JP2004271486A

JP2004271486A - Method and system for wind load estimation

Info

Publication number: JP2004271486A
Application number: JP2003066215A
Authority: JP
Inventors: Michio Ueno; 道雄上野; Toshifumi Fujiwara; 敏文藤原; Tadashi Futamura; 正二村
Original assignee: National Maritime Research Institute
Current assignee: National Maritime Research Institute
Priority date: 2003-03-12
Filing date: 2003-03-12
Publication date: 2004-09-30
Anticipated expiration: 2023-03-12
Also published as: JP3790822B2

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a wind load estimation method in which an estimation accuracy of a wind load is improved by substantially reducing limitations caused by involvement of user operations while the wind load is estimated. <P>SOLUTION: The wind load estimation method to estimate wind effects on an object comprises a step (a) in which a drawing of the object is read by a scanner and image data thereof is generated, a step (b) in which an image is displayed on a display part based on the image data, a step (c) in which partial data corresponding to a part of the object is generated by designating the part using the image data displayed on the display part, a step (d) in which predictor variables describing the shape of the object are calculated based on the partial data, and step (e) in which a wind load is estimated by substituting the predictor variables into a wind load estimate equation. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO&NCIPI

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、船体に働く風の影響を推定する風荷重推定方法及び風荷重推定システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
図６に、１９８３年〜２０００年における海難船舶数の変遷を示す。図６に示すように、船舶の操縦性能が関係する衝突や乗揚げが海難事故の約半数を占めている。従って、船舶が安全に航行するためには、風、波、及び、潮流等の外乱力による操縦性への影響を推定することは大変重要な問題である。
【０００３】
しかしながら、水面上の船体形状は、船舶の種類により多種多様であり、さらに、主船体、船橋、クレーン、ハッチカバー、球形又は矩形のタンク、及び、マスト等の上部構造物で構成され、一般的に、非常に複雑な形状となっている。そのため、船舶に及ぼす風の影響（風荷重）を理論的に推定する方法は、現在存在していない。そこで、風洞実験等の実験データの回帰分析による風荷重推定方法が提案されている。
【０００４】
ここで、図７を用いて、風荷重について説明する。図７に、風が船舶に及ぼす風荷重を示す。図７に示すように、船舶１００には、船舶１００に対して相対的な風向角Ψ及び速度Ｕの風により、船舶の長さ方向の前後力Ｘ、船舶の幅方向の左右力（横力）Ｙ、船体中心を通る船舶の高さ軸回りの回頭モーメントＮ、及び、喫水を基準とした船舶の長さ軸回りの傾斜モーメントＫが及ぼされる。
【０００５】
下記の非特許文献１には、前後力、横力、回頭モーメント係数の推定式が提案されており、さらに、今まで推定手法が無かった傾斜モーメントの推定式も提案されている。図８を参照しながら、非特許文献１で提案されている推定式について説明する。
【０００６】
図８に、船体の形状を表現するための説明変数を示す。説明変数とは、物理的な次元により分類できる量をいう。次元をもたない量の説明変数としては、マストやタンクの数等が該当する。また、長さの次元をもつ量の説明変数としては、船体の長さや幅、水面上の高さ、及び、タンク等の部分構成要素の長さ等が該当する。
【０００７】
長さの２乗の次元をもつ量の説明変数としては、側面積、正面積、及び、部分構成要素の側面積等が該当する。また、長さの３乗の次元をもつ量の説明変数としては、船体の中央周りの側面積１次モーメントや部分構成要素の面積１次モーメント等が該当する。なお、側面積中心までの船体中央からの距離等は、長さの次元をもつ量であるが、面積中心が面積１次モーメントに基づく値であるために、長さの３乗の次元をもつ量の説明変数として分類される。
【０００８】
次に、具体的な説明変数の例を示す。図８に示すように、水面上の船体の全長をＬ、幅をＢとする。また、水面上の船体全体の縦投影面積をＡ_Ｔ、横投影面積をＡ_Ｌ、甲板上の構造物の横投影面積をＡ_ＳＳ、ＬＮＧタンクやコンテナを含めた甲板上の全構造物の横投影面積をＡ_ＯＤとする。さらに、船体の中央から水面上の船体全体の横投影面積中心までの距離をＣ（船体の中央より左側の場合は負）、船体の中央から甲板上の構造物の横投影面積中心までの距離をＣ_ＢＲ（船体の中央より左側の場合は負）とし、水面から甲板上の構造物の最上部までの高さをＨ_ＢＲ、水面から水面上の船体全体の縦投影面積中心までの高さをＨ_Ｃとする。
【０００９】
これらの説明変数を用いることにより、重回帰分析による風荷重の推定式は、次式（１）〜（４）のように表すことができる。
【数１】

【００１０】
ここで、Ｃ_Ｘ、Ｃ_Ｙ、Ｃ_Ｎ、及び、Ｃ_Ｋは、風荷重を面積や風速等により無次元化した係数であり、次式（１ａ）〜（４ａ）で表される。
Ｃ_Ｘ＝Ｘ／（ｑＡ_Ｔ）・・・（１ａ）
Ｃ_Ｙ＝Ｙ／（ｑＡ_Ｌ）・・・（２ａ）
Ｃ_Ｎ＝Ｎ／（ｑＬＡ_Ｌ）・・・（３ａ）
Ｃ_Ｋ＝Ｋ／（ｑＡ_ＬＨ_Ｌ）・・・（４ａ）
なお、空気の密度をρとすると、ｑ＝（１／２）ρＵ^２、Ｈ_Ｌ＝Ａ_Ｌ／Ｌである。
【００１１】
さらに、式（１）〜（４）中に示すＸ_ｉ、Ｙ_ｉ、Ｎ_ｉ及びＫ_ｉは、次式（１ｂ）〜（４ｂ）で表される。
【数２】

【００１２】
ここで、Ｐ（ｘ_ｉｍ）、Ｐ（ｙ_ｉｍ）、Ｐ（ｎ_ｉｍ）及びＰ（ｋ_ｉｍ）は、図８に示す各説明変数の組み合わせから算出される無次元量である。また、ｘ_ｉｍ，ｙ_ｉｍ，ｎ_ｉｍ及びｋ_ｉｍ（ｍ＝０、１、２、・・・）は、回帰分析によって得られる回帰係数である。
【００１３】
これらを用いた一例として、次式（５）〜（７）にＹ_ｉを示す。
【数３】

【００１４】
また、下記の非特許文献２〜４における推定式は、式の表現や説明変数の種類、及び、回帰係数は非特許文献１の説明において示したものとは異なるものの、基本的には、式（１）〜（４）に示す推定式の範疇に分類される説明変数を用いた式であることに違いはない。
【００１５】
ここで、風洞実験の実験データに基づいて回帰分析によって求められた推定式の精度を左右する重要な要素として３つの要素が挙げられる。まず、第１の要素は、実験データの量及び信頼性である。次に、第２の要素は、水面上船体形状を説明するために用いる説明変数の候補の選択である。さらに、第３の要素は、説明変数の候補から推定式を求めるための方法である。
【００１６】
第１の要素に対しては、多くの信頼できるデータを収集すれば良いし、第３の要素に対しては、非特許文献１において、統計学の理論に基づく合理的な方法が既に開示されている。
【００１７】
しかしながら、非特許文献１においては、複雑な水面上の船体形状を表現するために必要であると考えられる面積２次モーメント等の高次面積モーメントや、側面外形の長さや、その複雑さを表すフラクタル次元等の説明変数は用いられていなかった。
【００１８】
これは、ユーザが、物差しやインテグレータ等の器具を用いて水面上の船体図面の寸法を測定しているために、高次面積モーメントやフラクタル次元を測定することが困難であったためと考えられる。
【００１９】
従って、統計学の理論に基づく合理的な方法を用いて推定式を求めたとしても、説明変数による水面上の船体形状の表現が充分ではないために、推定式による風荷重の推定精度には、理論上限界があると考えられる。
【００２０】
また、風荷重の推定は、水面上の船体形状の側面図や正面図等の読み取りにより説明変数の値を取得するための第１のステップ、及び、推定式に説明変数の値を代入して風荷重推定値を取得する第２のステップを経て行われていた。
【００２１】
第１のステップにおける説明変数の値の取得には、図面を読み取るためにユーザの作業が必要であった。ここで、長さよりは長さの２乗の次元をもつ面積、面積よりは長さの３乗の次元をもつ面積１次モーメントのように、より高度な説明変数の値の取得の方が、ユーザの作業量が増大してしまう。
【００２２】
また、第２のステップにおける風荷重推定値の取得には、計算機が用いられる。しかしながら、このステップにおいても、ユーザの作業が必要であり、ユーザが説明変数の値を入力していた。また、より多くの説明変数を用いることにより推定式の項数が増え、それに伴って、ユーザが入力する作業量が増大してしまう。このように、特に第１のステップにおいてユーザの作業が必要となるために、計算機を用いた一貫した自動処理で風荷重の推定を行うことは不可能であった。
【００２３】
また、より多くの説明変数を用いることにより推定精度を向上させることは可能であるが、説明変数の数の増加に伴う推定式の項数の増加は、説明変数や各項に必要な回帰係数の値を入力する作業の増加を必ず伴う。
【００２４】
従って、計算機を用いた一貫した自動処理ができないために、現在までに提案された推定式は、作業効率を考え、実用的にするために、項数に一定の制限を設けている。
【００２５】
それらの推定式は、推定精度を維持するような重要な項を用いるようにしているが、項数の制限により、推定精度を低下させていると考えられる。従って、風荷重の推定過程において、ユーザの作業が介入することにより、推定精度を低下させてしまう可能性があるという問題があった。
【００２６】
【非特許文献１】
藤原敏文、他「船体に働く風圧力の推定」，日本造船学会論文集第１８３号（１９９８年），日本造船学会，ｐ．７７−９０（第７８−８５頁、Ｆｉｇ．１）
【非特許文献２】
山野惟夫、他「船体に働く風圧力の一推定法」，関西造船協会誌第２２８号（１９９７年），ｐ．９１−１００
【非特許文献３】
イシャーウッド（Ｒ．Ｍ．Ｉｓｈｅｒｗｏｏｄ）「商船の風抵抗（ＷｉｎｄＲｅｓｉｓｔａｎｃｅｏｆＭｅｒｃｈａｎｔＳｈｉｐｓ）」，造船技師王立協会（ＴｈｅＲｏｙａｌＩｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎｏｆＮａｖａｌＡｒｃｈｉｔｅｃｔｓ）第１１５巻（１９７２年），ｐ．３２７−３３８
【非特許文献４】
米田国三郎、他「船舶風圧力データの力学モデルによる解析ＩＩ」，日本航海学会論文集，第８６号（１９９２年），ｐ．１６９−１７７
【００２７】
【発明が解決しようとする課題】
そこで、上記の点に鑑み、本発明は、風荷重の推定過程において、ユーザの作業が介入することで生ずる制約を大幅に排除することにより風荷重の推定精度を向上させることの可能な風荷重推定方法及び風荷重推定システムを提供することを目的とする。
【００２８】
【課題を解決するための手段】
以上の課題を解決するため、本発明に係る風荷重推定方法は、対象物に働く風の影響を推定する風荷重推定方法であって、画像読取機を用いて対象物の図面を読み込み、画像データを生成するステップ（ａ）と、画像データに基づいて、表示部に画像を表示するステップ（ｂ）と、表示部に表示された画像に基づいて、画像における対象物部分を指定することにより、対象物部分データを生成するステップ（ｃ）と、対象物部分データに基づいて、対象物の形状を表す説明変数を算出するステップ（ｄ）と、説明変数を風荷重推定式に代入することにより、風荷重を推定するステップ（ｅ）とを具備する。
【００２９】
また、本発明に係る風荷重推定システムは、対象物に働く風の影響を推定する風荷重推定システムであって、対象物の図面を読み込むことにより、画像データを生成する画像読取機と、画像データに基づいて、画像を表示する表示部と、画像における対象物部分を指定するために用いられる入力部と、前期入力部を用いて指定された対象物部分を示す対象物部分データを生成する対象物部分データ生成部と、対象物部分データに基づいて、対象物の形状を表す説明変数を算出する説明変数算出部と、説明変数算出部で算出された説明変数を風荷重推定式に代入することにより、風荷重を推定する風荷重算出部とを具備する。
【００３０】
本発明によれば、画像読取機を用いて対象物の図面を読み込み、画像データを生成して処理することにより風荷重を推定するので、風荷重の推定過程において、ユーザの作業が介入することで生ずる制約を大幅に排除することにより、風荷重の推定精度を向上させることが可能となる。
【００３１】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態について説明する。
まず、本発明の一実施形態に係る風荷重推定システムについて説明する。図１に、本発明の一実施形態に係る風荷重推定システムの構成を示す。
【００３２】
図１に示すように、この風荷重推定システムは、図面を読み込み、画像データを生成するスキャナ１と、スキャナ１で生成された画像データに基づいて、風荷重を算出する計算機２とで構成される。
【００３３】
計算機２は、画像データを一時記憶する記憶部２０と、記憶部２０に記憶されている画像データに基づいて画像を表示する表示部２１と、キーボードやマウス等の入力部２２と、ＣＰＵと、ハードディスク等の記録媒体に記録されたソフトウエア（プログラム）とを含んでいる。
【００３４】
ＣＰＵ及びソフトウエア（プログラム）は、以下の機能ブロックを構成する。
部分データ生成部２３は、入力部２２を用いて、船体の各部分をユーザが定義することにより、画像データを船体の部分ごとに分離した部分データを生成する。
また、分布データ算出部２４は、部分データ生成部２３で生成された部分データに基づいて、船体の各部分の長さ、幅、及び、高さの分布データを算出し、さらに、分布データに基づいて、船体の全体及び各部分の長さ、幅、及び、高さを示す説明変数の値を算出する。
【００３５】
面積系説明変数算出部２５は、分布データ算出部２４で算出された分布データに基づいて、船体の全体及び各部分の投影面積、投影面積の１次モーメント、２次モーメント、及び、３次モーメントを示す説明変数の値を算出する。また、体積系説明変数算出部２６は、分布データ算出部２４で算出された分布データに基づいて、船体の全体及び各部分の体積、体積の１次モーメント、２次モーメント、及び、３次モーメントを示す説明変数の値を算出する。さらに、外形線系説明変数算出部２７は、部分データ生成部２３で生成された部分データに基づいて、各部の外形線の長さや、フラクタル次元を示す説明変数の値を算出する。
【００３６】
風荷重算出部２８は、分布データ算出部２４、面積系説明変数算出部２５、体積系説明変数算出部２６、及び、外形線系説明変数算出部２７で算出された説明変数の値を、予め求められている推定式に代入することで、風荷重を算出する。
なお、風荷重算出部２８で算出された風荷重は、表示部２１に表示される。また、制御部２９は、計算機２の各部を制御する。
【００３７】
ここで、図２及び図３を用いて、推定式の求め方について説明する。図２及び図３は、第１及び第２の船舶の側面図、正面図及び平面図である。まず、図２及び図３に示すような異なる形状をもつ多くの船舶を用いて、前後力Ｘ、左右力Ｙ、回頭モーメントＮ、及び、傾斜モーメントＫの風荷重の実験データを収集する。
【００３８】
次に、それぞれの風荷重係数Ｘ_ｉ、Ｙ_ｉ、Ｎ_ｉ、及び、Ｋ_ｉの物理的性質を考慮し、風向角Ψを変数とすることで、各実験データを無次元化した数値Ｃ_Ｘ、Ｃ_Ｙ、Ｃ_Ｎ及びＣ_Ｋを次式（８）〜（１１）で表現する。
【数４】

【００３９】
ここで、各風荷重係数は、最小２乗法により求めている。なお、各実験データを無次元化した数値を５次までの級数展開で表現することで、十分な精度で風荷重係数の分布形状を表すことができることは別途確認されている。
【００４０】
さらに、式（８）〜（１１）内に示す風荷重係数を、次の重回帰式で表現する。
【数５】

【００４１】
ここで、Ｐ（ｘ_ｉｍ）、Ｐ（ｙ_ｉｍ）、Ｐ（ｎ_ｉｍ）及びＰ（ｋ_ｉｍ）は、説明変数であり、ｘ_ｉｍ，ｙ_ｉｍ，ｎ_ｉｍ及びｋ_ｉｍ（ｍ＝０、１、２、・・・）は、回帰係数である。また、各回帰係数は、最小２乗法により求めている。これにより、各風荷重を、説明変数を用いて表現することが可能となる。なお、回帰係数を表現するための最適な説明変数の数、及び、組み合わせを、回帰分析の一方法である逐次法を用いて求めても良い。
【００４２】
次に、図１、図２、図４及び図５を用いて、本発明の一実施形態に係る風荷重推定方法について説明する。図４は、本発明の一実施形態に係る風荷重推定方法を説明するためのフローチャートであり、図５は、図１に示す計算機において用いられる部分データの形式を説明するための図である。
【００４３】
図４に示すように、まず、ステップＳ１において、スキャナ１が、図２に示した船舶の側面図、正面図及び平面図をスキャンして、ユーザによる図面の縮尺率の指定に基づいて、画像データを生成する。次に、ステップＳ２において、記憶部２０が、側面図、正面図及び平面図の画像データを記憶する。
【００４４】
次に、ステップＳ３〜Ｓ５において、船体の各部分を表す部分データを生成する。まず、ステップＳ３において、表示部２１が、記憶部２０に記憶されている画像データに基づいて、側面図、正面図及び平面図を表示する。
【００４５】
次に、ステップＳ４において、ユーザーが、表示部２１に表示された各画像を目視して、入力部２２を用いて、船体を水面上船体全体、上部構造物全体、主船体のみ、及び、船橋のみ等の部分を定義する。
【００４６】
さらに、ステップＳ５において、部分データ生成部２３が、ユーザによる定義に基づいて、船体の各部分を表す部分データを生成する。ここで、部分データ生成部２３は、図５に示す水面上船体全体の黒部のように、画像データの各点に船体の部分が存在するか否かにより、各点の座標と共に２値化したデータとして部分データを生成する。
【００４７】
次に、ステップＳ６〜Ｓ９において、説明変数の値を算出する。まず、ステップＳ６において、分布データ算出部２４が、部分データに基づいて、船体の各部分における長さ、幅、及び、高さの分布データを算出する。また、それらの分布データに基づいて、船体の各部分における長さ、幅、及び、高さを示す説明変数の値を算出して、風荷重算出部２８に出力する。
【００４８】
次に、ステップＳ７において、面積系説明変数算出部２５が、分布データに基づいて、船体の全体及び各部分の投影面積、投影面積の１次モーメント、２次モーメント、及び、３次モーメントを示す説明変数の値を算出して、風荷重算出部２８に出力する。
【００４９】
さらに、ステップＳ８において、体積系説明変数算出部２６が、分布データに基づいて、船体の全体及び各部分の体積、体積の１次モーメント、２次モーメント、及び、３次モーメントを示す説明変数の値を算出して、風荷重算出部２８に出力する。
【００５０】
また、ステップＳ９において、外形線系説明変数算出部２７が、部分データに基づいて、各部の外形線の長さや、フラクタル次元を示す説明変数の値を算出して、風荷重算出部２８に出力する。
【００５１】
なお、ステップＳ７の工程とステップＳ８の工程の順序が入れ替わっても良いし、ステップＳ９の工程が、ステップＳ５の工程とステップＳ６の工程との間、ステップＳ６の工程とステップＳ７の工程との間、又は、ステップＳ７の工程とステップＳ８の工程との間において行われても良い。また、表示部２１を用いて、各説明変数の値を表示しても良い。
【００５２】
ステップＳ１０において、風荷重算出部２８が、ステップＳ６〜Ｓ９において算出された説明変数の値を推定式に代入して、風荷重を算出する。次に、ステップＳ１１において、表示部２１が、前後力、左右力、回頭モーメント、及び、傾斜モーメントの風荷重を表示する。
【００５３】
【発明の効果】
以上述べたように、本発明によれば、風荷重の推定過程において、ユーザの作業が介入することで生ずる制約を大幅に排除することにより、風荷重の推定精度を向上させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係る風荷重推定システムの構成を示す図である。
【図２】第１の船舶の側面図、正面図及び平面図である。
【図３】第２の船舶の側面図、正面図及び平面図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る風荷重推定方法を説明するためのフローチャートである。
【図５】図１に示す計算機において用いられる部分データの形式を説明するための図である。
【図６】１９８３年〜２０００年における海難船舶数の変遷を示す図である。
【図７】風が船舶に及ぼす風荷重を示す図である。
【図８】船体の形状を表現するための説明変数を示す図である。
【符号の説明】
１スキャナ
２計算機
２０記憶部
２１表示部
２２入力部
２３部分データ生成部
２４分布データ算出部
２５面積系説明変数算出部
２６体積系説明変数算出部
２７外形線系説明変数算出部
２８風荷重算出部
２９制御部[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a wind load estimating method and a wind load estimating system for estimating the influence of wind acting on a hull.
[0002]
[Prior art]
FIG. 6 shows the change in the number of marine vessels between 1983 and 2000. As shown in FIG. 6, collisions and landings related to the maneuvering performance of ships account for about half of marine accidents. Therefore, in order for a ship to navigate safely, it is very important to estimate the influence on the maneuverability due to disturbance forces such as wind, waves, and tidal currents.
[0003]
However, the shape of the hull on the water surface varies greatly depending on the type of ship, and furthermore, it is composed of a main hull, a bridge, a crane, a hatch cover, a spherical or rectangular tank, and a superstructure such as a mast. In addition, it has a very complicated shape. Therefore, there is no method for theoretically estimating the effect of wind (wind load) on a ship. Therefore, a wind load estimating method by regression analysis of experimental data such as a wind tunnel experiment has been proposed.
[0004]
Here, the wind load will be described with reference to FIG. FIG. 7 shows the wind load that the wind exerts on the ship. As shown in FIG. 7, the ship 100 has a longitudinal force X in the longitudinal direction of the ship and a lateral force (lateral force) in the width direction of the ship due to the wind having the wind direction angle Ψ and the velocity U relative to the ship 100. ) Y, a turning moment N about the height axis of the ship passing through the center of the hull, and a tilting moment K about the length axis of the ship with respect to the draft.
[0005]
Non-Patent Document 1 listed below proposes an equation for estimating a longitudinal force, a lateral force, and a turning moment coefficient, and further proposes an equation for estimating a tilt moment, which has not been estimated until now. The estimation formula proposed in Non-Patent Document 1 will be described with reference to FIG.
[0006]
FIG. 8 shows explanatory variables for expressing the shape of the hull. An explanatory variable is an amount that can be classified according to physical dimensions. An explanatory variable of a dimensionless amount corresponds to the number of masts, tanks, and the like. In addition, the explanatory variables of the quantity having the dimension of length include the length and width of the hull, the height above the water surface, and the length of partial components such as tanks.
[0007]
The explanatory variables of the quantity having the dimension of the square of the length include a side area, a positive area, and a side area of a partial component. In addition, the explanatory variables of the quantity having the dimension of the cube of the length include the first moment of the side area around the center of the hull, the first moment of the area of the partial component, and the like. Note that the distance from the center of the hull to the center of the side area is a quantity having the dimension of length, but since the area center is a value based on the area first moment, it has the dimension of the cube of length. Classified as a quantity explanatory variable.
[0008]
Next, examples of specific explanatory variables will be described. As shown in FIG. 8, let L be the total length of the hull on the water surface, and B be the width. The vertical projection area of the entire hull on the water surface is A _T , the horizontal projection area is A _L , the horizontal projection area of the structure on the deck is A _SS , the horizontal projection area of all structures on the deck including LNG tanks and containers. Let the projected area be _AOD . Further, the distance from the center of the hull to the center of the horizontal projected area of the entire hull on the water surface is C (negative if left of the center of the hull), and the distance from the center of the hull to the center of the horizontal projected area of the structure on the deck. Is C _BR (negative for the left side of the center of the hull), the height from the water surface to the top of the structure on the deck is H _BR , the height from the water surface to the center of the vertical projection area of the entire hull on the water surface Is _denoted by HC.
[0009]
By using these explanatory variables, the estimation formula of the wind load by the multiple regression analysis can be expressed as the following expressions (1) to (4).
(Equation 1)

[0010]
_{_{_{Here, C X, C Y, C}}} N, and the _{C K,} a dimensionless coefficient by the wind load area and wind speed, etc., is represented by the following formula (1a) ~ (4a).
C _X = X / (qA _T ) (1a)
C _Y = Y / (qA _L ) (2a)
C _N = N / (qLA _L ) (3a)
C _K = K / (qA _L H _L ) (4a)
Here, assuming that the density of the air is ρ, q = (１／) ρU ² and H _L = A _L / L.
[0011]
Further, X _i , Y _i , _Ni and K _i shown in the formulas (1) to (4) are represented by the following formulas (1b) to (4b).
(Equation 2)

[0012]
Here, P (x _im ), P (y _im ), P (n _im ), and P (k _im ) are dimensionless quantities calculated from combinations of the explanatory variables shown in FIG. Also, x _im , y _im , n _im and k _im (m = 0, 1, 2,...) Are regression coefficients obtained by regression analysis.
[0013]
As an example using these, _Yi is shown in the following equations (5) to (7).
[Equation 3]

[0014]
The estimation formulas in the following Non-Patent Documents 2 to 4 are basically the same as those in the description of the Non-Patent Document 1, although the expressions of the expressions, the types of explanatory variables, and the regression coefficients are different from those shown in the description of the Non-Patent Document 1. There is no difference that the equations use the explanatory variables classified into the categories of the estimation equations shown in (1) to (4).
[0015]
Here, three factors are mentioned as important factors that affect the accuracy of the estimation formula obtained by the regression analysis based on the experimental data of the wind tunnel experiment. First, the first factor is the amount and reliability of the experimental data. Next, the second element is the selection of a candidate for an explanatory variable used for explaining the hull shape on the water surface. Further, a third element is a method for obtaining an estimation expression from candidates for explanatory variables.
[0016]
For the first element, a large amount of reliable data may be collected, and for the third element, a rational method based on statistical theory has already been disclosed in Non-Patent Document 1. ing.
[0017]
However, in Non-Patent Document 1, a higher order area moment, such as an area second moment, which is considered to be necessary for expressing a complicated hull shape on the water surface, the length of a side profile, and its complexity are described. No explanatory variables such as fractal dimensions were used.
[0018]
This is probably because it was difficult for the user to measure the higher-order area moment and the fractal dimension because the user measured the dimensions of the hull drawing on the water surface using instruments such as a ruler and an integrator.
[0019]
Therefore, even if the estimation formula is obtained using a rational method based on statistical theory, the accuracy of the wind load estimation by the estimation formula is not sufficient because the expression of the hull shape on the water surface using the explanatory variables is not sufficient. It is thought that there is a theoretical limit.
[0020]
In addition, the wind load is estimated by substituting the value of the explanatory variable into a first step for acquiring the value of the explanatory variable by reading a side view or a front view of the hull shape on the water surface, and the estimation formula. This has been done through the second step of obtaining the wind load estimate.
[0021]
Acquisition of the values of the explanatory variables in the first step required a user operation to read the drawing. Here, acquisition of the value of a more advanced explanatory variable, such as an area having the dimension of the square of length rather than the length, and an area first moment having the dimension of the cube of length, rather than the area, is as follows: The user's workload increases.
[0022]
In addition, a computer is used to obtain the estimated wind load in the second step. However, this step also requires user's work, and the user has input the value of the explanatory variable. Also, by using more explanatory variables, the number of terms in the estimation formula increases, and accordingly, the amount of work input by the user increases. As described above, since the user's work is required particularly in the first step, it is impossible to estimate the wind load by a consistent automatic process using a computer.
[0023]
Although the estimation accuracy can be improved by using more explanatory variables, the increase in the number of terms in the estimation formula with the increase in the number of explanatory variables depends on the regression coefficients required for the explanatory variables and each term. The operation of entering the value of 必ず necessarily increases.
[0024]
Therefore, since consistent automatic processing using a computer cannot be performed, the estimation formulas proposed so far have a certain limit on the number of terms in order to consider the working efficiency and make it practical.
[0025]
These estimation formulas use important terms that maintain the estimation accuracy, but it is considered that the estimation accuracy is reduced due to the limitation of the number of terms. Therefore, in the process of estimating the wind load, there is a problem that the estimation accuracy may be reduced due to the intervention of the user's work.
[0026]
[Non-patent document 1]
Toshifumi Fujiwara, et al. "Estimation of Wind Pressure Acting on Hull", Proceedings of the Society of Shipbuilding Engineers of Japan, No. 183 (1998), Japan Society of Shipbuilding Engineers, p. 77-90 (pp. 78-85, FIG. 1)
[Non-patent document 2]
Nobuo Yamano, et al., "A Method for Estimating Wind Pressure Acting on Hulls", Kansai Shipbuilding Association No. 228 (1997), p. 91-100
[Non-Patent Document 3]
RM Isherwood, "Wind Resistance of Merchant Ships", The Royal Institute of Naval Architects, Vol. 115, 1972 (1972). 327-338
[Non-patent document 4]
Kunisaburo Yoneda, et al., "Analysis of Ship Wind Pressure Data Using Dynamic Model II", Proceedings of the Nautical Society of Japan, No. 86 (1992), p. 169-177
[0027]
[Problems to be solved by the invention]
In view of the above, in the present invention, in the process of estimating the wind load, the wind load capable of improving the accuracy of estimating the wind load by largely eliminating restrictions caused by the intervention of the user's work. It is an object to provide an estimation method and a wind load estimation system.
[0028]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above problems, a wind load estimating method according to the present invention is a wind load estimating method for estimating an influence of wind acting on an object, and reads a drawing of the object using an image reader, and reads an image of the image. (A) generating data, (b) displaying an image on a display unit based on the image data, and specifying an object portion in the image based on the image displayed on the display unit. (C) generating object part data, calculating (d) an explanatory variable representing the shape of the object based on the object partial data, and substituting the explanatory variable into the wind load estimation formula. (E) estimating the wind load.
[0029]
Further, a wind load estimating system according to the present invention is a wind load estimating system for estimating the influence of wind acting on an object, an image reader that generates image data by reading a drawing of the object, Based on the data, a display unit for displaying an image, an input unit used to specify an object portion in the image, and object portion data indicating the object portion specified using the input unit are generated. An object partial data generator, an explanatory variable calculator that calculates an explanatory variable representing the shape of the object based on the object partial data, and an explanatory variable calculated by the explanatory variable calculator is substituted into the wind load estimation formula. And a wind load calculator for estimating the wind load.
[0030]
According to the present invention, the drawing of the object is read using the image reader, and the wind load is estimated by generating and processing the image data. Therefore, in the process of estimating the wind load, the user's work is involved. By largely eliminating the restriction caused by the above, it is possible to improve the estimation accuracy of the wind load.
[0031]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
First, a wind load estimation system according to an embodiment of the present invention will be described. FIG. 1 shows a configuration of a wind load estimation system according to an embodiment of the present invention.
[0032]
As shown in FIG. 1, the wind load estimating system includes a scanner 1 that reads a drawing and generates image data, and a calculator 2 that calculates a wind load based on the image data generated by the scanner 1. You.
[0033]
The computer 2 includes a storage unit 20 for temporarily storing image data, a display unit 21 for displaying an image based on the image data stored in the storage unit 20, an input unit 22 such as a keyboard and a mouse, a CPU, Software (program) recorded on a recording medium such as a hard disk.
[0034]
The CPU and software (program) constitute the following functional blocks.
The partial data generation unit 23 generates partial data in which image data is separated for each part of the hull by the user defining each part of the hull using the input unit 22.
The distribution data calculation unit 24 calculates distribution data of the length, width, and height of each part of the hull based on the partial data generated by the partial data generation unit 23, and further calculates the distribution data. Based on the calculated values of the explanatory variables indicating the length, width, and height of the entire hull and each part thereof, are calculated.
[0035]
Based on the distribution data calculated by the distribution data calculation unit 24, the area system explanatory variable calculation unit 25 calculates the projected area of the entire hull and each part, the first moment of the projected area, the second moment, and the third moment. Is calculated. The volume-based explanatory variable calculator 26 calculates the volume of the entire hull and each part, the first moment of the volume, the second moment, and the third moment based on the distribution data calculated by the distribution data calculator 24. Is calculated. Further, the outline-related explanatory variable calculator 27 calculates the length of the outline of each part and the value of an explanatory variable indicating a fractal dimension based on the partial data generated by the partial data generator 23.
[0036]
The wind load calculator 28 calculates the values of the explanatory variables calculated by the distribution data calculator 24, the area-based explanatory variable calculator 25, the volume-based explanatory variable calculator 26, and the outline-based explanatory variable calculator 27 in advance. The wind load is calculated by substituting into the calculated estimation formula.
The wind load calculated by the wind load calculation unit 28 is displayed on the display unit 21. Further, the control unit 29 controls each unit of the computer 2.
[0037]
Here, a method of obtaining the estimation formula will be described with reference to FIGS. 2 and 3 are a side view, a front view, and a plan view of the first and second vessels. First, experimental data of wind loads of longitudinal force X, lateral force Y, turning moment N, and inclination moment K are collected using many ships having different shapes as shown in FIGS.
[0038]
Next, each of the wind load coefficient _{_{X i, Y i, N i}} , and, considering the physical properties of the K _i, by the wind direction angle Ψ and variables, numerical C _X that dimensionless each experimental data , _C Y, representing the _{C N} and _{C K} by the following equation (8) to (11).
(Equation 4)

[0039]
Here, each wind load coefficient is obtained by the least square method. In addition, it has been separately confirmed that the distribution shape of the wind load coefficient can be represented with sufficient accuracy by expressing a dimensionless numerical value of each experimental data by a series expansion up to the fifth order.
[0040]
Further, the wind load coefficients shown in the equations (8) to (11) are expressed by the following multiple regression equation.
(Equation 5)

[0041]
Here, P (x _im ), P (y _im ), P (n _im ) and P (k _im ) are explanatory variables, and x _im , y _im , n _im and k _im (m = 0, 1 , 2,...) Are regression coefficients. Further, each regression coefficient is obtained by the least square method. This makes it possible to represent each wind load using the explanatory variables. Note that the optimal number and combination of explanatory variables for expressing the regression coefficient may be obtained using a sequential method, which is a method of regression analysis.
[0042]
Next, a wind load estimating method according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1, 2, 4, and 5. FIG. 4 is a flowchart for explaining a wind load estimation method according to an embodiment of the present invention, and FIG. 5 is a diagram for explaining a format of partial data used in the computer shown in FIG.
[0043]
As shown in FIG. 4, first, in step S1, the scanner 1 scans the side view, the front view, and the plan view of the ship shown in FIG. 2 and obtains an image based on the user's designation of the scale of the drawing. Generate data. Next, in step S2, the storage unit 20 stores the image data of the side view, the front view, and the plan view.
[0044]
Next, in steps S3 to S5, partial data representing each part of the hull is generated. First, in step S3, the display unit 21 displays a side view, a front view, and a plan view based on the image data stored in the storage unit 20.
[0045]
Next, in step S4, the user looks at each image displayed on the display unit 21 and uses the input unit 22 to change the hull above the water surface, the entire upper structure, only the main hull, and the bridge. Only the parts such as are defined.
[0046]
Further, in step S5, the partial data generation unit 23 generates partial data representing each part of the hull based on the definition by the user. Here, the partial data generating unit 23 binarizes the coordinates of each point together with the coordinates of each point in the image data, as in the black part of the entire hull above the water surface shown in FIG. Generate partial data as data.
[0047]
Next, in steps S6 to S9, the value of the explanatory variable is calculated. First, in step S6, the distribution data calculation unit 24 calculates distribution data of length, width, and height in each part of the hull based on the partial data. Further, based on the distribution data, values of explanatory variables indicating the length, width, and height of each portion of the hull are calculated and output to the wind load calculating unit 28.
[0048]
Next, in step S7, the area-based explanatory variable calculation unit 25 indicates the projected area of the entire hull and each part, the first moment, the second moment, and the third moment of the projected area based on the distribution data. The value of the explanatory variable is calculated and output to the wind load calculator 28.
[0049]
Further, in step S8, the volume-based explanatory variable calculating unit 26 calculates the volume of the entire hull and each part, the first moment of the volume, the second moment, and the third moment of the volume based on the distribution data. The value is calculated and output to the wind load calculator 28.
[0050]
Further, in step S9, the outline-related explanatory variable calculating unit 27 calculates the length of the outline of each part and the value of the explanatory variable indicating the fractal dimension based on the partial data, and outputs the calculated value to the wind load calculating unit 28. I do.
[0051]
Note that the order of the step S7 and the step S8 may be interchanged, and the step S9 may be performed between the step S5 and the step S6, and the step S6 may be replaced with the step S7. It may be performed during the process or between the process of step S7 and the process of step S8. The display unit 21 may be used to display the value of each explanatory variable.
[0052]
In step S10, the wind load calculation unit 28 calculates the wind load by substituting the values of the explanatory variables calculated in steps S6 to S9 into the estimation formula. Next, in step S11, the display unit 21 displays the wind force of the longitudinal force, the lateral force, the turning moment, and the tilt moment.
[0053]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, in the process of estimating the wind load, it is possible to improve the accuracy of estimating the wind load by largely eliminating restrictions caused by the intervention of the user's work. .
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a wind load estimation system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a side view, a front view, and a plan view of a first ship.
FIG. 3 is a side view, a front view, and a plan view of a second boat.
FIG. 4 is a flowchart illustrating a wind load estimation method according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a diagram for explaining a format of partial data used in the computer shown in FIG. 1;
FIG. 6 is a diagram showing a change in the number of seagoing vessels from 1983 to 2000.
FIG. 7 is a diagram showing a wind load exerted on a ship by wind.
FIG. 8 is a diagram showing explanatory variables for expressing the shape of a hull.
[Explanation of symbols]
Reference Signs List 1 scanner 2 computer 20 storage unit 21 display unit 22 input unit 23 partial data generation unit 24 distribution data calculation unit 25 area system explanatory variable calculation unit 26 volume system explanatory variable calculation unit 27 external line system explanatory variable calculation unit 28 wind load calculation unit 29 Control unit

Claims

A wind load estimating method for estimating the influence of wind acting on an object, comprising the steps of: (a) reading a drawing of the object using an image reader to generate image data;
(B) displaying an image on a display unit based on the image data;
(C) generating target portion data by designating a target portion in the image based on the image displayed on the display unit;
(D) calculating an explanatory variable representing the shape of the object based on the object partial data;
E) estimating the wind load by substituting the explanatory variables into the wind load estimation formula.

The wind load estimation method according to claim 1, wherein the image reader is a scanner.

The wind load estimating method according to claim 1 or 2, wherein step (c) includes generating a plurality of object part data by dividing and specifying the object into a plurality of parts.

The wind load according to any of the preceding claims, wherein step (d) comprises calculating a value having a dimension of length squared and / or a value having a dimension of length cubed. Estimation method.

The wind load estimating method according to any one of claims 1 to 4, wherein step (d) includes calculating a length of an outline of the object.

A wind load estimation system for estimating the effect of wind acting on an object,
An image reader that generates image data by reading a drawing of an object;
A display unit that displays an image based on the image data;
An input unit used to specify an object portion in the image;
An object part data generation unit that generates object part data indicating the object part specified using the input unit in the previous period;
An explanatory variable calculation unit that calculates an explanatory variable representing the shape of the object based on the object partial data,
A wind load estimating system comprising: a wind load estimating unit that estimates a wind load by substituting the explanatory variable calculated by the explanatory variable calculating unit into a wind load estimating equation.

The wind load estimation system according to claim 6, wherein the image reader is a scanner.

8. The method according to claim 6, wherein the input unit is used to divide an object in an image into a plurality of parts and specify the plurality of parts, and the object part data generation unit generates a plurality of object part data. Wind load estimation system.

The wind load estimation system according to any one of claims 6 to 8, wherein the explanatory variable calculation unit calculates a value having a dimension of the square of length and / or a value having a dimension of a cube of length. .

The wind load estimating system according to any one of claims 6 to 9, wherein the explanatory variable calculation unit calculates a length of an outline of the target object.