Numerische Untersuchung des passiven und aktiven Flatterns im Fischantrieb

• Antragsteller: Privatdozent Dr.-Ing. Xiangyu Hu
• Fachliche Zuordnung: Strömungsmechanik
• Förderung: Förderung von 2015 bis 2018
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 269137996

Die Studien der Hydrodynamik beim Schwimmen haben in den letzten Jahren große Aufmerksamkeit erregt. Viele Ingenieure und Biologen haben sich auf die bemerkenswerte Vielfalt der Formen und Leistungen bei der Fortbewegung von Wasserorganismen konzentriert. Eine besondere Problematik bei solchen Studien ist herauszufinden, wie ein lebender Fisch eine deutlich höhere Antriebseffizienz und Stabilität als ein moderner Roboterfisch erzielt. Dies hat bisher den Einsatz von Roboterfischen in der Praxis verhindert. Wir planen, basierend auf der Beobachtung schwimmender Fische und dem passiven Flattern einer dünnen Struktur in Hochgeschwindigkeitsströmungen, ein grundlegendes Verständnis für das passive und aktive Flattern zu gewinnen, welches zur endgültigen Realisierung hocheffektiver künstlicher carangiformer Schwimmer führt. Die Forschung basiert auf Zweiwegekopplung von Fluid-Struktur-Interaktion und dreidimensionalen numerischen Simulationen. Wir beantragen daher zwei dreijährige Finanzierungsabschnitte. In den ersten 3 Jahren liegt der Schwerpunkt auf der Modellentwicklung und Large Eddy Simulation, welche sich auf die großen Strömungsstrukturen und die wesentliche Wirkung der passiven und aktiven Flattern und deren Zusammenspiel zur Erhöhung der Antriebseffizienz konzentriert. In den zweiten 3 Jahren konzentrieren wir uns auf Direkte Numerische Simulation und aktive Steuerung in Bezug auf die Stabilität beim Schwimmen. Darüber hinaus, falls es die Zeit erlaubt, werden wir in der zweiten Förderphase die Parameteroptimierung der aktiven Steuerung vornehmen, um eine maximale Antriebseffizienz und Stabilität zu erzielen. Solche Parameter können zur Gestaltung hocheffektiver Roboterfische genutzt werden.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen