Lageunabhängiges Vermeiden von Kavitation an einem Propeller

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Vermeidung von Kavitation an einem Propeller bei beschleunigter Fahrt nicht nur bei Geradeausfahrt, bei Unterseebooten nicht nur auf konstanter Tiefe.

Die Vermeidung von Kavitation bei gleichzeitig maximaler Beschleunigung ist bisher bei Fahrt auf konstanter Tiefe und Geradeausfahrt möglich. Beschleunigung ist hier im physikalischen Sinne zu verstehen und umfasst positive wie negative Beschleunigung. Daher umfasst Beschleunigung auch ein Abbremsen, was insbesondere durch ein Rückwärtsdrehen des Propellers erzielt werden kann.

Aus der DE 10 2012 213 991 A1 ist ein Verfahren zum schallemissionsarmen Beschleunigen eines propellergetriebenen Wasserfahrzeugs bekannt.

Aus der WO 2008 / 155 448 A1 ist ein Verfahren zur automatischen Kavitationsvermeidung durch die Verwendung von vordefinierten Kavitationseinsatzkurven innerhalb der Motorsteuerung bekannt.

Aus der DE 10 2012 201 539 A1 ist das Gewinnen von Daten über einen Zustand einer Flüssigkeit bekannt.

Aus der US 2019 / 0 106 190 A1 ist ein Paddelbord bekannt.

Es ist jedoch durch komplexe Randbedingungen nicht möglich diese Verfahren für Situationen anzuwenden, in denen das Unterseeboot nicht einfach nur geradeaus fährt. Bereits für Kurvenfahrt, auch bedingt durch einen nicht-neutralen Ruderwinkel, führen diese Verfahren regelmäßig durch die unterschiedliche und auch veränderliche Anströmung der Propeller nicht mehr zum Erfolg. Wird gleichzeitig auch die Tauchtiefe verändert, gilt dieses umso mehr. Daher werden heute bei solchen Manövern zusätzliche Sicherheiten eingeplant, um Kavitation zu verhindern. Hierdurch wird die Beschleunigung jedoch stark reduziert und somit keine optimale Beschleunigung erzielt. Aufgabe der Erfindung ist es, ein Verfahren bereitzustellen, welches die unter Vermeidung von Kavitation physikalisch maximal realisierbare Beschleunigung ermöglicht und dadurch Geräuschentwicklung vermeidet.

Gelöst wird diese Aufgabe durch ein Steuerungsverfahren mit den in Anspruch 1 angegebenen Merkmalen, ein Anlernverfahren mit den in Anspruch 12 angegebenen Merkmalen sowie durch ein Unterseeboot mit den in Anspruch 17 angegebenen Merkmalen. Vorteilhafte Weiterbildungen ergeben sich aus den Unteransprüchen, der nachfolgenden Beschreibung sowie den Zeichnungen.

Das erfindungsgemäße Steuerungsverfahren dient zur Steuerung eines Unterseebootes und dabei zur Vermeidung von Kavitation. Hierbei geht es vor allem um die Kavitation, welche direkt am Propeller entsteht. Hierbei bilden sich zum Teil kleinste Gasbläschen, welche implosionsartig wieder kollabieren und hierbei Lärm erzeugen. Somit ist ein Fahrzeug, welches Kavitation erzeugt und welche erhebliche zusätzliche Geräusche macht, leicht zu orten ist. Daher ist während eines entsprechenden Einsatzes Kavitation zur Sicherheit des Unterseebootes zu vermeiden. Es geht also gerade nicht darum, zunächst einen kavitierenden Zustand zu erzeugen und diesen dann so zu modifizieren, dass das Kavitieren verschwindet, da sich dann bereits das Unterseeboot verraten hat. Das Unterseeboot weist eine Navigationsvorrichtung, eine Datenverarbeitungsvorrichtung, eine Antriebsvorrichtung und wenigstens ein erstes Hydrophon auf. Von der Navigationsvorrichtung wird eine primäre Regelungsanforderung für die Antriebsvorrichtung an die Datenverarbeitungsvorrichtung gesendet. Diese primäre Regelungsanforderung kann beispielsweise manuell in die Navigationsvorrichtung eingegeben werden. Die primäre Regelungsanforderung kann beispielsweise in einer neuen Zielgeschwindigkeit bestehen. Beispielsweise kann die primäre Regelungsanforderung sein, so schnell wie möglich zum Stillstand zu kommen. Die Datenverarbeitungsvorrichtung führt eine Bewertung der primären Regelungsanforderung bezüglich der Auswirkung auf Kavitation durch. In dem genannten Beispiel des schnellen Stillstandes wäre eine maximale rückläufige Drehbewegung des Propellers optimal, um das Ergebnis zu erzielen, würde aber zu Kavitation führen. Die Datenverarbeitungsvorrichtung modifiziert die primäre Regelungsanforderung zu sekundären Regelungsanforderungen, wenn die Datenverarbeitungsvorrichtung bei der Bewertung der primären Regelungsanforderung Kavitation bei Verwendung der primären Regelungsanforderung erwartet. Sollte bei der Bewertung der primären Regelanforderungen keine Kavitation erwartet werden, bleiben die primären Regelanforderungen erhalten. In dem genannten Beispiel des schnellen Stillstands wäre somit die rückläufige Beschleunigung des Propellers auf das Maximum zu begrenzen, bei welcher Kavitation zuverlässig vermieden werden kann. Die Datenverarbeitungsvorrichtung sendet die sekundäre Regelungsanforderung an die Antriebsvorrichtung.

Erfindungsgemäß weist die Datenverarbeitungsvorrichtung einen selbstlernenden Algorithmus auf. Die Datenverarbeitungsvorrichtung ist mit einer Erfassungsvorrichtung zur Erfassung von Kavitation verbunden. Eine Erfassungsvorrichtung ist im Sinne der Erfindung jede Vorrichtung, welche geeignet ist, dass die Datenverarbeitungsvorrichtung ein Signal erhält, wodurch die Datenverarbeitungsvorrichtung erkennt, dass am Propeller gerade Kavitation auftritt. In einer einfachen Ausführungsform ist die Erfassungsvorrichtung eine Dateneingabe, über welche ein Fachmann der Datenverarbeitungsvorrichtung sagt, sobald Kavitation auftritt. In einer weiteren Ausführungsform kann die Erfassungsvorrichtung auch das Sonarsystem des Unterseebootes umfassen. Möglich ist aber auch die Verwendung wenigstens eines anderen Sensors, der geeignet ist Kavitation, insbesondere am Propeller, zu erfassen. Beispiele anderer Sensoren können dabei Drucksensoren, optische Sensoren oder Piezo-Sensoren sein. Die Piezo-Sensoren sind hierbei vorzugsweise direkt in den Propeller integriert.

Das erfindungsgemäße Steuerungsverfahren ist keine Regelschleife, die, wenn es zu Kavitation kommt, gegensteuert. Kommt es an einem Unterseeboot zu Kavitation, so ist dieses bereits im ersten Moment zu orten und ein Gegner ist wenigstens über die Anwesenheit informiert, selbst wenn das Unterseeboot anschließend wieder in einen leisen Zustand zurückkehrt.

Eine Navigationsvorrichtung im Sinne der Erfindung ist weit zu verstehen und umfasst jede Form der Steuerung des Unterseebootes. Es kann sich beispielsweise um eine entsprechende Konsole handeln, in welche Drehzahl, und Ruderlage direkt eingegeben werden., Ebenso können Zielkurs, Zielgeschwindigkeit und Zieltiefe eingegeben werden und wobei die Navigationsvorrichtung dann ausgehend von dem aktuellen Kurs, der aktuellen Geschwindigkeit und der aktuellen Tiefe dann die notwendigen Änderungen schrittweise vornimmt. Ebenso kann es sich auch um eine Navigations- Datenverarbeitungsvorrichtung handeln, in welche ein Zielpunkt eingegeben wird und die dann die Steuerbefehle, einschließlich Kurs, Tiefe und Geschwindigkeit, ermittelt und diese an die entsprechenden Bauteile des Unterseebootes weitergibt.

Eine erfindungsgemäße Datenverarbeitungsvorrichtung ist jede elektronische Vorrichtung, welche zur Ausführung von Programminstruktionen zur Ausführung des Verfahrens geeignet ist.

In einer weiteren Ausführungsform der Erfindung weist das Steuerungsverfahren einen ersten Betriebszustand und einen zweiten Betriebszustand auf. Der erste Betriebszustand umfasst eine Vermeidung von Kavitation. Es werden sekundäre Regelungsanforderungen erzeugt, die zu Kavitation vermeiden. Der zweite Betriebszustand lässt das Auftreten von Kavitation zu. Es werden also primäre Regelanforderungen verwendet, auch wenn sie eine Kavitation erzeugen. Der erste Betriebszustand ist der Regelbetrieb. Jede Kavitation ist bei einem Unterseeboot unbedingt zu vermeiden, da es sonst unmittelbar geortet werden kann. Es ist daher im Regelbetrieb und somit im ersten Betriebszustand unbedingt zu vermeiden, dass es zu Kavitation kommt. Der zweite Betriebszustand erfüllt zwei Zwecke. Zum einen erlaubt der zweite Betriebszustand, dass Regelanforderungen erzeugt werden, die einen Betrieb im kavitierendem Bereich nicht ausschließen, so dass Notmanöver möglich sind und zum zweiten kann durch die im zweiten Betriebszustand auftretende Kavitation der selbstlernende Algorithmus und damit die Datenverarbeitungseinrichtung kontinuierlich verbessert werden.

In einer weiteren Ausführungsform der Erfindung hält das Steuerungsverfahren im ersten Betriebszustand eine vorgegebene Sicherheitstoleranz zu Regelungsanforderungen ein, welche zu Kavitation führen können. Die Sicherheitstoleranz kann auch variabel missionsabhängig vorgegeben werden. Je größer die Sicherheitstoleranz gewählt wird, umso stärker wird die Leistungsfähigkeit, beispielsweise bei Beschleunigung eingeschränkt, aber umso zuverlässiger kann Kavitation vermieden werden.

In einer weiteren Ausführungsform der Erfindung ist die Erfassungsvorrichtung zur Erfassung von Kavitationsindikatoren ausgebildet, wobei Kavitationsindikatoren das mögliche Auftreten von Kavitation andeuten. Beispielsweise umfasst die Erfassungsvorrichtung wenigstens ein erstes Hydrophon und erfasst somit die akustischen Emissionen des Propellers. Eine Geräuschzunahme oder eine Geräuschveränderung kann als Indikator dienen, dass das Auftreten von Kavitation wahrscheinlicher wird.

In einer weiteren Ausführungsform der Erfindung umfasst die Erfassungsvorrichtung wenigstens ein erstes Hydrophon. Der selbstlernende Algorithmus ist zur Auswertung der von dem wenigstens einen ersten Hydrophon erhaltenen Informationen zur Auswertung hinsichtlich der Kavitation ausgebildet.

Besonders bevorzugt umfasst die Erfassungsvorrichtung sowohl eine Dateneingabe, über welche ein Fachmann der Datenverarbeitungsvorrichtung sagt, sobald Kavitation auftritt, als auch ein erstes Hydrophon. Hierdurch kann eine manuelle erste Anlernphase durchgeführt werden und im späteren Betrieb auf die akustische Information direkt zugegriffen werden.

Das wenigstens eine erste Hydrophon ist bevorzugt Bestandteil der Sonaranlage des Unterseebootes. Bevorzugt kann der selbstlernende Algorithmus auf Bestandteile des Sonarsystems oder das vollständige Sonarsystem zugreifen. Dadurch kann die Zahl der Hydrophone bevorzugt deutlich höher sein.

Der selbstlernende Algorithmus ist im Sinne des maschinellen Lernens zu verstehen und ermöglicht der Datenverarbeitungsvorrichtung automatisch aus erfassten Schiffsdaten zu lernen oder zu erkennen unter welchen Bedingungen Kavitation entsteht und diese vorherzusagen. Dieses erfolgt ohne, dass der selbstlernende Algorithmus explizit dafür programmiert sein muss. Dabei kann sich der selbstlernende Algorithmus kontinuierlich mit der Zeit und der Anzahl der erfassten Daten verändern oder verbessern. Bei dem selbstlernenden Algorithmus handelt es sich beispielsweise um Methoden aus der Gruppe der Ensemble-Algorithmen, der Gruppe der künstlichen neuronalen Netzwerke, insbesondere der Deep-Learning Algorithmen, oder um Methoden aus der Gruppe der multivarianten Clusteranalysen.

Für die Gruppe der Ensemble Algorithmen werden Modelle zusammengefasst, die aus mehreren schwächeren Modellen bestehen. Beispiele für selbstlernende Algorithmen dieser Gruppe heißen Bootstrapped-Aggregation, Gradient Boosting Machines, Gradient Boosted Regression Trees, Random Trees, Random Forest.

Die Gruppe der künstlichen neuronalen Netzwerke basiert auf der Vernetzung künstlicher Neuronen. Der Aufbau der künstlichen neuronalen Netzwerke kann stark unterschiedlich sein. Selbstlernende Algorithmen dieser Gruppe sind unter den Bezeichnungen Radial Basis Functional Network, faltungsbasiertes neuronales Netzwerk, Multilayer Perceptions, Convolutional Neural Network, Deep Boltzmann Machine, Deep Belief Network bekannt.

Die Gruppe der multivarianter Clustanalysenen umfasst Verfahren zu Entdeckung von Ähnlichkeitsstrukturen in den Daten. Beispiele für entsprechende selbstlernende Algorithmen werden k-means, k-medians, expectation maximisation oder hirachisches Clustering genannt.

In einer weiteren Ausführungsform der Erfindung erhält die Datenverarbeitungsvorrichtung jeweils die aktuellen Schiffsdaten oder kann auf diese zugreifen, wobei die aktuellen Schiffsdaten ausgewählt sind aus der Gruppe umfassend Bootsgeschwindigkeit, Bootsbeschleunigung, Drehzahl der Welle, Propellerschub, Drehmoment des Propellers, Ruderposition, Trimmlage des Bootes, Richtung des Bootes, Driftgeschwindigkeit, Motorleistung, Trägheitsmoment im Antriebsstrang, Verluste im Antriebsstrang, Bootsposition, Pitchwinkel der Propellerblätter, Tauchtiefe: Insbesondere werden auch die zeitlichen Veränderungen und Veränderungsgeschwindigkeiten der vorgenannten Werte erfasst. Besonders bevorzugt erhält die Datenverarbeitungsvorrichtung jeweils die aktuellen Schiffsdaten oder kann auf diese zugreifen, wobei die aktuellen Schiffsdaten Bootsgeschwindigkeit, Bootsbeschleunigung, Drehzahl der Welle, Ruderposition, Trimmlage des Bootes, Richtung des Bootes und Motorleistung sind. Diese werden besonders bevorzugt für die Bewertung der primären Regelungsanforderung bezüglich der Auswirkung auf eine Kavitation in Abhängigkeit von Bootsgeschwindigkeit, Bootsbeschleunigung, Drehzahl der Welle, Ruderposition, Trimm lage des Bootes, Richtung des Bootes und Motorleistung verwendet.

In einer weiteren Ausführungsform der Erfindung erhält die Datenverarbeitungsvorrichtung Informationen über Veränderungen an der äußeren Hülle. Solche Veränderungen sind beispielsweise vor einem Einsatz angebrachte Außenlagerbehälter. Durch diese wird das Strömungsprofil um das Unterseeboot beeinflusst und somit haben diese auch einen Einfluss auf das Kavitationsverhalten. Daher kann beispielsweise bei der Montage eines Außenlagerbehälters dieses in die Datenverarbeitungsvorrichtung eingegeben werden. Insbesondere kann dann am Anfang eines solchen Einsatzes eine Reihe von Manövern gefahren werden, damit der selbstlernende Algorithmus ausgehend von dem Verhalten ohne Außenlagerbehälter den Unterschied im Verhalten erlernen kann.

Veränderungen an der äußeren Hülle können auch kleiner und kurzfristiger sein. Beispielsweise kann es sich um eine geöffnete Schleuse, beispielsweise für Taucher, oder eine Außenhautklappe handeln.

In einer weiteren Ausführungsform der Erfindung erhält die Datenverarbeitungsvorrichtung jeweils die aktuellen Umgebungsdaten oder kann auf diese zugreifen, wobei die aktuellen Umgebungsdaten ausgewählt sind aus der Gruppe umfassend Dichte, Temperatur, Druck, Viskosität, Konzentration gelöster Gase, Salzgehalt. Diese aktuellen Umgebungsdaten können entweder reale Messwerte sein, insbesondere durch entsprechende Sensoren. Ebenso können die aktuellen Umgebungsdaten auch aufgrund von historischen Daten theoretisch abgeschätzt sein und somit aus einer Datenbank entnommen sein. Ebenso können einige aktuelle Umgebungsdaten aus realen Messwerten abgeschätzt werden. Besonders bevorzugt erfolgt die Bewertung der primären Regelungsanforderung bezüglich der Auswirkung auf eine Kavitation in Abhängigkeit von Dichte, Temperatur, Viskosität, Konzentration gelöster Gase und/oder Salzgehalt.

In einer weiteren Ausführungsform der Erfindung verwendet das Steuerungsverfahren die dimensionslosen Kennzahlen Kavitationszahl und der Schubbeiwert.

Hierbei sind:

Kavitationszahl o (cavitation number):

P ~ Pv f ^{f =} l - - " ² p statischer Druck pv Dampfdruck p Dichte des Fluids

U Strömungsgeschwindigkeit

Schubbeiwert KT (thrust coefficient):

T

KT = - p ■ n ² ■ D ⁴

T Propellerschub p Dichte des Fluids n Drehzahl

D Propellerdurchmesser

Dimensionslose Kennzahlen haben den Vorteil, dass bereits durch ihre Definition eine

Anpassbarkeit an unterschiedliche Bedingungen geben ist. Beispielsweise ist durch die Kavitationszahl eine Anpassbarkeit an verschiedene Tiefen gegeben, sodass die Frage, ob ein bestimmtes Verhalten zu Kavitation führt, nicht für jede Tauchtiefe einzeln ermittelt werden muss.

In einem weiteren Aspekt betrifft die Erfindung ein Anlernverfahren des selbstlernenden Algorithmus für das erfindungsgemäße Steuerungsverfahren. Das Anlernverfahren weist wenigstens zwei Anlernschritte auf. In einem ersten Anlernschritt werden verschiedene Manöver mit dem Unterseeboot gefahren, wobei der Datenverarbeitungsvorrichtung mitgeteilt wird, wann über das wenigstens eine erste Hydrophon Kavitation feststellbar ist. Hierdurch kann der selbstlernende Algorithmus in einem ersten Schritt lernen, welche Geräusche als Kavitation zu werten sind. Besonders bevorzugt werden diese Manöver im ersten Anlernschritt in klassischer Weise bei konstanter Tiefe und Geradeausfahrt vorgenommen. In einem zweiten Anlernschritt werden verschiedene Manöver gefahren und der selbstlernende Algorithmus ermittelt auf der Basis der im ersten Anlernschritt gewonnenen Erkenntnis selbststätig aus den Daten des wenigstens einen ersten Hydrophons, ob Kavitation vorliegt oder nicht. Hierdurch ordnet der selbstlernende Algorithmus den Fahrzuständen kavitierende Eigenschaften oder nicht kavitierende Eigenschaften zu. Da dieses dann nicht mehr ein manuelles Training einer erfahrenen Person erfordert, kann in dem zweiten Anlernschritt leicht eine Erweiterung der gefahrenen Manöver auch auf Kurvenfahrt oder gleichzeitige Veränderung der Tiefe durchgeführt werden.

In einer weiteren Ausführungsform der Erfindung teilt in einem ersten Anlernschritt ein Mensch manuell der Datenverarbeitungsvorrichtung mit, wann über das wenigstens eine erste Hydrophon Kavitation feststellbar ist. Hierdurch ist eine einfache Übertragung der menschlichen Erfahrung auf den selbstlernenden Algorithmus möglich, ohne vorher exakte Parameter für Kavitation definieren zu müssen.

In einer weiteren alternativen Ausführungsform der Erfindung werden dem selbstlernenden Algorithmus Parameter zur Erkennung von Kavitation gegeben. Im ersten Anlernschritt überwacht ein Mensch die Kavitationserkennung des selbstlernenden Algorithmus und teilt der Datenverarbeitungsvorrichtung manuell mit, wenn der selbstlernende Algorithmus fälschlich eine Kavitation erkannt hat oder fälschlich eine Kavitation nicht erkannt hat. Hierdurch ist eine einfache Übertragung der menschlichen Erfahrung auf den selbstlernenden Algorithmus möglich, ohne vorher exakte Parameter für Kavitation definieren zu müssen.

In einer weiteren Ausführungsform der Erfindung schlägt der selbstlernende Algorithmus in dem zweiten Anlernschritt oder in einem späteren Anlernschritt Manöver vor, welche gefahren werden sollten. Hierdurch kann der selbstlernende Algorithmus eine optimale Prognosegenauigkeit erzielen.

In einer weiteren Ausführungsform der Erfindung umfasst der zweite Anlernschritt das Abfahren einer vorgegebenen Gruppe von Manövern. Durch die Vorgabe von Manövern können die wahrscheinlichsten auftretenden Fälle gezielt vorgegeben werden. Diese Manöver können beispielsweise maximales Abbremsen aus hoher Geschwindigkeit zusammen mit gleichzeitiger Tiefenänderung und/oder maximaler Steuerung nach backbord oder steuerbord umfassen, um beispielsweise mögliche Ausweichmanöver zu umfassen. Weitere Manöver können beispielsweise solche sein, welche im Rahmen des Aussetzens und Wiederaufnehmens von Tauchern auftreten könnten.

In einer weiteren Ausführungsform der Erfindung umfasst der zweite Anlernschritt das Abfahren einer vorgegebenen Zeitspanne. Durch die Vorgabe einer Zeitspanne muss nicht im Vorhinein ein entsprechender Wert auf die Auswahl möglicher Manöver gelegt werden, sondern es wird eine Zeit, insbesondere während der Erprobung des Unterseebootes genutzt, um möglichst viele und möglichst vielfältige Manöver zu erfassen und so eine möglichst umfassende Vorhersagemöglichkeit zu bekommen.

In einer weiteren Ausführungsform der Erfindung meldet der selbstlernende Algorithmus einen Vertrauenswert auf Basis der durch den zweiten Anlernschritt gesammelten Erfahrung. Hierdurch kann ohne Vorgabe einer konkreten Anzahl an Manövern und/oder einer konkreten Mindestzeit ein Training durchgeführt werden, bis der Vertrauenswert einen vorgesetzten Mindestwert erreicht hat. Der Vertrauenswert ist insbesondere die Wahrscheinlichkeit, mit der der selbstlernende Algorithmus bei einem bisher noch nicht durchgeführten Manöver das Ausbleiben von Kavitation zutreffend vorhersagt. Beispielsweise kann der Vertrauenswert aus der Zuverlässigkeit (Richtigkeit) der zuletzt gemachten Vorhersagen ermittelt werden, da dieses einen Rückschluss auf die Richtigkeit auch zukünftiger Entscheidungen ermöglicht.

In einer weiteren Ausführungsform der Erfindung weist das Anlernverfahren einen dritten Anlernschritt auf, wobei der dritte Anlernschritt im normalen Betrieb des Unterseebootes durchgeführt wird. Das System lernt somit kontinuierlich weiter. Bevorzugt kann hierzu der selbstlernende Algorithmus in zwei unterschiedliche Betriebsmodi geschaltet werden. In einem ersten Betriebsmodus vermeidet der selbstlernende Algorithmus Kavitation zuverlässig. Dieser erste Betriebsmodus ist der Standardbetrieb. In einem zweiten Betriebsmodus soll der selbstlernende Algorithmus gezielt auch über den sicher nicht kavitierenden Bereich hinausgehen, um weitere sicher nicht kavitierende Bereiche zu ermitteln. Hierbei wird während des Betriebes im zweiten Betriebsmodus Kavitation durchaus in Kauf genommen. Daher kann der zweite Betriebsmodus beispielsweise und insbesondere während einer Transferfahrt oder während eines gezielten Trainings verwendet werden.

In einem weiteren Aspekt betrifft die Erfindung ein erfindungsgemäßes Steuerungsverfahren, wobei der selbstlernende Algorithmus über des erfindungsgemäße Anlernverfahren trainiert ist.

In einem weiteren Aspekt betrifft die Erfindung ein Unterseeboot mit einer Datenverarbeitungsvorrichtung zur Durchführung des erfindungsgemäßen Steuerungsverfahrens sowie zur Durchführung des erfindungsgemäßen Anlernverfahrens.

Nachfolgend ist das erfindungsgemäße Verfahren anhand eines in den Zeichnungen dargestellten Ausführungsbeispiels näher erläutert.

Fig. 1 Kavitationszahl in Abhängigkeit vom Schubbeiwert

Fig. 2 Schematisches Unterseeboot

In Fig. 1 ist der Zusammenhang der Kavitationszahl o in Abhängigkeit des Schubbeiwertes KT dargestellt. Für den Fall der Geradeausfahrt auf ebenem Kiel ergibt sich eine durch die gestrichelte Linie angedeutete Grenze. Unterhalb der gestrichelten Linie tritt Kavitation auf, oberhalb keine Kavitation. Durch die Definition von Kavitationszahl und Schubbeiwert können sich theoretisch beliebige Betriebspunkte des Propellers im Diagramm einstellen. Wenn man jetzt die weiteren Parameter wie Kurvenfahrt, Trimmlage des Unterseebootes, nicht-neutrale Ruderposition und dergleichen hinzunimmt, so wird der Zusammenhang extrem komplex, da sich sowohl der Betriebspunkt, als auch die Kavitationseinsatzgrenze verändern. Daher ist es vergleichsweise komplex, wenn alle Parameter berücksichtigt werden. Erfindungsgemäß wird daher ein selbstlernender Algorithmus verwendet, um in diesem Datenraum eine Struktur zu finden und auch zuverlässige Vorhersagen machen zu können für noch nicht vorher gefahrene Betriebszustände. Zu jedem Zeitpunkt weist ein Unterseeboot einen Betriebspunkt in diesem Diagramm auf, welcher durch die Koordinaten Kavitationszahl o und Schubbeiwertes KT definiert ist. Die Kavitationszahl o ist beispielsweise von der Strömungsgeschwindigkeit abhängig. Wird diese am Ort des Propeller s geändert, beispielsweise durch eine Veränderte Ruderlage (bei sonst unveränderten Parametern, so verschiebt sich der Betriebspunkt innerhalb des Diagramms. Gleichzeitig wird sich aber auch die Position der gestrichelten Linie verändern, die den oberhalb der gestrichelten Linie liegenden Bereich der nicht kavitierenden Betriebszustände von den unter der gestrichelten Linie liegenden kavitierenden Betriebszuständen trennt. Gerade, wenn sich die Strömungsverhältnisse ändern, kommt es dadurch zu sehr komplexen Veränderungen, bis das Unterseeboot anschließend wieder einen neuen stationären stabilen Zustand erreicht hat.

Fig. 2 zeigt eine sehr schematische Darstellung eines Unterseebootes. Das Unterseeboot weist eine Antriebsvorrichtung 30 auf, die mit einem Propeller 40 über eine Welle verbunden ist. Die Eingabe der Steuerbefehle erfolgt über eine Navigationsvorrichtung 10. Zwischen der Navigationsvorrichtung 10 und der Antriebsvorrichtung 30 ist eine Datenverarbeitungsvorrichtung 20 angeordnet. Die Datenverarbeitungsvorrichtung 20 weist den selbstlernenden Algorithmus auf, welcher die Regelungsanforderung der Navigationsvorrichtung 10 modifiziert, falls diese zu einer Kavitation führen würde. Die Regelungsanforderung wird dann von der Datenverarbeitungsvorrichtung 20 an die Antriebsvorrichtung gegeben und resultiert letztendlich in einer veränderten Bewegung des Propellers 40. Damit der selbstlernende Algorithmus auch lernen kann, welche Betriebszustände zu Kavitation führen, ist die Datenverarbeitungsvorrichtung über die Sonarsteuerung 60 mit hier gezeigt zwei Sonaren 50 verbunden.

Bezugszeichen

10 Navigationsvorrichtung

20 Datenverarbeitungsvorrichtung Antriebsvorrichtung

Propeller

Sonar

Sonarsteuerung