(高清版)GBT 40523.1-2021 船舶与海上技术　船体和螺旋桨性能变化测量　第1部分：总则

ICS47.020.99GB/T40523.1—2021/ISO19030-1:2016船舶与海上技术船体和螺旋桨性能Shipsandmarinetechnology—Measurementofchangesinhullpropellerperformance—Part1:Generalprinciples(ISO19030-1:2016,IDT)国家标准化管理委员会国家市场监督管理总局发布国家标准化管理委员会IGB/T40523.1—2021/ISO19030-1:2016 Ⅲ 12规范性引用文件 13术语和定义 1 24.1船体和螺旋桨性能 24.2船舶推进效率和总阻力 24.3测量船体和螺旋桨性能变化的主要参数 34.4测量船体和螺旋桨性能变化的次要参数 34.5测量程序 45性能指标 55.1坞修性能：本次出坞后船体和螺旋桨性能与以往出坞性能平均值的对比 55.2营运性能：出坞到坞期间隔结束期间船体和螺旋桨性能的平均变化 65.3维修触发：从坞期间隔开始到任何选定时间船体和螺旋桨性能运动平均值的变化 75.4维修效果：维修事件前后船体和螺旋桨性能的变化 86性能指标测量的不确定度和精度 8附录A(资料性)评估性能分析程序不确定度的方法和假设条件 23ⅢGB/T40523.1—2021/ISO19030-1:2016本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。本文件是GB/T40523《船舶与海上技术船体和螺旋桨性能变化测量》的第1部分。GB/T40523——第1部分：总则；——第2部分：默认方法；——第3部分：替代方法。本文件使用翻译法等同采用ISO19030-1:2016《船舶与海上技术船体和螺旋桨性能变化测——在参考文献中增加了：●等同采用ISO19030-2:2016的GB/T40523.2—2021船舶与海上技术船体和螺旋桨性能变化测量第2部分：默认方法；●等同采用ISO19030-3:2016的GB/T40523.3—2021船舶与海上技术船体和螺旋桨性能变化测量第3部分：替代方法。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由全国船用机械标准化技术委员会(SAC/TC137)提出并归口。GB/T40523.1—2021/ISO19030-1:2016船体和螺旋桨性能指船舶水下船体和螺旋桨的状态与船舶以一定速度在水中移动所需动力之间的对船舶整体能效的影响。修理和改装活动定义一套相关的性能指标。这些方法并不适用于比较不同类型不同尺寸船舶(包括姐妹船)的性能，也不适用于监管架构。本文件包括3个部分。——GB/T40523.1概述了如何测量船体和螺旋桨性能变化的一般原则，并规定了用于船体和螺旋——GB/T40523.2规定了测量船体和螺旋桨性能变化以及计算一组基本性能指标的默认方法，同时对各性能指标的预期精度进行指导。——GB/T40523.3规定了默认方法的替代方法。其中一些方法会降低整体精度，但提高了标准的1GB/T40523.1—2021/ISO19030-1:2016船舶与海上技术船体和螺旋桨性能变化测量第1部分：总则改装活动的性能指标。本文件规定的一般原则和性能指标适用于由传统的固定螺距螺旋桨驱动的所有船舶类型，其目的是测量同一艘船舶的船体和螺旋桨性能随时间推移而发生的变化。2规范性引用文件本文件没有规范性引用文件。下列术语和定义适用于本文件。船舶水下船体和螺旋桨的状态与该船舶在给定航速下航行所需动力之间的关系。Pp传递到螺旋桨的功率(螺旋桨动力)。对水航速speedthroughthewaterV船舶在一组给定的航行(环境)和装载(排水量/纵倾)条件下的速度。度指单个结果与实际(真)值的接近程度。注：请参阅ISO5725-1:1994中3.6和0.1介绍。测量到指定精度内的实际(真)值的概率。3.6滤波filtering删除不需要的数据的方法。2GB/T40523.1—2021/ISO19030-1:2016统计学中规范化的平移和缩放版本的创建值，以消除统计方式的影响，取得对应的归一化值。性能指标performanceindicators;PIs用于评估有效性或触发特定活动。坞修dry-docking将船舶牵引至干船坞内，对航行过程中处于水下的船体部分进行维护、修理和/或改装。船舶出干坞后的一段时期。坞期间隔dry-dockinginterval船舶两次连续进干坞之间的时间间隔。4一般原则4.1船体和螺旋桨性能船体和螺旋桨性能指船舶水下船体和螺旋桨的状态与船舶在给定航速下航行所需功率之间的关系。船体和螺旋桨性能与功率的变化有关，因为船体阻力和螺旋桨效率不是可直接测量的量。4.2船舶推进效率和总阻力船体和螺旋桨性能与船舶推进效率及船舶阻力的概念紧密相关。性能模型是基于收到功率与该收到功率下的船体总阻力模型，Pp(收到功率)用公式(1)表示：式中：RT总阻力，单位为牛(N);……………V——对水航速，单位为米每秒(m/s);总阻力由不同部分组成，用公式(2)表示：Rr=Rsw+RAA+RAw+RAH…(2)式中：Rsw-——静水阻力，单位为牛(N);RAH——基于船体变化所增加的阻力(污垢、机械损害、胀形、漆膜起泡、油漆剥落等),单位为牛(N)。推进效率由不同部分组成，用公式(3)表示：7Q=η×yh×7r3GB/T40523.1—2021/ISO19030-1:2016ηo——螺旋桨敞水效率；7H——船体效率；7R——相对旋转的效率。基于船体变化所增加的阻力用公式(4)表示： (4)式中：V——对水航速，可直接测量，单位为米每秒(m/s);Pp——收到功率，可通过轴功率计算，单位为瓦特(W)。在相同的环境条件和运行状态下，船舶以给定航速在水中航行所需的收到功率的变化，是由于水下船体阻力的变化和/或螺旋桨效率的变化导致的。水下船体阻力的变化是由于船体状况的改变导致的。螺旋桨效率的变化是由于螺旋桨状态的改变，以及由于船体状态的改变导致的螺旋桨水流(船体尾流)的改变造成的。对于在役船舶，环境条件和运行状态(如速度、装载、纵倾)各不相同。为了测量在役船舶的航速-功率关系的变化，有必要比较两个时期(参考期和评估期),在这两个时期内，环境条件和运行状态具有充分的可比性(滤波观测数据)和/或应用修正(使观测数据归一化)。对观测数据进行滤波和归一化有许多可供选择的方法。就测量结果的准确性而言，这些方法各有利弊。本文件规定了滤波和归一化程序的实际结合，以提供足够的准确性。注：不同的阻力因子的相对重要性在一定程度上随船舶所处的操作和环境条件的不同而变化。此外，模型的准确性也取决于运行状态和环境条件。这些因素影响船体和螺旋桨性能指标的准确性，如现行标准所述。因此，在评估性能指标的准确性并使用时，假定在参考期和评估期具有可比性的运行状态和环境条件(见附录A)。本文件今后的修订将重新评估是否有更准确的修正公式，将上述相关性考虑在内。船体和螺旋桨的维护、修理和改装活动对在役船舶的能效有影响。这些影响可以通过测量参考期和评估期船舶以给定航速在水中航行时收到功率的变化获得，并且两个时期的环境条件和运行状态通过初级滤波观测数据和/或修正后的观测数据进行了充分的比较。4.3测量船体和螺旋桨性能变化的主要参数当测量船体和螺旋桨性能的变化时，船舶的对水航速和收到功率作为两个主要参数。对于这些参数，不同的测量方法，使用不同的传感器将获得不同的信号质量。在GB/T40523.2中规定了默认的测量方法和相关的“最低要求”信号质量值。如果传感器的最低要求的信号质量不能满足要求，可使用替代的测量方法，但会引入更多的不确定度。在GB/T40523.3中描述了测量过程的替代方法。对于每个备选方案，规定了所需的信号质量的最低值以及引入的附加不确定度的估计值。4.4测量船体和螺旋桨性能变化的次要参数必要时使用滤波算法和归一化程序以使参考期和评估期的性能具有充分的可比性，需要测量环境参数和船舶的运行状态参数。有关的环境参数有：——风速和风向；——有义波高、方向和波浪谱；4GB/T40523.1—2021/ISO19030-1:2016——水深；——水的温度(运动黏性系数)和密度。有关的运行状态参数有：——舵角/舵的运动频率。如果不是所有参数都有可靠的传感器信号，可从替代传感器的信号获得近似信号，应假设其影响在GB/T40523.2中，对于测量船体和螺旋桨性能变化的默认方法，规定了传感器信号集的“最小期精度影响的测量和估计过程。测量的精度由其真实度和其精确度组成(见ISO5725)。真实度指测量结果的平均值与实际值(真值)的接近程度。精确度指单个结果之间的一致性，是重复性和再现性的函数。再现性指在不同的仪器和操作人员之间以及在较长的时间内使用相同的测量过程所产生的变化。测量程序对性能指标的再数据存储数据采集指从安装在船舶上的相关传感器和设备以及外部信息提供者记录(手动和/或自动)信号/数据的系统过程。手动数据采集频率通常按每天一次(中午时数据)。通常，自动数据采集频率要高得多。5GB/T40523.1—2021/ISO19030-1:2016数据存储指以适当的格式保存和保留采集的数据。此过程应该允许先前存储的数据与新数据一起计算一组无量纲性能值，反映给定时间段内船体和螺旋桨性能的变化。使用性能值的不同子集计算各项性能指标。数据准备可以部分或完全自动化。船体和螺旋桨性能变化的默认方法。GB/T40523.3规定了测量程序的替代方案，并描述了对性能指标预期精度的影响。有关船体和螺旋桨性能的船舶特定变化的测量可用于若干相关的性能指标，以确定船体和螺旋桨性能指标定义坞修性能：确定船舶进坞(修理和/或改装活动)的有效性船体和螺旋桨性能在本次出坞后(评估期)与以往出坞时(参考期)的平均值相比的变化营运性能：确定水下船体和螺旋桨坞期间隔解决方案(包括坞期间隔发生的任何维护活动)的有效性船体和螺旋桨性能从出坞后的一段时间(参考期)到坞期间隔结束时(评估期)的平均变化维修触发：启动水下船体和螺旋桨维修，包括螺旋桨和/或船体检查船体和螺旋桨性能从坞期间隔开始(参考期)到任何选定时间(评估期)的动态平均值的变化维修效果：确定特定维修事件的有效性，包括螺旋桨和/或船体清洗在船体和螺旋桨性能从维修事件前(参考期)到维修事件后(评估期)的变化本次出坞后船体和螺旋桨性能变化与以往出坞性能平均值(数据/可用测量值)的对比，可用于确定6GB/T40523.1—2021/ISO19030-1:2016DDIDDnDDIDDn+1E.PI-1RPI-1——性能指标1:进坞性能。不能准确地分离出单个因子的效应(例如预处理水平或质量差异、涂装质量或油漆表面特性的影标可作为这一个因子的效应子集的指标。该性能指标的计算方法见GB/T40523.2和GB/T40523.3。船舶从出坞到坞期间隔结束时船体和螺旋桨性能的平均变化，可以确定水下船体和螺旋桨坞期间该性能指标的计算方法见GB/T40523.2和GB/T40523.3。7GB/T40523.1—2021/ISO19030-1:2016DDn——本次干坞期(如果是新船，则提供入坞服务日期);PI-2——性能指标2:营运性能。H——船体和螺旋桨性能；DDn--—本次干坞期(如果是新船，则提供入坞服务日期);DDI-—坞期间隔；E-—评估期：任何选定时间船体和螺旋桨性能PI-3——性能指标3:维修触发。图4维修触发8GB/T40523.1—2021/ISO19030-1:2016该性能指标的计算方法见GB/T40523.2和GB/T40523.3。5.4维修效果：维修事件前后船体和螺旋桨维修事件前后，船体和螺旋桨性能变化的测量可以用于确定已经发生的特定维修活动的有效性，包括螺旋桨和/或船体清洗，见图5。标引序号说明：E—-—评估期：维修后船体和螺旋桨性能。该性能指标的计算方法见GB/T40523.2和GB/T40523.3。6性能指标测量的不确定度和精度影响性能指标精度和不确定度的重要来源，见ISO5725-1,主要包括：——测量的不确定度(例如，有关传感器精度，包括理想条件下实验室试验中可能观察到的不确定度以及与传感器的安装、维护和操作有关的任何附加不确定度);——使用样本、平均值、加合参数值引起的不确定度，参数是随时间的变量(例如，使用一段时间内的平均风速);——通过使用一定简化关系公式带来的不确定度，以便管理复杂性或信息不全(例如使用航海数据修正吃水，或将在特定吃水下测量的数据用公式归一化为参考吃水的近似值)。本文件的目的是确定性能指标测定的标准程序：——上述的性能指标不确定度处于能够为各种决策应用程序提供有意义的部署性能指标的水平(认识到并非所有方法都适用于所有应用程序);——鉴于传感器和硬件的可用性不同，以及标准的透明度要求，上述3种不确定度均尽可能减少；9GB/T40523.1—2021/ISO19030-1:2016——GB/T40523.2和GB/T40523.3的方法差异和变化所产生的相对精度是透明的。对于默认方法，GB/T40523.2和GB/T40523.3提供了关于各项性能指标预期精度的指导。同GB/T40523.1—2021/ISO19030-1:2016(资料性)A.1概述不确定度分析的目的是描述系统潜在输出范围的概率水平，或估计输出范围超过特定阈值或性能与航运业不确定度量化相关的现有文献主要是ITTC推荐程序。这包括与流体力学试验[4]有关的试验结果的不确定度估算的既定方法，例如敞水推进试验[13]和阻力试验44]。这些应用程序在确定度评定标准》4。作为制定本附件所述方法的主要来源的一份关键文件是《测量不确定度表示指A.2不确定度分析方法综述与选择GUM框架来源于科尔曼(1990年)的工作，他首次引入了精度和偏差误差的平衡处理，他们也描述了一种处理相关误差和小样本的方法。以科尔曼和斯蒂尔的命名和定义与ANSI/ASME(美国国家们是由于测量系统可重复性的限制以及设施和环境的影响。偏差误差对数据的离散性没有影响，但它GUM框架的基本前提是双重的：首先，输这就导致了根据不确定度的评估方法对不确定度进行分类：A类不确定度的评估是基于统计方法或重复值，即从观察到的频率分布得到的高斯分布。B型不确定度评估是基于科学判断(除统计以外的率是均匀分布或矩形分布。根据第二个前提，这两种评估都基于概率分布(由方差和标准分布)。分类不是为了表明性质上的区别。GUM指定了3种分布的传播方法：b)蒙特卡罗(MC)方法；似值。如果模型是线性并且输入采用高斯法，GUM关于流体动力学试验不确定度指南[1,其中包括喷水推进试验[15]和阻力试验[4][17相关示例。在这些函数或简单的标准偏差[6]进行描述。每个输入元素的偏差限制可能是一个固定值(平均值)或一个随机变量，在后一种情况下它应定义区间，如95%置信区间，真值4为该区间内(偏差)的平均结果，任何时候在相同条件下使用相同设备重复试验，结果都应在95%置信区间内。如果模型线性和高斯输入的假设不成立，或者这些条件有问题，那么MC方法通常可以得到一个GB/T40523.1—2021/ISO19030-1:2016例子包括航行试验不确定度分析12]的应用。MC方法另一个优点是输入的不确定度是基于概率分布(而不是将标准的不确定度与每个输入的估计值相关联),因此，不必区分输入值为A型或B型，最后，由于船舶性能的模型是非线性的，并且没有广泛的证据表明输入和输出的不确定度都可以用高斯法表示，因此在GB/T40523.2和GB/T40523.3中选择MC方法估计不确定度。该方法还支持对输入不确定度变化对整体不确定度敏感度的影响进行稳健的试验研究。对敏感度的研究使我们能够证明假A.3方法描述c)采用蒙特卡罗方法对传递误差进行模型和仿真，定义关键源误差不确定度的概率分布(从第a步);d)制定输出分布的结果，报告整体不确定度。速度V吃水D运行状态吃水D时间i性能模型Vreas,fV测量不确定度Pme图A.1性能参数不确定度估计值的仿真方法图示GB/T40523.1—2021/ISO19030-1:2016A.4船舶性能监测的不确定度来源性能指标的若干不确定度来源见图A.2。性能指标不确定度性能指标不确定度来源模型不确定度校准模型参数基线采样仪器仪器误差误差误差采样误差数据采集读取或记录测量值模型/修正误差对地航速对水航速每日速度变化吃水精度代理仪器不确定度功率采样人为误差模型结构漂移偏差图A.2不确定度来源忽略不计。在参考文献[5]中更详细地讨论了漂移的潜在影响。采样人员测量BF(风速)替代风速计和风向标对于速度损失的不确定度影响在于，不能准确滤波天不是提取速度损失性能值所需的主要变量。对GB/T40523.3中定义的主要参数和替代值的不同精度等级的估计在下文中详细说明。A.4.3.1总体要求采样误差的影响与样本容量和平均值有关，而平均值的影响又与采样频率有关。通过对典型船舶根据GB/T40523.2和GB/T40523.3规定的滤波标准，由于滤波而删除的数据的比例取决于船舶GB/T40523.1—2021/ISO19030-1:2016的环境/操作条件。例如，如果一艘船舶80%的时间都在风速大于BF4的天气条件下，那么至少80%的Va测量值将从性能值的估计中被省略，从而减少了用于计算的样本量。在其他条件相同的情况下，样本量越小，性能值的不确定度越大。被滤波处理拒绝的数据量也是采样频率的函数。如果使用低频表A.1连续滤波步骤后剩余数据的百分比(顺序与每个滤波器的相对重要性有关)观测次数海上数据累计剩余比例/%所有数据(397d,1次采样/15min)海上数据(排除明显的异常值/缺失值)风速<7.9m/s水深>标准值风速在限值范围内通过对典型船舶的数据进行测量，估计了滤波对样本容量的影响。假设70%的数据被滤波掉，如同船舶之间被滤波的数据量可能有显著差异。日速度变化率[由于加速度、舵角变化或船员行为模式(例如夜间慢速航行)]可能会在采样频率较真中引入了运行速度变化率。仿真变化估计值根据典型船舶日平均速度的1.74%(BF>4的数据被滤波后),用于仿真的假设，包括在基础航速中增加的正态分布噪声。日速度变化率平均化的影响是改变度损失的计算可能会有偏差。这一偏差影响的幅度包含在本附件的计算结果中。平均日吃水变化量速度损失的偏差和精度发生变化，从而增加Pv测量的不确定度。在实际应用该方法时(见GB/T40523.2和GB/T40523.3),模型的不确定度与速度-功率参考曲线(无论是速度试验、CFD还是拖曳水池试验)不能完全准确地反映船舶功率随船舶的变化。忽略不计。在参考文献[5]中对这一不确定度来源的进一步调查证实了这一假设。海事公式能充分反映吃水变化对航速和功率影响的假设尚未这一假设可以忽略不计。被归类为仪器不确定度)。例如中午数据可能不会发生在每天相同的时间，时间的记录可能不会进行调GB/T40523.1—2021/ISO19030-1:2016A.5用于获取主要和次要参数的不同仪器的精度评估图A.3显示了在若干航线上航行的20艘船舶(包括油轮和散货船)测量对水航速和对地航速之间的差异。这些数据是每艘船3年～5年的测量数据，因此代表了大约80个船舶运营年数。均差是—0.14kn,标准差是0.95kn。船舶在19kn航速下，其标准差0.95kn,代表精度为5%(1σ)。对于航用代表值。7000400030002000A.5.2功率20艘油船和散货船的对地航速和对水航速差的直方图45除其他信息来源外，来自9艘船舶的样本数据被用于估计收到功率测量的不确定度。所有9艘船GB/T40523.1—2021/ISO19030-1:2016和附录C要求的传感器，可近似估算收到功率。虽然没有第三方数据代表“真值”,GB/T40523.2—2021附录B和附录C这两种测量方法可建立各自的不确定度，两种测量方法可用于比较同一船舶不确量化不确定度的方法探讨了各种方法不确定度的上下限。图A.4给出了所使用方法的一个示例，它显示了同一艘船舶的收到功率和指示功率之间差值的直方图。虽然指示功率也包含不确定性，但它是一个共同的参照点，可对照其比较GB/T40523.2—2021附录B和附录C的方法。直方图表示数据的分布，SEM为4.77%(见GB/T40523.2—2021附录B)和6.29%(见GB/T40523.2—2021附录C)。它们分别表示每个方法的近似上限，并四舍五入以纳入一定程度的保守性(例如GB/T40523.2—2021附录B和附录C分别为5%和7%)。左图：GB/T40523.2—2021附录B功率估算值P。与指示功率P;(Pa-P;)/P;的差异[%]右图：GB/T40523.2—2021附录C功率估算值Pa与指示功率P;(Pa-P)/P;的差异[%]关于收到功率和指示功率之差的直方图A.5.3吃水没有数据可定量分析测量的不确定度，从吃水计量表或从最后停靠港的读数中获得的吃水测量值A.6四种标准方法的假定精度汇总A.6.1总则表A.2显示了假定的传感器精度用于不确定度计算，用于GB/T40523.2的两种方法和GB/T40523.3定义的四种方法。GB/T40523.1—2021/ISO19030-1:2016表A.2传感器精度百分比(1σ)方法速度收到功率测量频率吃水水深舵角风速及风向GB/T40523.2—2021附录B方法速度日志=3%扭矩计和转速计=1.1%~平均5min测量一次(每次15s")=288/d压力表=±0.1m回声测深仪舵角指示器风速计GB/T40523.2—2021附录C方法速度日志=3%第2B部分燃料消耗=5.6%～7.0%GB/T40523.3—2021的方法3-1速度日志=3%第3部分燃料消耗替代=10%平均5min测量一次(每次15s")=288/d压力表=士0.1m回声测深仪舵角指示器风速计GB/T40523.3—2021的方法3-2地面速度扭矩计和转速计=3.6%平均5min测量一次(每次15s)=288/db从上一停靠港吃水标志读数和油舱水深计算=±0.1m回声测深仪舵角指示器风速计GB/T40523.3—2021的方法3-3速度日志=3%扭矩计和转速计=3.6%每日=1/d从上一停靠港吃水标志读数和油舱水深计算=±0.1m回声测深仪没有风速计GB/T40523.3—2021的方法3-4地面速度燃料消耗替每日=1/d从上一停靠港吃水标志读数和油舱水深计算=±0.1m回声测深仪没有风速计"在GB/T40523.2中，1/15s是规定的最低频率。不确定度不会因监测频率增加而受到不利影响。6由于所有传感器的不确定度都是高斯分布，因此仿真中只考虑了随机误差，而没有考虑系统误差(可能的系统误差来源见表A.3)。这意味着随着测量频率的增加，传感器的不确定度主要受采样的影响，整体性能值的不确定度趋于零。因为存在系统误差[21],其他部门有关不确定度的研究解释了这一理论结果与经验测量的不确定度之间的差异。存在将系统误差与随机误差相结合的近似方法，如采用矩形概率分布。由于缺乏数据对一个系统误差的矩形分布进行定义，在这个初始工作中，一个等效的实现对总体不确定度的影响方法是通过蒙特卡罗仿真中使用的采样频率粗化到每15min一次(而不是每5min一次)。这确保了总体不确定度在一定程度上是保守的，目前正在对替代方法进行进一步研究。A.6.2仿真船舶参数作为仿真基础的船舶参数如下：——满载航速=14kn; 满载吃水=18m: 压载吃水=10m。这些是大型干湿散货船的数据。将它们作为不确定度仿真基础意味着当描述船舶的数据不相同时估计性能值不确定度，船舶规格差异引起的不确定度修正量较小，6种方法变量和3种周期持续时间的相对不确定度将保持一致。GB/T40523.1—2021/ISO19030-1:2016A.6.3仿真运行状态为了仿真一个运行状态，定义了一组有代表性的参数(速度和吃水),然后推导出真实功率。下面给出并讨论了这些代表性参数的具体情况。假定的航速、吃水和船型中定义的退化率不会改变整个不确定度的精度，但是它们会让结果产生偏差，因为它们是评估方法中被测物本身的输入值。如果运行状态在周期之间发生显著变化，那么输出的不确定性将受到偏差的影响，从而影响总不确定度计算的平方根(RSS)。在某些情况下，有证据表明气候变化显著影响船舶的速度-功率关系(即使在滤波速度范围内),因此，这增加了通过速度评估功率的不确定性。这种影响并不存在于所有船舶(一个研究案例表明冬季平均航速和夏季平均航速的区别只有0.1kn),这种影响取决于船舶运行状态的周期性变化、在港口之间的变化以及其全球位置的变化。由于这种影响是相对不可预测的，且不易概括，因此不包括在分析之内。下面详细介绍了所假设的运行状态及其对主要和次要参数的影响。工作状态：船舶的装载状态为50%的负载和50%的压载(伴随着吃水的变化)。假设基线航速为90d(Vmuc),其中基础剖面是基于交替压载和每次15d的负载航程。用威布尔分布表示船舶航速变化，并叠加一些日航速变化。环境影响：天气的微小变化(在0<BF<4滤波标准内)的影响，假定为正态分布。这也包括其他可能没有滤波的小波动(例如加速度)。随时间变化的退化：假定与时间成线性关系，年平均速度损失2.6%[11]。假定退化与船舶航速和吃水无关，假定船舶保持恒功率运行时推进功率要逐步递增。A.6.4仿真真实推进功率采用公式(A.1)性能模型，由船舶的航速、吃水和技术参数推导出船舶的真实推进功率。该模型假定n=3。该模型和n=3的假定值是采用IMO第三次GHG研究11的自下而上的方法，该研究根据多种船型的操作数据进行了广泛的验证。…………(A.1)式中：P,———瞬时功率，单位为瓦特(W);V,——t时刻的航速，单位为米每秒(m/s);t,———t时刻的吃水，单位为秒(s);P航速(Vref)、吃水(tre)时的参考功率，单位为瓦特(W);n—-——航速与功率的关系指数；η——性能随时间的退化(如前所述)。为了进行这一仿真，该模型公式代表船舶所需功率随吃水、航速和污垢的变化而变化。但是，由取样测量的不确定度引起的仿真偏差只是一个参考，若模型不是实际偏差的精确表达也没关系。因此，上一条款中所述的速度和吃水关系曲线转化为船舶收到功率。A.7关键假设为了简化技术和操作参数范围并使建模足够简单，便于计算，提出若干假设。表A.3列出了这些假设和理由。GB/T40523.1—2021/ISO19030-1:2016表A.3假设汇总表假设对PI(偏差/精度/或两者)的影响是否包含理由样本空间精度是传感器精度精度是传感器偏差偏差和精度否假设两个时间段之间的偏差是恒定的，可抵消。偏差对精度的影响很小，可忽略不计传感器漂移偏差和精度否假设传感器可校准/维护速度变化/天偏差否假设三个月内，日速度的可变性被抵消运行状态偏差否假设三个月内运行状态都一致P随时间增加偏差否假设与时间成线性关系V损失随时间变化精度否微不足道(如：90d内，V损失由40%变为5%,不确定度降低了0.29%)模型误差偏差：在参考期和评估期，如果操作条件相同，模型误差可以忽略不计。如果不相同，就会产生显著的偏差。精度：模型误差也会对精度产生一定的影响否假设速度、吃水、纵倾和功率数据来源严格，所使用的数据能很好地反映船舶实际性能人为失误偏差和精度否不可量化总体而言，这些假设的可接受性有两个主要原因：a)通过蒙特卡罗仿真计算的性能不确定度估计值与通过检测实测数据得到的性能不确定度估计值之间进行比较提供证据，如参考文献[5]所示。b)这些假设是参考期和评估期的共同假设，因此宜使用性能指标消除这些假设，性能指标关注的是相对性能而不是绝对性能。A.8性能不确定度的仿真值和估计值的输出每个时间步长(1d或1/15s)代表了速度损失性能指标的不确定度，该不确定度是每个传播不确定度的组合效应，通过模型采用蒙特卡罗方法获得。图A.5是计算出的每个日平均样本的速度损失百GB/T40523.1—2021/ISO19030-1:2016速度损失/%图A.5平均速度损失百分比的平均和标准偏差条的MC输出评估阶段(3,6或12月),平均值的标准误差(SEM)是通过从每个时间步长的数据记录集中随机采样计算，见公式(A.2)。……(A.2)重复进行并计算SEM平均值。SEM量化了如何准确地知道总体的真实均值。它同时考虑了SD值和样本量，即给定每个时间步长的速度损失计算的散点(由于测量的不确定性等),SEM表明实际平均速度损失与采样平均速度损失的接近程度。95%的置信区间由±2×SEM给定。任何不确定因素的影响都可能改变速度损失的日变化百分比的精度，或导致结果的偏差。但是，只要导致偏差的因素在参考期和评估期是一样的，导致偏差的因素就会被抵消。因此，A.8.1中的结果以给定日不确定度概率分布的精度(标准差)的平均值的标准误差的形式给出。A.8.2性能值不确定度估计表A.4给出了在95%置信区间并使用上述方法计算所得的不确定度。表A.4中的值是绝对不确定度的规定仿真，所有这些值都假设每年的速度损失率为2.4%。对假设的速度损失率的变化进行灵敏度测试，没有观察到对绝对不确定度的显著影响，因此可以假定这些值广泛适用于一系列性能值和性能随时间的变化率。表A.2列出了GB/T40523.2—2021两种方法(附录B和附录C中描述)的不确定度值，并对其各GB/T40523.1—2021/ISO19030-1:2016自的Pa精度范围进行了估算。对于GB/T40523.3—2021中描述的方法，只使用单一的Pa不确定度。本文件的仿真参数和假设采用具有代表性的船舶类型和尺寸。但是，个别船舶的技术和操作细节可能表A.495%置信区间的不确定度指示值3个月6个月12个月GB/T40523.2—2021附录B的方法0.33%～0.38%0.24%～0.27%0.17%～0.19%GB/T40523.2—2021附录C的方法0.39%～0.42%0.28%～0.30%0.20%～0.21%GB/T40523.3—2021的方法3-1GB/T40523.3—2021的方法3-2GB/T40523.3—2021的方法3-3GB/T40523.3—2021的方法3-44.57%表A.4的结果表明，使用GB/T40523.2方法与GB/T40523.3中的一些方法(特别是使用GB/T40523.3—2021的方法3-3和3-4获取中午报告数据)获得的性能不确定度测量值可能存在很大——与GB/T40523.2每种方法相关的P。的不确定度值的范围；——GB/T40523.2—2021附录B和附录C中描述的方法。性能值不确定度的影响占主导地位。为了给用户提供明确和简单的指导，GB/T40523.2—2021的附录B和附录C定义了的单一不确定度值，并在表A.5中列出。该值是通过GB/T40523.2—2021的附录B和附录C列出的所有值范围内取最大值和最小值之间的平均值进行计算的。这是一个实用的解决方案，解决了GB/T40523.2—2021的附录B和附录C中每种方法的单个代表值带来的挑战。使用GB/T40523.2—2021的附录B获得不确定度的最低水平。此外，速度传感器的不确定度提高了采用GB/T40523.2—2021的附录B和附录C方法获得不确定度之间的差异。如果2021附录B的方法优于GB/T40523.2—2021附录C的方法。表A.5最终性能指示值的不确定度3个月6个月12个月GB/T40523.2的方法GB/T40523.3的方法3-1GB/T40523.3的方法3-2GB/T40523.3的方法3-3GB/T40523.3的方法3-44.57%速度传感器的精度是影响不确定度的重要因素之一。这在参考文献[5]中提出的一次一个灵敏度分析中进行了检验，并使用灵敏度指数对影响进行了比较。仅将速度传感器的精度从5%改变为1%,GB/T40523.1—2021/ISO19030-1:2016性能值的不确定度将从2.5%变为0.6%(对于特定的GB/T40523.2方法等效传感器配置示例)。A.8.3性能指标不确定度估计PI量化的不确定度应根据平均性能值的不确定度估计进行计算。PI不确定度的计算步骤见公式(A.3)。不确定度量化应列入任何包含性能指标值的文档。如果参考期和评估期具有相同的持续时间，则构成计算输入的平均性能值不确定度将是相同的。在这种情况下，性能指标不确定度是性能值不确定度与√2的乘积，如表A.4所示。在参考期和评估期的持续时间不相同的情况下，性能指标不确定度值应由公式(A.3)计算。Up=√U²+U…………(A.3)Up——PI估计值的不确定度(至95%置信区间);U-—评估期内速度损失百分比计算值的不确定度(至95%置信区间);U—参考期内速度损失百分比计算值的不确定度(至95%置信区间)。表A.6性能指标不确定度的估计值，对于测量参数与参考期和评估期的特定组合，2o,95%置信区间3个月6个月12个月GB/T40523.2的方法GB/T40523.3的方法3-1GB/T40523.3的方法3-2GB/T40523.3的方法3-3GB/T40523.3的方法3-4通常，可通过以下任何一种方法降低绝对不确定度：——提高传感器的精度和PI计算输入的测量精度； ——延长参考期和评估期。表A.5和表A.6中的结果表明了不确定度对这些参数变化的敏感性。如果使用非标传感器和测量的组合，可以引导用户预测不确定度。然而，不同来源的不确定度的相互作用并不简单，所以对于表A.5中定义的三个标准程序的任何微小变化，需重新应用本附录中描述的方法估计对性能值不确定度的影响。PI的不确定度(即不确定度的大小与PI的大小之比)受测量参数和测量程序以及PI大小的影响。当本文件用于测量性能的微小变化时，与测量性能的大变化时相比，需要更低的不确定度。本文件并未规定PI的最低不确定度。不同程度的不确定度可能用于不同的应用程序，取决于决策相关的关键程度或风险。A.8.4性能指标不确定度的工作示例最后给出一个工作示例，展示如何计算性能值的不确定度并得到性能指标。假设一艘船舶：——在时间t=0的性能值等于0;——性能指标为-2.4,显示每年下降速度为2.4%(由于船体和螺旋桨性能的变化);参考期PV为-1.2,评估期PV为-3.6。表A.7显示了每种方法的PV不确定度和上下限(符合22GB/T40523.1—2021/ISO19030-1:201695%置信区间)。表A.7还表明，PI结果的不确定度在GB/T40523.2中为0.27%,在GB/T405法3-4中为4.6%。在GB/T40523.3中，不确定度可达测量值的200%。表A.7性能指标不确定度的估计值，对于性能指标为-2.4%且参考期和评估期为12个月，2σ,95%置信区间方法GB/T40523.3GB/T40523.3的方法3-1GB/T40523.3的方法3-2GB/T40523.3的方法3-3GB/T40523.3的方法3-4士PVr不确定度0.19%0.25%0.29%士PV不确定度0.19%0.25%0.29%PV上限—1.39%—1.45%—1.49%—2.96%—4.45%PVe下限—1.01%—0.95%—0.91%0.56%—3.79%—3.85%—3.89%—5.36%—6.85%PVeva下限—3,41%—3.35%—3.31%—1.84%—0.35%±PI不确定度0.27%0.35%0.41%4.60%扩展此示例，对于同一船舶，如果参考期和评估期各为3个月，在维修触发或维修效果性能指标中，那么参考期PV为一0.3,评估期PV为一0.9,PI为一0.6。表A.8显示PI的总体不确定度用GB/T40523.2方法为0.54%,用GB/T40523.3的方法3-4则为8.91%。表A.8性能指标不确定度的估计值，对于性能指标为-2.4%且参考期和评估期为3个月，2σ,95%置信区间方法GB/T40523.2GB/T40523.3的方法3-1GB/T40523.3的方法3-2GB/T40523.3的方法3-3GB/T40523.3的方法3-4±PV不确定度士PVeval不确定度PVm上限—0.68%—0.80%—0.87%—3.70%—6.60%PVet下限PVev上限—1.88%—2.00%—2.07%—4.90%—7.80%PVv下限—1.12%—100%—0.93%4.80%±PI不确定度4.81%GB/T40523.1—2021/ISO19030-1:20[1]GB/T40523.2—2021船舶与海上技术船体和螺旋桨性能变化测量第2部分：默认方[2]GB/T40523.3—2021船舶与海上技术船体和螺旋桨性能变化测量第3部分：替代方[3]ISO5725-1:1994,Accuracy(truenessandprecision)ofmeasurementmethodsandresults—Part1:Generalprinciplesanddefinitions[4]AIAA.S-071A-1999AssessmentofExperimentalUncertaintyWithApplicationtoWindTunnelTesting.AmericanInstituteofAstronauticsandAeronautics,1999[5]AldousL.,SmithT.,BucknallR.,ThompsonP.UncertaintyAnalysisinShipPerformanceModellingOceanEngineering.2015[6]Bitner-GregersenE.M.,&.EwansK.C.Someuncertaintiesassociatedwithwindandwavedescriptionandtheirimportanceforengineeringapplications.OceanEng.2014,86pp.11-25[7]ColemanH.W.,&.SteeleW.G.ExperimentationandUncertaintyAnalysisforEngineers.JohnWiley&.Sons,US,1990[8]CoxM.G.,&.HarrisP.M.SoftwareSupportforMetrologyBestPracticeGuideNo.6:Uncer-taintyEvaluation.NationalPhysicsLaboratory,UK,2006[9]EPA.(2001).RiskAssessmentGuidanceforSuperfund.WashingtonDC,USEnvironmentalProtectionAgency.VolⅢ—PartA,ProcessforCond