During the ship hull design process, resistance performance estimation is generally calculated by simulation using computational fluid dynamics. Since such hull resistance performance simulation requires a lot of time and computation resources, the time taken for simulation is reduced by CPU clusters having more than tens of cores in order to complete the hull design within the required deadline of the ship owner. In this paper, we propose a method for estimating resistance performance of ship hull by simulation using a graph neural network. This method converts the 3D geometric information of the hull mesh and the physical quantity of the surface into a mathematical graph, and is implemented as a deep learning model that predicts the future simulation state from the input state. The method proposed in the resistance performance experiment of simple hull showed an average error of about 3.5 % throughout the simulation.
The present study aims to review the wave pattern resistance analysis method suggested by the International Towing Tank Conference. From the experimental database of a container carrier ship model, the wave pattern measurement and resistance test results are utilized. The wave pattern resistance at the design Froude number is obtained to be compared with the wave making resistance of experiments. Wave pattern resistance is lower than wave making resistance by 1978 ITTC and uniform regardless of transverse location of wave cut. The method is also applied to the wave height field by Computational Fluid Dynamics (CFD) analyses with Froude number variation. Although numerical damping suppressed waves in downstream, waves around the hull and wave pattern resistance are properly predicted.
The prediction of ship resistance performance is typically obtained by Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations or model tests in towing tank. However, these methods are both costly and time-consuming, so hull-form designers use statistical methods for a quick feed-back during the early design stage. It is well known that results from statistical methods are often less accurate compared to those from CFD simulations or model tests. To overcome this problem, this study suggests a new approach using a Convolution Neural Network (CNN) with voxelized hull-form data. By converting the original Computer Aided Design (CAD) data into three dimensional voxels, the CNN is able to abstract the hull-form data, focusing only on important features. For the verification, suggested method in this study was compared to a parametric method that uses hull parameters such as length overall and block coefficient as inputs. The results showed that the use of voxelized data significantly improves resistance performance prediction accuracy, compared to the parametric approach.
The present study established hull form optimization for small catamaran based on variations of knuckle lines. Four knuckle lines below the free surface were employed as design variables. Knuckle lines were independently transformed within remaining the main dimensions of the existing hull. For the hull form optimization, the SHERPA algorithm of HEEDS was utilized. Computational fluid dynamics was employed to estimate the resistance performance. The optimal hull showed the improvement of resistance performance of 9.3% than that of existing hull. The improvement of wave and pressure distributions for optimal hull was confirmed. Throughout the present study, it is expected that established optimization method can be applied for various small vessels such as fishing and leisure boats.
본 연구에서는 긴장재로 계류된 해중 터널에서 긴장재의 느슨해짐에 따른 동적 불안정 거동에 대해 다룬다. 해중 터널의 설계는 파랑 및 조류 등 유체력에 의해 지배받는다. 특히 시간에 따라 지속적으로 크기 및 작용방향이 변하는 파랑은 해중 터널의 동적 거동을 직접적으로 야기하게 되는데, 파랑에 의한 부유 튜브의 운동은 계류선 내력의 동적 변동을 유발하게 되고, 이 힘의 변화는 계류선의 강도설계 뿐 만 아니라 피로 설계에도 직접적인 영향을 미친다. 파랑에 의한 터널의 운동이 극심할 경우, 계류선의 장력은 모두 소실될 수 있는데, 이 때 계류선이 느슨해짐에 따라 일시적으로 부유 터널의 운동에 대한 저항성이 사라져 동적 불안정 거동이 유발 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 유체-구조동역학 해석기법을 통해 해중 터널 긴장재의 느슨해짐 발생 시 부유 튜브의 동적 불안정 거동에 대해 분석하였다. 특히 해중터널의 중요 설계 인자인 흘수, 부력-자중 비율(Buoyancy-Weight Ratio, BWR), 긴장재 기울임이 동적 불안정 거동에 미치는 영향에 대해 분석하였다.
본 연구에서는 MR 유체를 특징으로 하는 대시포트형 마운트를 제안하고, 제안된 MR유체 마운트의 동적지 배방정식을 구하였다. 또한, 자극의 구조 및 형상과 관련된 설계인자의 변화가 솔레노이드에서의 자계 발생에 미치는 영향에 대하여 관찰하였다 솔레노이드에서 발생하는 자기 특성에 대하여 살펴보기 위하여 자극의 유효길이와 코어 중심부의 구조를 달리하여 설계인자로 선정하였다. 등가자기회로법를 이용하여 솔레노이드에서의 자기 특성의 변화를 살펴보고, 이를 상용소프웨어에 의한 계산 결과와 비교하였다. 등가자기회로법에 의한 계산 결과, 자극의 유효길이가 증가할수록 자기저항은 감소하여 자속밀도가 증가하는 경향을 나타내지만, 그 밖의 자기 특성의 변화는 작게 나타났다. 상용 소프트웨어를 이용한 결과와 등가자기회로에 의한 결과는 유사한 경향을 나타내는 것을 확인하였다.
파랑중을 항행하는 선박에는 저항증가와 함께 파랑에 의한 횡력 및 회두모멘트가 정수중과 다르게 작용하여 선박의 조종성능에 영향을 미치게 된다. 따라서 파랑에 의해 발생하는 횡력 및 회두모멘트를 추정하는 것이 중요하므로 본 연구에서는 이와 같은 문제를 해결할 수 있는 수치계산을 이행하였다. 본 연구에서는 CFD를 이용하여 정수중 및 파랑중에서 부선에 작용하는 유체력 계산을 위한 수치시뮬레이션을 수행하였으며, 이 결과를 토대로 최종적으로 파랑중 부선의 침로안정성 특성에 대하여 조사 및 분석하였다. 정수중보다는 파랑중에서 부선에 작용하는 유체력이 강해지고 있으며, 파랑중에서도 파장이 길어질수록 유체력이 커지고 있는 모습을 확인할 수 있다. 장파장 영역에서는 yaw damping lever의 (-) 값이 정수중보다 커지고 있으나, 단파장 영역과 파장이 선박길이와 일치하는 영역에서는 각각 작아지고 있어서 이 영역에서는 침로안정성이 향상되고 있다고 추정할 수 있다. 즉 장파장 영역에서는 침로안정성이 정수중 및 단파장 영역보다 상대적으로 나빠지고 있으므로 항행시 주의가 필요하다고 할 수 있다.
얼음 제조와 잠열 저장 등에서 수직관 내부를 저온의 냉매를 흘려, 관 외부의 물을 얼리는 과정에서 내부 냉매의 비등열저항과 외부 얼음열저항이 얼음형성에 미치는 영향에 대하여 조사되었다. 상변화 및 비등 열전달 관계식들이 도입되어 얼음두께와 관련변수들이 해석되었으며, 작동유체로는 냉매 22 와 냉매 134a가 사용되었다. 이들의 건도는 0-0.8 범위이다. 해석결과, 최초 약 30 분까지는 내부냉매의 대류저항이 얼음의 전도저항에 비하여 높으나, 그 이후 얼음의 두께 증가에 따른 얼음전도저항의 현저한 증가로 인하여 냉매에 공급되는 열플럭스가 감소되므로 냉매 측 건도와 비등 및 대류열전달계수도 현저히 감소함을 알 수 있었다. 냉매 22 는 대류열전달계수가 냉매 134a 보다 높아서 단위 면적 당 더 많은 얼음을 생성할 수 있음을 알 수 있었다.
작물은 복잡한 형상 때문에 CFD모델에서 다공성 매체로 설계된다. 작물이 고려된 CFD 모델 해석을 위해서는 작물군락의 공기저항값을 입력하여야 하며, 이 값은 작물에 따라 달라진다. 본 연구에서는 풍동실험을 통해 국화군락의 공기저항 값을 구하였다. 풍상측에서는 풍속과 재식밀도가 증가할수록 정압이 증가하였다. 풍하측에서는 풍속이 증가할수록 정압이 낮아졌으나 재식밀도의 영향은 크게 받지 않는 것으로 나타났다. 풍속과 재식밀도가 증가할수록 풍상측과 풍하측의 압력차가 커지는 것으로 나타났다. 국화군락의 공기저항값인 항력계수 $C_d$값은 0.22였으며, Fluent 프로그램의 공기저항 계수로 이용한다. CFX 프로그램에서 필요로 하는 다공성 매체의 특성값 $K_Q$는 재식간격 $9{\times}9cm$일 때 2.22, $11{\times}11cm$일 때 1.81, $13{\times}13cm$일 때 1.07이었으며, 이 값을 CFX 프로그램의 quadratic resistance coefficient로 입력한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제35권8호
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pp.1016-1021
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2011
열전소자를 이용한 냉각 장치에 있어서 열전소자발열부측의 제거 열량은 제품의 성능 및 적용범위를 결정하는 주요변수가 되므로 히트싱크의 열저항을 최소화 할 수 있는 최적 조건의 히트싱크 설계를 필요로 한다. 발열부가 작고 상대적으로 히트싱크 면적이 커서 히트싱크 전체면으로 열확산이 필요한 경우 히트싱크의 방열 성능을 향상시키기 위하여 작동유체 R-22의 진동형 히트파이프를 이용하여 열전소자의 발열부측의 발열량(30W, 60W, 80W, 100W)과 공기 유속(1~4 m/s)에 따른 히트싱크의 열저항 실험 및 수치해석 결과와 비교 분석을 통해 히트싱크의 냉각 성능을 향상 시킬 수 있는 방법을 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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