KR102146910B1 - 컨테이너선의 워터 브레이커 형상 최적화 장치 및 그 방법 - Google Patents

컨테이너선의 워터 브레이커 형상 최적화 장치 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

공기저항(항력계수)을 최소화하는 워터 브레이커 형상을 자동으로 도출할 수 있도록 한 컨테이너선의 워터 브레이커 형상 최적화 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 워터 브레이커의 형상과 설계 변수를 설정하는 변수 설정부; 상기 변수 설정부에서 설정된 설계변수와 시드 데이터 저장부에 저장된 항력 계수를 기초로 연결 가중치를 산출하는 연결 가중치 산출부; 상기 연결 가중치 산출부에서 산출한 연결 가중치를 입자군 최적화 알고리즘에 적용하여 형상 파라미터를 산출하는 형상 파라미터 산출부; 상기 형상 파라미터 산출부에서 산출한 형상 파라미터를 이용하여 절대좌표를 기준으로 워터 브레이커를 STL(stereolithography) 파일 형식으로 표현하여 형상 정보를 생성하는 형상정보 생성기; 상기 형상정보 생성기에서 생성한 형상 정보와 헐(hull) 형상 변수를 조합하여 항력 계수를 산출하는 항력계수 산출기를 포함한다.

Description

컨테이너선의 워터 브레이커 형상 최적화 장치 및 그 방법{Shape optimization apparatus and method for water breaker of container ship}
본 발명은 컨테이너선의 워터 브레이커(water breaker) 형상 최적화에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 공기저항(항력계수)을 최소화하는 워터 브레이커 형상을 자동으로 도출할 수 있도록 한 컨테이너선의 워터 브레이커 형상 최적화 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 컨테이너선에는 갑판(deck) 위로 범람하는 해수(Green Water)로 인한 컨테이너의 유실 및 파손을 방지하기 위해 선수에 방파 구조물로 워터 브레이커를 설치한다. 이러한 워터 브레이커는 선급에서 규정하는 외부하중을 만족하도록 설계되며, 크기와 형태에 규정이 없어 통상 갑판과 수직을 이루는 단순한 평면형상을 갖는 것이 보통이다.
컨테이너선은 다른 화물선에 비해 빠른 속도(다른 화물선의 평균 속도에 비해 50% 이상의 높은 속도)로 운항하기 때문에, 수상구조물과 컨테이너의 적재형태에 의한 공기저항은 운항 연비를 좌우하는 중요한 요소가 된다.
컨테이너선의 워터 브레이커에 대한 종래의 기술이 하기의 <특허문헌 1> 대한민국 공개특허 공개번호 10-2009-0100479호(2009.09.24. 공개)에 개시되었다.
<특허문헌 1>에 개시된 종래기술은 컨테이너선의 선수부에서 상갑판으로 넘어오는 파도를 막도록 전방에 수직하게 형성된 방파면과, 상기 방파면의 후방에 작업자의 이동을 위해 형성된 작업공간을 구비한다.
이러한 <특허문헌 1>은 컨테이너선의 선수에 설치되는 워터 브레이커의 구조를 컨테이너 래싱 스테이지(container lashing stage)를 겸할 수 있도록 구성함으로써, 복잡한 선수 격실(BHD)에 추가 공간을 확보할 수 있고, 화물적재에 대한 능률을 증가하게 된다.
대한민국 공개특허 공개번호 10-2009-0100479호(2009.09.24. 공개)
그러나 상기와 같은 종래기술은 컨테이너선이 다른 화물선에 비해 빠른 속도로 운항함에도 불구하고 공기저항에 대한 고려가 전혀 이루어 지지 않아, 연비 절감이 효율적이지 못한 단점이 있었다. 예컨대, 선수 갑판에 위치하는 워터 브레이커는 갑판과 수직을 이루는 평면형상을 갖는 데, 이러한 평면형상은 역학적 관점에서 공기저항을 크게 할 뿐만 아니라 그린 워터(green water)의 동적 하중을 여과 없이 받는 구조적 취약점이 있다. 여기서 그린 워터는 거친 해상에서 선박의 갑판에 해수가 다량 유입되는 현상을 의미한다.
본 발명의 목적은 상기한 바와 같은 종래기술에서 발생하는 제반 문제점을 해결하기 위한 것으로, 공기저항(항력계수)을 최소화하는 워터 브레이커 형상을 자동으로 도출할 수 있도록 한 컨테이너선의 워터 브레이커 형상 최적화 장치 및 그 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 설계변수의 적용범위를 설계자로부터 제공받아 유체역학적 해석을 기반으로 공기저항을 최소화하는 형상을 갖는 최적의 설계변수를 자동으로 도출하도록 한 컨테이너선의 워터 브레이커 형상 최적화 장치 및 그 방법을 제공하는 것이다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 컨테이너선의 워터 브레이커 형상 최적화 장치는 워터 브레이커의 형상과 설계 변수를 설정하는 변수 설정부; 상기 변수 설정부에서 설정된 설계변수와 시드 데이터 저장부에 저장된 항력 계수를 기초로 연결 가중치를 산출하는 연결 가중치 산출부; 상기 연결 가중치 산출부에서 산출한 연결 가중치를 입자군 최적화 알고리즘에 적용하여 형상 파라미터를 산출하는 형상 파라미터 산출부; 상기 형상 파라미터 산출부에서 산출한 형상 파라미터를 이용하여 절대좌표를 기준으로 워터 브레이커를 STL(stereolithography) 파일 형식으로 표현하여 형상 정보를 생성하는 형상정보 생성기; 상기 형상정보 생성기에서 생성한 형상 정보와 헐 형상 변수를 조합하여 항력 계수를 산출하는 항력계수 산출기를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 연결 가중치 산출부는 설계 변수를 입력받기 위한 입력층; 입력층으로부터 전달되는 변수 값들의 선형 결합(linear combination)을 비선형 함수로 처리하는 은닉층; 상기 은닉층에서 출력되는 다수의 결과치를 가산하여 그 결과치를 연결 가중치로 출력하는 출력층을 포함하는 역전파 신경망 회로를 구비한 것을 특징으로 한다.
상기에서 형상 파라미터 산출부는 당금질 기법을 도입한 입자군 최적화 알고리즘을 이용하여 형상 파라미터를 산출하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 항력계수 산출기는 형상 변수와 헐 형상 변수를 유체역학 해석 프로그램의 경계조건으로 하여, 정상상태의 비압축성 난류를 해석하는 방법으로 항력계수를 산출하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 컨테이너선의 워터 브레이커 형상 최적화 장치는 상기 형상 파라미터 산출부에서 산출한 형상 파라미터와 상기 항력계수 산출기에서 산출한 항력계수를 시드 데이터에 추가하여 학습을 위한 시드 데이터를 갱신하는 시드 데이터 갱신부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 컨테이너선의 워터 브레이커 형상 최적화 방법은 (a) 워터 브레이커의 형상과 설계 변수가 설정되면, 상기 설정된 설계변수와 시드 데이터 저장부에 저장된 항력 계수를 기초로 연결 가중치를 산출하는 단계; (b) 산출한 연결 가중치를 입자군 최적화 알고리즘에 적용하여 형상 파라미터를 산출하는 단계; (c) 산출한 형상 파라미터를 이용하여 절대좌표를 기준으로 워터 브레이커를 STL(stereolithography) 파일 형식으로 표현하여 형상 정보를 생성하는 단계; (d) 상기 형상 정보와 헐 형상 변수를 조합하여 항력 계수를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 (a)단계는 역전파 신경망 회로를 이용하여, 설계 변수를 입력받고, 각 변수 값들의 선형 결합(linear combination)을 비선형 함수로 처리한 후, 그 결과치를 가산하여 연결 가중치로 출력하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 (b)단계는 당금질 기법을 도입한 입자군 최적화 알고리즘을 이용하여 형상 파라미터를 산출하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 (b)단계는 (b1)초기화를 한 후 연결 가중치를 입력받는 단계; (b2) 입력받은 연결 가중치를 당금질 기법을 도입한 입자군 최적화 알고리즘으로 처리하여 형상 파라미터를 도출하는 단계; (b3) 설계 변수의 위치를 다른 범위로 이동시켜 형상 파라미터를 도출하는 단계; (b4) 도출한 형상 파라미터가 최적 상태인지를 확인하여, 최적 상태가 아닐 경우 상기 (b2)단계로 리턴하고, 최적 상태일 경우 최적화된 형상변수를 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 (d)단계는 형상 변수와 헐 형상 변수를 유체역학 해석 프로그램의 경계조건으로 하여, 정상상태의 비압축성 난류를 해석하는 방법으로 항력계수를 산출하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 컨테이너선의 워터 브레이커 형상 최적화 방법은 (e) 상기 (d)단계에서 산출한 항력 계수가 선택한 조건에 맞는 항력 계수인지를 확인하는 단계; (f) 상기 (e)단계의 확인 결과 상기 산출한 항력 계수가 조건에 맞지 않는 경우, 산출한 형상 파라미터와 산출한 항력계수를 시드 데이터에 추가하여 학습을 위한 시드 데이터를 갱신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면 공기저항(항력계수)을 최소화하는 워터 브레이커 형상을 자동으로 도출할 수 있는 장점이 있다.
또한, 본 발명에 따르면 기존 평면형상의 워터 브레이커 대비 공기저항을 감소시킬 수 있으며, 이로 인해 연비 향상을 도모할 수 있는 장점이 있다.
또한, 연비 향상으로 질소산화물(NOx), 황산화물(SOx), 이산화탄소(CO2)의 배출을 줄일 수 있어, 환경 오염도 줄이면서 환경 규제도 해결할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 컨테이너선의 워터 브레이커 형상 최적화 장치의 블록도,
도 2는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 컨테이너선의 워터 브레이커 형상 최적화 방법을 보인 흐름도,
도 3은 도 2의 형상 파라미터 도출 과정의 실시 예 흐름도,
도 4는 본 발명에서 워터 브레이커 형상과 설계 변수 예시도,
도 5는 본 발명에서 연결 가중치 산출을 위한 역전파 신경망 회로의 예시도,
도 6은 본 발명에 의해 자동 설계된 워터 브레이커 형상 예시도.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 컨테이너선의 워터 브레이커 형상 최적화 장치 및 그 방법을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 컨테이너선의 워터 브레이커 형상 최적화 장치의 블록도이다.
본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 컨테이너선의 워터 브레이커 형상 최적화 장치는 변수 설정부(10), 연결 가중치 산출부(20), 시드 데이터(seed data) 저장부(30), 형상 파라미터 산출부(40), 형상 정보 생성기(50), 항력계수 산출기(60) 및 시드 데이터 갱신부(70)를 포함한다.
변수 설정부(10)는 사용자의 조작에 따라 워터 브레이커의 형상과 설계 변수를 설정하는 역할을 한다.
연결 가중치 산출부(20)는 상기 변수 설정부(10)에서 설정된 설계변수와 시드 데이터 저장부(30)에 저장된 항력 계수(Coefficient of Drag; Cd)를 기초로 연결 가중치를 산출한다. 여기서 연결 가중치는 설계변수와 항력계수와의 관계로 함수화된 수식에 적용하여 항력계수를 산출하기 위한 가중치를 의미한다.
형상 파라미터 산출부(40)는 상기 연결 가중치 산출부(20)에서 산출한 연결 가중치를 입자군 최적화 알고리즘에 적용하여 형상 파라미터(설계변수)를 산출하는 역할을 한다.
형상정보 생성기(50)는 상기 형상 파라미터 산출부(40)에서 산출한 형상 파라미터를 이용하여 절대좌표를 기준으로 워터 브레이커를 STL(stereolithography) 파일 형식으로 표현하여 형상 정보를 생성하는 역할을 한다.
항력계수 산출기(60)는 상기 형상정보 생성기(50)에서 생성한 형상 정보와 헐(hull) 형상 변수를 조합하여 항력 계수를 산출하는 역할을 한다.
시드 데이터 갱신부(70)는 상기 형상 파라미터 산출부(40)에서 산출한 형상 파라미터와 상기 항력계수 산출기(60)에서 산출한 항력계수를 시드 데이터에 추가하여 학습을 위한 시드 데이터를 갱신하는 역할을 한다.
이와 같이 구성된 본 발명에 따른 컨테이너선의 워터 브레이커 형상 최적화 장치의 동작을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
먼저, 워터 브레이커 형상을 도출하고자 하는 사용자는 변수 설정부(10)를 이용하여 워터 브레이커의 형상을 선택하고, 변수를 설정한다. 여기서 워터 브레이커 형상은 시드 데이터 저장부(30) 등에 미리 저장된 다양한 워터 브레이커 형상 중 하나를 선택하거나 사용자가 미리 디자인한 워터 브레이커 형상을 이용할 수 있다. 사용자가 미리 디자인한 워터 브레이커 형상을 이용하는 경우, USB메모리와 같은 메모리 장치에 저장한 워터 브레이커 형상을 입력받아 사용하거나 컴퓨터의 메모리에 별도로 저장한 워터 브레이커 형상을 추출하여 이용할 수 있다.
도 4는 워터 브레이커 형상의 예시와 변수를 도시한 것이다. 도 4와 같은 워터 브레이커 형상을 선택한 경우에는, 4개의 변수(h, b, uf, lf)를 설정해야 한다. 여기서 워터 브레이커의 형상에 따라 설계변수의 개수를 증감할 수 있다.
워터 브레이커 형상과 설계변수가 결정되면, 연결 가중치 산출부(20)에서 상기 설정된 설계변수를 도 5와 같은 역전파 신경망(Back-Propagation Neural Networks) 회로에 적용하여, 연결 가중치를 산출한다.
예컨대, 역전파 신경망 회로는 도 5에 도시된 바와 같이 입력층(21), 은닉층(22), 출력층(23)으로 구성되며, 입력층(21)에서 4개의 설계 변수(h(4.8, 10.2), b(4.1, 8.2), uf(1.2, 2.4), lf(2.4, 4.8))를 입력받고, 은닉층(22)에서 입력층(21)으로부터 전달되는 변수 값들의 선형 결합(linear combination)을 비선형 함수로 처리한다. 여기서 은닉층(22)은 10(입력)×10(출력) 구조로 구성하였으나, 설계 변수의 개수 변화에 따라 증감될 수 있다. 출력층(23)은 상기 은닉층(22)에서 출력되는 다수의 결과치를 가산하여 그 결과치를 연결 가중치(항력계수)(0.23, 0.29)로 출력한다.
이와 같이 역전파 신경망 회로를 이용하면, 항력계수(Cd)의 계산시간을 획기적으로 줄일 수 있는 장점이 있다.
예컨대, 일반적인 최적화 알고리즘은 기본적으로 특정 값을 산출하는 목적함수(Object Function)를 반복 계산하는 루틴으로 이루어진다. 저항을 최소화하는 형상 최적화의 경우, 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics: CFD)을 이용하여 항력계수를 계산하는 것이 목적함수가 되므로, 이는 매우 많은 계산시간을 요구한다.
이에 반하여, 본원발명은 역전파 신경망 회로를 이용함으로써, 몇 개의 기본 데이터(seed data)를 바탕으로 학습을 수행하고, 설계변수(h, uf, lf, b)와 항력계수(Cd)와의 관계를 함수화하여 이를 목적함수로 활용함으로써, 항력계수의 계산시간을 획기적으로 줄이게 되는 것이다.
다음으로, 연결 가중치가 산출되면 형상 파라미터 산출부(40)는 도출된 함수(connection weight)에 의한 최적화된 형상 파라미터를 도출한다. 이때, 최적화된 형상 파라미터 도출을 위해, 당금질 기법(Simulted Annealing; SA)을 도입한 입자군 최적화(Hybrid Particle Swarm Optimization with Simulated Annealing) 알고리즘을 이용하여 최적화된 형상 파라미터를 산출한다. 여기서 당금질 기법(SA)은 전역 최적화 문제에 대한 일반적인 확률적 메타 알고리즘이다. 이 기법은 광대한 탐색 공간 안에서 주어진 함수의 전역 최적해에 대한 좋은 근사를 준다. 따라서 당금질 기법을 도입한 입자군 최적화 알고리즘은 국부해(Local Minimum) 탐색에 빠졌을 때(도출된 함수가 국소적인 범위에서 최적 값에 수렴한 경우), 전역해(Global Minimum)로의 이동을 가능하게 하여(넓은 범위에서도 최적 값을 도출시키기 위해 설계변수의 위치를 다른 범위로 이동시키는 것), 해영역(Domain)의 탐색 능력을 향상시키게 된다.
이후, 형상정보 생성기(50)는 상기 형상 파라미터 산출부(40)에서 산출한 형상 파라미터(형상 변수)를 이용하여 절대좌표를 기준으로 워터 브레이커를 STL 파일 형식으로 표현한다.
그리고 항력계수 산출기(60)는 상기 형상정보 생성기(50)에서 도출한 형상변수와 시드 데이터 저장부(30)에 미리 등록된 헐 형상 변수를 조합하여 유체역학 해석 프로그램(OpenFOAM); Open Field Operation And Manipulation)으로 정상상태의 비압축성 난류를 해석하여, 항력계수를 산출한다. 여기서 헐 형상 변수는 컨네이너선의 쉘(shell) 형상 정보로서, 시드 데이터 저장부(30)에 미리 등록되어 있는 것으로 간주한다. 즉, 도출한 형상변수와 미리 등록된 헐 형상 변수를 경계조건으로 하여 정상상태의 비압축성 난류를 해석하여, 항력계수를 산출하게 된다. 이렇게 유체역학 해석 프로그램으로 산출한 항력계수는 상기 역전파 신경망 회로에 의해 도출된 항력계수보다 더 실증 값에 가까우므로, 신뢰도를 높일 수 있게 된다.
도 6은 유체역학 해석 프로그램으로 해석한 결과의 예시 도이다.
이렇게 도출한 항력 계수를 기반으로 선택한 워터 브레이커 형상이 최적인지 아닌지를 판단하면 된다. 예컨대, 선택한 워터 브레이커 형상에 대해 도출된 항력계수가 컨테이너의 유실 및 파손을 방지하기 위해 미리 설정된 워터 브레이커의 기준 항력계수와 비교하여, 도출된 항력계수가 기준 항력계수보다 낮아지면 선택한(또는, 설계한) 워커 브레이커 형상이 적합하다고 판단할 수 있다. 또한, 도출된 항력계수가 기존 평면형상 항력계수보다 낮아진 경우에도 선택한(또는, 설계한) 워커 브레이커 형상이 적합하다고 판단할 수 있다.
여기서 도출된 항력계수가 적합하지 않을 경우, 시드 데이터 갱신부(70)는 상기 도출된 형상 파라미터와 항력계수(Cd)를 시드 데이터(seed data)에 추가하여, 학습을 위한 시드 데이터를 갱신하게 된다. 이렇게 갱신된 시드 데이터를 기반으로 다시 항력계수를 도출하게 된다. 항력계수 도출은 무한정 할 수 없으므로, 사용자가 항력계수 도출 횟수를 정하는 것이 바람직하다.
다른 방법으로, 최초 설정한 워터 브레이커 형상과 설계 변수에 대해 만족하는 항력 계수를 도출하고, 그 만족하는 항력 계수 도출을 위한 설계 변수를 제공해줄 수도 있다. 즉, 워터 브레이커 형상과 설계 변수를 설정하면 항력 계수를 도출하고, 그 도출한 항력계수가 최적이 되도록 설계 변수를 가변한다. 이후 최적의 항력 계수가 도출된 경우에는 그때의 설계 변수를 제공한다. 이렇게 제공하는 설계 변수를 기반으로 워터 브레이커 형상을 최적으로 설계하면 된다.
도 2는 본 발명에 따른 컨테이너선의 워터 브레이커 형상 최적화 방법을 보인 흐름도로서, S는 단계(step)를 나타낸다.
본 발명에 따른 컨테이너선의 워터 브레이커 형상 최적화 방법은, (a) 워터 브레이커의 형상과 설계 변수가 설정되면, 상기 설정된 설계변수와 시드 데이터 저장부에 저장된 항력 계수를 기초로 연결 가중치를 산출하는 단계(S10 ~ S20); (b) 산출한 연결 가중치를 입자군 최적화 알고리즘에 적용하여 형상 파라미터를 산출하는 단계(S30); (c) 산출한 형상 파라미터를 이용하여 절대좌표를 기준으로 워터 브레이커를 STL(stereolithography) 파일 형식으로 표현하여 형상 정보를 생성하는 단계(S40); (d) 상기 형상 정보와 헐 형상 변수를 조합하여 항력 계수를 산출하는 단계(S50); (e) 상기 (d)단계에서 산출한 항력 계수가 선택한 조건에 맞는 항력 계수인지를 확인하는 단계(S60); (f) 상기 (e)단계의 확인 결과 상기 산출한 항력 계수가 조건에 맞지 않는 경우, 산출한 형상 파라미터와 산출한 항력계수를 시드 데이터에 추가하여 학습을 위한 시드 데이터를 갱신하는 단계(S70)를 포함한다.
이와 같이 이루어지는 본 발명에 따른 컨테이너선의 워터 브레이커 형상 최적화 방법을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
먼저, 단계 S10에서 워터 브레이커 형상을 도출하고자 하는 사용자는 변수 설정부(10)를 이용하여 워터 브레이커의 형상을 선택하고, 변수(예를 들어, 도 4의 h, b, uf, lf)를 설정한다. 여기서 워터 브레이커 형상은 시드 데이터 저장부(30) 등에 미리 저장된 다양한 워터 브레이커 형상 중 하나를 선택하거나 사용자가 미리 디자인한 워터 브레이커 형상을 이용할 수 있다. 사용자가 미리 디자인한 워터 브레이커 형상을 이용하는 경우, USB메모리와 같은 메모리 장치에 저장한 워터 브레이커 형상을 입력받아 사용하거나 컴퓨터의 메모리에 별도로 저장한 워터 브레이커 형상을 추출하여 이용할 수 있다.
워터 브레이커 형상 선택과 변수가 설정되면, 단계 S20에서 연결 가중치 산출부(20)는 상기 설정된 설계변수를 도 5와 같은 역전파 신경망(Back-Propagation Neural Networks) 회로에 적용하여, 연결 가중치(항력계수)를 산출한다.
예컨대, 입력층(21)에서 4개의 설계 변수(h(4.8, 10.2), b(4.1, 8.2), uf(1.2, 2.4), lf(2.4, 4.8))를 입력받고, 은닉층(22)에서 입력층(21)으로부터 전달되는 변수 값들의 선형 결합(linear combination)을 비선형 함수로 처리한다. 여기서 은닉층(22)은 10(입력)×10(출력) 구조로 구성하였으나, 설계 변수의 개수 변화에 따라 증감할 수 있다. 출력층(23)은 상기 은닉층(22)에서 출력되는 다수의 결과치를 가산하여 그 결과치를 연결 가중치(항력계수)(0.23, 0.29)로 출력한다.
다음으로, 단계 S30에서 연결 가중치가 산출되면 형상 파라미터 산출부(40)는 도출된 함수(connection weight)에 의한 최적화된 형상 파라미터를 도출한다.
즉, 도 3에 도시한 바와 같이, 단계 S31에서 초기화를 하고, 단계 S32에서 연결 가중치를 입력받는다. 이후 단계 S33에서 최적화된 형상 파라미터 도출을 위해, 당금질 기법(Simulted Annealing; SA)을 도입한 입자군 최적화(Hybrid Particle Swarm Optimization with Simulated Annealing) 알고리즘을 이용하여 최적화된 형상 파라미터를 산출한다. 여기서 당금질 기법(SA)은 전역 최적화 문제에 대한 일반적인 확률적 메타 알고리즘이다. 이 기법은 광대한 탐색 공간 안에서 주어진 함수의 전역 최적해에 대한 좋은 근사를 준다. 따라서 당금질 기법을 도입한 입자군 최적화 알고리즘은 국부해(Local Minimum) 탐색에 빠졌을 때(도출된 함수가 국소적인 범위에서 최적 값에 수렴한 경우), 전역해(Global Minimum)로의 이동을 가능하게 하여(넓은 범위에서도 최적 값을 도출시키기 위해 설계변수의 위치를 다른 범위로 이동시키는 것), 해영역(Domain)의 탐색 능력을 향상시키게 된다. 그리고 단계 S34에서는 상기 산출한 형상 파라미터가 최적 상태인지를 확인하여, 최적상태가 아니면 단계 S35로 이동하여 넓은 범위에서 최적 값을 도출하기 위해 설계변수 위치를 다른 범위로 이동시킨다. 이후 단계 S33으로 이동하여 다시 담금질 기법을 도입한 입자군 최적화 알고리즘을 통해 형상 파라미터를 도출하게 된다. 이때 형상 파라미터 도출 횟수는 미리 설정해 놓는 것이 바람직하다. 여기서 최적 상태를 확인하는 방법은 미리 최적화된 형상 변수를 등록해 놓고, 산출한 형상 파라미터와 최적화된 형상 변수를 대비하여 그 대소 여부로 판단할 수 있다. 이와는 달리 산출한 형상 파라미터가 최적 상태일 경우에는 단계 S36에서 최적화된 설계변수(형상 변수)를 형상정보 생성기(50)에 출력하게 된다.
다음으로, 단계 S40에서 형상정보 생성기(50)는 산출된 형상 파라미터(형상 변수)를 이용하여 절대좌표를 기준으로 워터 브레이커를 STL 파일 형식으로 표현하여, 형상 변수를 도출한다.
이후, 단계 S50에서 항력계수 산출기(60)는 도출한 형상변수와 시드 데이터 저장부(30)에 미리 등록된 헐(hull) 형상 변수를 조합하여 유체역학 해석 프로그램(OpenFOAM); Open Field Operation And Manipulation)으로 정상상태의 비압축성 난류를 해석하여, 항력계수(Cd)를 산출한다. 여기서 헐(hull) 형상 변수는 컨네이너선의 쉘(shell) 형상 정보로서, 시드 데이터 저장부(30)에 미리 등록되어 있으며, 선박에 따라 고정된 값이다. 즉, 도출한 형상변수와 미리 등록된 헐 형상 변수를 경계조건으로 하여 정상상태의 비압축성 난류를 해석하여, 항력계수를 산출하게 된다. 이렇게 유체역학 해석 프로그램으로 산출한 항력계수는 상기 역전파 신경망 회로에 의해 도출된 항력계수보다 더 실증 값에 가까우므로, 신뢰도를 높일 수 있게 된다.
다음으로, 단계 S60에서 상기 도출한 항력 계수를 기반으로 선택한 워터 브레이커 형상이 최적인지 아닌지를 판단한다. 예컨대, 선택한 워터 브레이커 형상에 대해 도출된 항력계수가 컨테이너의 유실 및 파손을 방지하기 위해 미리 설정된 워터 브레이커의 기준 항력계수와 비교하여, 도출된 항력계수가 기준 항력계수보다 낮아지면 선택한(또는, 설계한) 워커 브레이커 형상이 적합하다고 판단할 수 있다. 또한, 도출된 항력계수가 기존 평면형상 항력계수보다 낮아진 경우에도 선택한(또는, 설계한) 워커 브레이커 형상이 적합하다고 판단할 수 있다.
이와는 달리 원하는 항력계수를 만족하지 못할 경우에는, 단계 S70으로 이동하여 시드 데이터 갱신부(70)에서 도출된 형상 파라미터와 항력계수(Cd)를 시드 데이터(seed data)에 추가하여, 학습을 위한 시드 데이터를 갱신하게 된다.
이후, 단계 S20으로 이동하여 항력계수가 만족할 때까지 항력계수 도출 과정을 반복 수행하게 되는 것이다.
이상 본 발명자에 의해서 이루어진 발명을 상기 실시 예에 따라 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 상기 실시 예에 한정되는 것은 아니고 그 요지를 이탈하지 않는 범위에서 여러 가지로 변경 가능한 것은 물론이다.
본 발명은 컨테이너선에서 워터 브레이커 형상을 자동으로 도출하는 기술에 적용된다.
10… 변수 설정부
20… 연결 가중치 산출부
30… 시드 데이터 저장부
40… 형상 파라미터 산출부
50… 형상 정보 생성기
60… 항력계수 산출기
70… 시드 데이터 갱신부

Claims (11)

  1. 워터 브레이커의 형상과 설계 변수를 설정하는 변수 설정부;
    상기 변수 설정부에서 설정된 설계변수와 시드 데이터 저장부에 저장된 항력 계수를 기초로 연결 가중치를 산출하는 연결 가중치 산출부;
    상기 연결 가중치 산출부에서 산출한 연결 가중치를 입자군 최적화 알고리즘에 적용하여 형상 파라미터를 산출하는 형상 파라미터 산출부;
    상기 형상 파라미터 산출부에서 산출한 형상 파라미터를 이용하여 절대좌표를 기준으로 워터 브레이커를 STL(stereolithography) 파일 형식으로 표현하여 형상 정보를 생성하는 형상정보 생성기;
    상기 형상정보 생성기에서 생성한 형상 정보와 헐(hull) 형상 변수를 조합하여 항력 계수를 산출하는 항력계수 산출기를 포함하는 것을 특징으로 하는 컨테이너선의 워터 브레이커 형상 최적화 장치.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 연결 가중치 산출부는 설계 변수를 입력받기 위한 입력층; 입력층으로부터 전달되는 변수 값들의 선형 결합(linear combination)을 비선형 함수로 처리하는 은닉층; 상기 은닉층에서 출력되는 다수의 결과치를 가산하여 그 결과치를 연결 가중치로 출력하는 출력층으로 이루어진 역전파 신경망 회로를 포함하는 것을 특징으로 하는 컨테이너선의 워터 브레이커 형상 최적화 장치.
  3. 청구항 1에 있어서, 상기 형상 파라미터 산출부는 넓은 범위에서도 최적 값을 도출하기 위해 설계변수의 위치를 이동시키는 당금질 기법을 도입한 입자군 최적화 알고리즘을 이용하여 형상 파라미터를 산출하는 것을 특징으로 하는 컨테이너선의 워터 브레이커 형상 최적화 장치.
  4. 청구항 1에 있어서, 상기 항력계수 산출기는 형상 변수와 헐 형상 변수를 유체역학 해석 프로그램의 경계조건으로 하여, 정상상태의 비압축성 난류를 해석하는 방법으로 항력계수를 산출하는 것을 특징으로 하는 컨테이너선의 워터 브레이커 형상 최적화 장치.
  5. 청구항 1에 있어서, 상기 형상 파라미터 산출부에서 산출한 형상 파라미터와 상기 항력계수 산출기에서 산출한 항력계수를 시드 데이터에 추가하여 학습을 위한 시드 데이터를 갱신하는 시드 데이터 갱신부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컨테이너선의 워터 브레이커 형상 최적화 장치.
  6. (a) 워터 브레이커의 형상과 설계 변수가 설정되면, 상기 설정된 설계변수와 시드 데이터 저장부에 저장된 항력 계수를 기초로 연결 가중치를 산출하는 단계;
    (b) 산출한 연결 가중치를 입자군 최적화 알고리즘에 적용하여 형상 파라미터를 산출하는 단계;
    (c) 산출한 형상 파라미터를 이용하여 절대좌표를 기준으로 워터 브레이커를 STL(stereolithography) 파일 형식으로 표현하여 형상 정보를 생성하는 단계;
    (d) 상기 형상 정보와 헐 형상 변수를 조합하여 항력 계수를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컨테이너선의 워터 브레이커 형상 최적화 방법.
  7. 청구항 6에 있어서, 상기 (a)단계는 역전파 신경망 회로를 이용하여, 설계 변수를 입력받고, 각 변수 값들의 선형 결합(linear combination)을 비선형 함수로 처리한 후, 그 결과치를 가산하여 연결 가중치로 출력하는 것을 특징으로 하는 컨테이너선의 워터 브레이커 형상 최적화 방법.
  8. 청구항 6에 있어서, 상기 (b)단계는 당금질 기법을 도입한 입자군 최적화 알고리즘을 이용하여 형상 파라미터를 산출하는 것을 특징으로 하는 컨테이너선의 워터 브레이커 형상 최적화 방법.
  9. 청구항 8에 있어서, 상기 (b)단계는 (b1)초기화를 한 후 연결 가중치를 입력받는 단계; (b2) 입력받은 연결 가중치를 당금질 기법을 도입한 입자군 최적화 알고리즘으로 처리하여 형상 파라미터를 도출하는 단계; (b3) 설계 변수의 위치를 이동시켜 형상 파라미터를 도출하는 단계; (b4) 도출한 형상 파라미터가 최적 상태인지를 확인하여, 최적 상태가 아닐 경우 상기 (b2)단계로 리턴하고, 최적 상태일 경우 최적화된 형상변수를 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컨테이너선의 워터 브레이커 형상 최적화 방법.
  10. 청구항 6에 있어서, 상기 (d)단계는 형상 변수와 헐 형상 변수를 유체역학 해석 프로그램의 경계조건으로 하여, 정상상태의 비압축성 난류를 해석하는 방법으로 항력계수를 산출하는 것을 특징으로 하는 컨테이너선의 워터 브레이커 형상 최적화 방법.
  11. 청구항 6에 있어서, (e) 상기 (d)단계에서 산출한 항력 계수가 선택한 조건에 맞는 항력 계수인지를 확인하는 단계; (f) 상기 (e)단계의 확인 결과 상기 산출한 항력 계수가 조건에 맞지 않는 경우, 산출한 형상 파라미터와 산출한 항력계수를 시드 데이터에 추가하여 학습을 위한 시드 데이터를 갱신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컨테이너선의 워터 브레이커 형상 최적화 방법.

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