  (m) (m) 2 2 BPRop1 ZBop1 0.193 -0.128 13.578 13.026 4.07 - - - - 2 2 BPRop2 ZBop2 0.193 -0.128 13.578 - - 13.215 2.67 - - 2 2 BPRop3 ZBop3 0.193 -0.128 13.578 - - - - 13.177 2.95 Kết quả tính ở Bảng 3.27 cho thấy độ chính xác và hiệu quả của quả lê tính theo mô hình 2 là cao nhất nên chọn phƣơng án kích thƣớc quả lê tối ƣu có các thông số BBop = 0.193 m, ZBop = -0.128 m với độ giảm công suất có ích lớn nhất của tàu là Pemax 13.578%, tức là kích thƣớc quả lê tối ƣu ở trƣờng hợp này xác định nhƣ sau: - Chiều dài quả lê tối ƣu : LPRop = LPRo = 1.50 m - Chiều rộng quả lê tối ƣu: BBop = BBo + Bop = 1.70 + 0.193 = 1.893 m - Chiểu cao quả lê tối ƣu: ZBop = ZBo + BBop = 2.10 - 0.128 = 1.972 m
5. 121 Hình 3.33 và 3.34 là kết quả tính toán và xuất từ Xflow các biểu đồ phân bố về trƣờng vận tốc và trƣờng áp suất trong dòng lƣu chất xung quanh thân tàu FAO 75 trong trƣờng hợp không có trang bị quả lê và có trang bị quả lê tối ƣu ở cùng điều kiện hoạt động tại chế độ thiết kế tƣơng ứng với tốc độ U= 15 hl/h và mớn nƣớc T= 4.57 m. So sánh định tính các hình ảnh này có thể nhận thấy rõ là chiều cao biên dạng sóng của tàu FAO 75 đã giảm đáng kể sau khi lắp mũi quả lê tối ƣu, dẫn đến làm giảm đáng kể thành phần sức cản sinh sóng, và do đó, sức cản tổng của tàu cũng đƣợc giảm đáng kể. Ngoài ra, sự xuất hiện rõ ràng của các sóng ở khu vực phía sau của thân tàu không có mũi quả lê (Hình 33b) cũng chứng tỏ hiệu quả của mũi quả lê khi các sóng ở khu vực phía sau thân tàu có mũi quả lê đã bị triệt tiêu phần lớn (Hình 34a) nhờ sự giao thoa tích cực giữa hệ thống sóng thân tàu và hệ thống sóng tạo ra bởi mũi quả lê tối ƣu. (a) Phân bố trƣờng vận tốc trong dòng lƣu chất (b) Phân bố trƣờng áp suất trong dòng lƣu chất Hình 3.33. Phân bố trường vận tốc và trường áp suất trong dòng lưu chất xung quanh thân tàu FAO 75 trong trường hợp không có quả lê
6. 123 Hình 3.35 là đƣờng hình tàu FAO 75 với quả lê ban đầu thiết kế theo đồ thị Kracht có các kích thƣớc là LPRo = 1.50 m, BBo = 1.70 m, ZBo = 2.10 m (đƣờng đen) và quả lê tối ƣu có các kích thƣớc là LPRop = 1.65 m, BBop = 1.91 m, ZBo = 2.10 m (đƣờng đỏ), tƣơng ứng trƣờng hợp thay đổi đồng thời của chiều dài và chiều rộng của quả lê ban đầu với các gia số lần lƣợt là LPR = 0.11 m, BB = 0.21 m. Hình 3.35. Bản vẽ đƣờng hình tàu FAO 75 với quả lê ban đầu và quả lê tối ƣu Kết luận chƣơng 3 Chƣơng 3 trình bày các kết quả mới của luận án trong sử dụng đồ thị Kracht thiết kế mũi quả lê cho tàu có hệ số béo không nằm trong phạm vi áp dụng của đồ thị, cùng với mô hình và phƣơng pháp giải bài toán tối ƣu hình dạng mũi quả lê cho tàu cá dựa trên cơ sở sử dụng kết hợp phƣơng pháp tính CFD và các mô hình thay thế Kriging. Kết quả sử dụng đồ thị Kracht đã xác định sơ bộ kích thƣớc quả lê ban đầu tàu FAO 75: chiều dài LPRo=1.50 m, chiều rộng BBo=1.70 m và chiều cao ZBo= 2.10m. Kết quả sử dụng mô hình và phƣơng pháp tối ƣu mũi quả lê tàu cá đã nghiên cứu tìm đƣợc phƣơng án quả lê tối ƣu có chiều dài LPRop= 1.65 m, chiều rộng BBop=1.91 m và chiều cao ZBo= 2.10 m, xác định bằng cách thay đổi đồng thời chiều dài và chiều rộng quả lê ban đầu gia số LPR= 0.11 m, BB= 0.21 m, cho phép giảm công suất có ích hoặc sức cản tổng của tàu 14%, phù hợp với các số liệu thực nghiệm (12-15)%. Kết quả xuất các biểu đồ phân bố trƣờng vận tốc và trƣờng áp suất bằng Xflow cũng cho thấy trong trƣờng hợp lắp quả lê tối ƣu đã tính, chiều cao sóng đã giảm đi rõ rệt và không có sự xuất hiện các sóng ở khu vực đuôi tàu, dẫn đến làm giảm sức cản tàu.
7. 125 (3) Xây dựng mô hình và phƣơng pháp giải bài toán tối ƣu mũi quả lê. Kết quả nghiên cứu của luận án đã xây dựng đƣợc mô hình và phƣơng pháp giải bài toán tối ƣu hình dạng mũi quả lê tàu cá, bắt đầu từ việc xác định hàm đa mục tiêu về độ giảm công suất có ích (3.24) với giá trị các trọng số phù hợp với các chế độ làm việc điển hình của tàu cá nhằm phát huy hết hiệu quả của quả lê ở các chế độ tải khác nhau, nhất là ở chế độ vận tốc thấp khi kéo hoặc thả lƣới, xác định phạm vi thay đổi kích thƣớc quả lê để xây dựng các phƣơng án tính hợp lý, lựa chọn điều kiện ràng buộc phù hợp để đảm bảo các thông số hình học và tính năng tàu không thay đổi sau khi lắp mũi quả lê, cho đến việc giải bài toán tối ƣu dựa trên sự kết hợp của CFD và các mô hình thay thế. Các kết quả tính toán, cùng với kết quả xuất từ CFD về phân bố vận tốc và áp suất trong dòng chảy xung quanh thân tàu FAO 75 không có quả lê và có quả lê tối ƣu ở các Hình 3.33 và Hình 3.34 đã cho thấy đƣợc sự phù hợp tốt giữa phƣơng pháp đề xuất với lý thuyết và thực tiễn vì những lý do sau: - Theo lí thuyết, hiệu suất của quả lê phụ thuộc vào sự giao thoa giữa hệ thống sóng do quả lê tạo ra và hệ thống sóng tàu, do đó, phƣơng án thay đổi đồng thời chiều dài và chiều rộng quả lê cũng có hiệu quả cao nhất vì sự thay đổi của các thông số này sẽ ảnh hƣởng chủ yếu đến chiều dài và khối lƣợng của mũi quả lê, dẫn đến ảnh hƣởng lớn đến pha và biên độ của hệ thống sóng do quả lê tạo ra, trong khi những thay đổi về độ cao chỉ ảnh hƣởng đến độ chìm của quả lê nên nó có rất ít ảnh hƣởng đến hiệu suất làm việc của mũi quả lê. - Trong thực tế, dữ liệu tính toán cho bóng đèn tối ƣu của tàu FAO 75 đã cho thấy mức giảm tối đa công suất có ích hoặc sức cản tổng sau khi lắp quả lê tối ƣu là khoảng 14%, cũng nằm trong phạm vi của các dữ liệu thử nghiệm là (12- 15)% đƣợc công bố chính thức bởi nhiều nhà nghiên cứu cho các tàu thông thƣờng có mũi quả lê nhƣ Bertram và Schneekluth (1998) [6], Larrie D. F (2011) [3]. - Việc sử dụng đồ thị Kracht, cùng với các phƣơng pháp ngoại suy và nội suy để thiết kế sơ bộ quả lê ban đầu cho tàu có hệ số béo CB không nằm trong phạm vi áp dụng của các đồ thị này là phù hợp, thể hiện ở chỗ kích thƣớc quả lê ban đầu rất gần tối ƣu nên có thể xác định đƣợc kích thƣớc quả lê tối ƣu chỉ sau hai lần tính toán bằng cách sử dụng các mô hình thay thế nhƣ trong trƣờng hợp này.
8. 127 Bên cạnh đó, nghiên cứu ứng dụng CFD giải quyết bài toán tối ƣu hóa mũi quả lê đặt ra trong luận án là một cách làm mới, tiếp cận với phƣơng pháp nghiên cứu hiện đại. Ngoài ra có thể đặt vấn đề nghiên cứu tiếp các nội dung nhƣ: Nghiên cứu tự động hóa việc xây dựng mô hình hình học 3D của tàu tính toán, vì công đoạn xây dựng mô hình tàu bằng cách kết hợp các phần mềm nhƣ đã nêu trong luận án không phải dễ thực hiện và thực tế cũng mất khá nhiều thời gian, công sức. Nghiên cứu phƣơng pháp thiết kế tích hợp quả lê vào đƣờng hình tàu tính toán mang tính tổng quát so với phƣơng pháp sử dụng phần mềm AutoShip đã nêu. Một trong các phƣơng pháp đang đƣợc các nhà khoa học nghiên cứu thực hiện là phối hợp các điểm kiểm soát (control points) của các đƣờng cong NURBS dùng biểu diễn hình dạng của quả lê và của thân tàu để sao cho có thể đảm bảo đƣợc sự hòa hợp của hình dạng quả lê với đƣờng hình phía mũi tàu. Phƣơng pháp tối ƣu hóa hình dạng mũi tàu quả lê đã đề xuất trong luận án đƣợc xây dựng trên cơ sở thay đổi các thông số tuyến tính của quả lê và chỉ thay đổi từng kích thƣớc hoặc thay đổi đồng thời từng cặp thông số kích thƣớc với nhau. Trên cơ sở đó, có thể đặt vấn đề tiếp tục nghiên cứu bài toán tối ƣu quả lê trong trƣờng hợp thay đổi các kích thƣớc khác, cụ thể nhƣ: - Thay đổi các thông số hình học phi tuyến của quả lê nhƣ hệ số mặt cắt ngang . CABT, hệ số cạnh bên CABL và hệ số thể tích CPR - Thay đổi đồng thời cả ba kích thƣớc của quả lê gồm chiều dài, chiều rộng và chiều cao quả lê. - Thay đổi đồng thời các thông số hình học tuyến tính và phi tuyến của quả lê. Kết quả nghiên cứu của luận án sẽ là cơ sở quan trọng để nghiên cứu thiết kế các mẫu tàu cá vỏ thép cỡ lớn có tính năng hàng hải tốt và phù hợp với nghề cá Việt Nam. Đồng thời mở ra một triển vọng lớn trong việc giải quyết nhiều bài toán phức tạp về thủy động lực học tàu nói chung và trong lĩnh vực tàu cá nói riêng, vẫn đang còn tồn tại hiện nay nhƣ tối ƣu hóa đƣờng hình tàu cá, tính toán các tính năng đi biển (sea-keeping), tính toán tính cơ động (manueroving), tính toán thủy động lực học thiết bị đẩy tàu
9. 129 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tiếng Anh [1] Couch and Moss (2013), Application of Large Protruding Bulbs to Ships of High Block Coefficient, SNAME Transactions. [2] Bertram V., Schneekluth. H. (1998), Ship Design for Efficiency and Economy, Elsevier, ISBN 9780080517100. [3] Larrie D. Ferreiro (2011), The Social History of the Bulbous Bow, In Johns Hopkins University Press, Technology and Culture, Vol.52,pp. 335–359. [4] A.A. Aksenov Capvidia, A.V. Pechenyuk Digital, Vučinić Vrije (2015), Ship hull form design and optimization based on CFD, Towards Green Marine Technology and Transport – Guedes Soares, © 2015 Taylor & Francis Group, London, ISBN 978-1-138-02887-6. [5] Bengt Andersson, Ronnie Andersson, Love Hakansson, Mikael Mortensen, Rahman Sudiyo, Berend van Wachem (2012), Computational Fluid Dynamics for Engineers, Cambridge University Press. [6] Joel H. Ferziger, Milovan Peric (2002), Computational Methods for Fluid Dynamics, ISBN 3-540-42074-6 Springer-Verlag Berlin Heidelberg NewYork. [7] Lattice Boltzmann (2011), Method for Fluid Simulations, Yuanxun Bill Bao & Justin Meskas, April 14, 2011. [8] S. G. Rigby, D. Nicolaou, J. L. Sproston, and A. Millward (2001), Numerical Modeling of the water flow around ship hulls, Department of Engineering, The University of Liverpool, Liverpool, U.K. Journal of Ship Research, Vol. 45, No. 2, June 2001, pp-94. [9] Chao LI, Yongsheng WANG, Jihua Chen (2016), Study on the shape parameters of bulbous bow of tuna longline fishing vessel, International Conference on Energy and Environmental Protection (ICEEP 2016). [10] J.G.Hayes and Engvall (1969), Computer-aided studies of fishing boat hull re- sistance, Food and Agriculture Organization of the United Nations, Rome.
10. 131 [22] Fuxin Huang, Hyunyul Kim and Chi Yang (2014), A New Method for Ship Bulbous Bow Generation and Modification, publication/264001795. [23] Grzegorz Filip, Dae-Hyun Kim, Sunil Sahu, Jan de Kat, Kevin Maki (2014), Bulbous Bow Retrofit of a Container Ship Using an Open-Source Computational Fluid Dynamics (CFD) Toolbox. [24] Daniele Peri, Michele Rossetti, and Emilio F. Campana (2001), Design Opti- mization of Ship Hull via CFD Techniques, Italian Ship Model Basin, Journal of Ship Research, Vol. 45, No. 2, June 2001, pp.140-149. [25] Chi Yang, Fuxin Hang and Lijue Wang (2016), A NURBS-Based Modification Technique for Bulbous Bow Generation and Hydrodynamic Optimization, George Mason University, Fairfax, Virginia, USA, 31st Symposium on Naval Hydrodynamics Monterey, California, 11-16 September 2016. [26] Pérez F., Suárez J.é A., Clemente Juan A. and Souto Antonio (2007), Geomet- ric Modelling of Bulbous Bows with the use of Non-Uniform Rational B-spline Surfaces, Journal of Marine Science and Technology, Vol.12, No.2, pp. 83-94. [27] Weilin Luo and Linqiang Lan (2016), Design Optimization of the Lines of the Bulbous Bow of a Hull Based on Parametric Modeling and Computational Fluid Dynamics Calculation, Mathematical and Computational Applications, Vol.22, No.4. [28] Shahid M, Debo H. (2012), Computational Fluid Dynamics Based Bulbous Bow Optimization Using a Genetic Algorithm, J. Marine Sci. Appl, Vol.11, No.3. [29] H.M. Gutmann (2001), A radial basis function method for global optimization, Journal of Global Optimization, Vol.19, No.3, pp.201–227. [30] Jin-Won Yu, Young-Gill Lee (2017), Hull form design for the fore-body of medium-sized passenger ship with gooseneck bulb, International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering, Vol.9, pp. 577-587. [31] Tran Dinh Tu, Jiahn-Horng Chen, Thai Gia Tran (2017), Resistance and Hull
11. 133 European Journal of Operational Research, Vol.192, No.3: pp.707-716. [44] Juliane Muller (2016), MISO: Mixed-Integer Surrogate Optimization Code Documentation, Center for Computational Science and Engineering Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, CA, 94720, USA. [45] S.Sakata, F.Ashida, and M.Zako (2003), Structural optimization using Kriging approximation, Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, Vol.192(7-8), pp.923-939. [46] Søren N. Lophaven, Hans Bruun Nielsen, Jacob Søndergaard (2002), DACE – A MatLab Kriging Toolbox, Technical Report IMM – TR – 2002 – 12, Technical University of Danmark (DTU). [47] Yim, B. (1974), A Simple Design Theory and Method for Bulbous Bows of Ships, Journal of Ship Research, Vol.18, No.3, pp.141-152. [48] Thai Tran Gia, Toan Le Van (2017), Numerical prediction of Vietnamese Fishing boats resistance using OpenFOAM, 10th Internatonal Workshop on Ship and Marine Hydrodynamics. Tài liệu tiếng Việt [49] Trần Gia Thái (2016), Nghiên cứu thiết kế các mẫu tàu cá vỏ thép phù hợp với nghề cá Việt Nam, Tạp chí Khoa học – công nghệ Thủy sản, số 1/2016. [50] Trần Gia Thái (2004), Nghiên cứu tự động hóa thiết kế đường hình đáp ứng nhu cầu đa dạng của tàu nghề cá Việt Nam, Đề tài cấp Bộ, mã số B2004-33- 36. [51] Trần Công Nghị, 2009, Lý thuyết tàu, tập 2– Sức cản vỏ tàu và thiết bị đẩy tàu, Đại học Giao thông Vận tải Thành phố Hồ Chí Minh. [52] Nguyễn Mạnh Hƣng, Ngô Văn Hệ, Lê Quang, Ứng phương pháp các điểm kì dị để tính toán sức cản sóng của tàu thủy, Trƣờng Đại học Bách khoa Hà Nội, Tạp chí Khoa học công nghệ Hàng hải, số 21 – 01/2010.