Quantificação de incertezas nas predições de início de cavitação no ensaio do propulsor Duisburg P1570

Abstract

A análise de sensitividade é vital para a verificação de modelos preditivos, além de contribuir para o aprimoramento de novos produtos, pois permite determinar os efeitos que as incertezas de projeto causam nas características de desempenho analisadas. Nesse contexto, o presente estudo busca identificar e quantificar as incertezas presentes nas análises de início de cavitação dos tipos nuvem e folha do propulsor Duisburg P1570 operando totalmente submerso. Propõem-se o uso de simulações CFD utilizando o programa ReFRESCO e a abordagem não-intrusiva de Galerkin. Por fim, a estrutura em Python desenvolvida estabelece um modelo interpolador baseado na Amostragem por Hipercubo Latino, o qual reduz consideravelmente o custo computacional da análise. Os módulos em Python permitem ainda calcular os índices de Sobol (incertezas paramétricas), as incertezas de entrada e as incertezas devido ao refino de malha (incertezas de discretização). As variáveis de entrada analisadas foram: a rotação do hélice (RPM), a pressão de vapor da água (PV) e o refino de malha (número de elementos), enquanto os parâmetros de desempenho analisados foram: o coeficiente de empuxo do propulsor (KT), o coeficiente de torque (KQ), a eficiência do propulsor (η) e o índice de cavitação (CavINDEX). Os resultados mostraram que a variação observada nos resultados dos parâmetros KT, KQ e η deve-se pouco às incertezas de discretização (5%) e à incerteza do vapor de PV (menos de 1%), sendo majoritariamente causada pela incerteza na rotação (mais de 94%). Entretanto, o Cav INDEX apresenta um resultado diferente, sendo majoritariamente afetado pelas incertezas de discretização (99%) e pouco afetado (1%) pelas incertezas de entrada.