Improving Performance and Operability for Wind-Propelled Ships using Machine- learning-driven Active Flow Control

Forskningsprojekt, 2024 – 2025

Motorseglande fartyg har lyfts fram som en nyckelkomponent för att nå IMOs mål om reduktion av växthusgaser. Installationer av olika typer av segel, Wind Propulsion Technology (WPT), kan ersätta en del av behovet av maskindrift och därmed minska bränsleförbrukning och utsläpp; kombinerat med alternativa, CO2-neutrala bränslen finns då en möjlighet att uppnå fossilfri sjöfart.
En vanlig typ av WPT är vingsegel. En viktig operationell fråga, som bl.a. studeras vid RISE, KTH och Chalmers, är hur dessa segel ska skotas för att uppnå maximal dragkraft med hänsyn till interaktionseffekter seglen emellan och mellan segel och skrov. Seglen kommer då att operera nära överstegringspunkten, d.v.s. den skotningsvinkel då man får massiv separation från seglen och de snabbt och kraftigt förlorar dragkraft. Studier vid KTH har nu också börjat studera hur det atmosfäriska gränsskiktet påverkar seglen, där de långsammare vindhastigheterna vid ytan ger en annan optimal skotningsvinkel än de högre hastigheterna vid segelspetsen. En ytterligare komplikation är en hystereseffekt: om man väl passerat överstegringspunkten krävs att skota ner kraftigt för att återfå dragkraft vilket är en långsam och kostsam operation.
Inom detta projekt kommer vi att utveckla ett system med aktiv strömningskontroll (AFC, Active Flow Control) för vingsegel. Detta innebär att man genom att installera sensorer och system för att kontrollerat blåsa eller suga luft över en vinge kan öka dragkraften och fördröja när överstegring sker. Man kan också förvänta sig att skulle vingen ändå överstegra, skulle AFC systemet vara mer effektivt att återställa dragkraft än enbart skotning.