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Extra Form
Abstract In the design process of hull form, several candidates of hull forms are generated, and CFD (Computational Fluid Dynamics) analysis is typically used to evaluate the hydrodynamic performance of the candidates. If the performance of the evaluated hull form is not good, it is improved through the iterative process of redesigning or fairing the hull form. However, there is a problem that CFD analysis takes a long time to calculate. As the design period of the ship is limited, the iteration is not sufficient to find the optimal hull form. To solve this problem, in this study, we proposed a method to evaluate the performance within a short time by skipping CFD analysis using a deep learning model. To train a deep learning model for evaluating the performance of hull forms, it takes a long time to generate data and train the model, but once the model is trained well, the performance of the hull form can be estimated quickly using the trained model. The hull forms used for training the model are generated by deforming the reference hull form using FFD (Free Form Deformation). The performances derived from the CFD analysis are used as a ground truth. For the better precision of estimation, various structures of the deep learning model were compared, and we selected an appropriate model to predict performances of the hull forms. By using the proposed model, many candidates can be evaluated when designing the hull form. In addition, the efficiency of the design process of the hull form can be increased by selecting only a few good alternatives and performing CFD. In this study, from data generation for the deep learning model, a prediction model’s structure and learning process were proposed and applied to evaluate the performance of various hull forms.
Publication Date 2022-10-09

Jin-Hyeok Kim, Myung-Il Roh, In-Chang Yeo, Ki-Su Kim, Min-Jae Oh, Sejin Oh, "Estimation Model of Hydrodynamic Performance Using Hull Form Variation and Deep Learning", Proceedings of International Symposium on PRADS(Practical Design of Ships and Other Floating Structures) 2022, Dubrovnik, Croatia, pp. 82, 2022.10.09-13


  1. 김동우, 노명일, 전도현, 우선홍, 김진혁, 김용태, 이혜원, "멤브레인형 액화가스 화물창 1차방벽 최적 형상 개발을 위한 딥러닝 기반 구조 안전성 예측 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 22-23, 2023.05.02-04

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  2. 김하연, 노명일, 하지상, 조영민, 이혜원, "센서 데이터를 활용한 해상 장애물의 개선된 추적 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 436, 2023.05.02-04

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  3. 하지상, 노명일, 공민철, 김기수, "장비 및 배관의 다단계 최적화를 활용한 선박의 기관실 배치 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 311, 2023.05.02-04

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  4. 김진혁, 노명일, 여인창, "설계 요구 조건을 고려한 MLP 기반 상선의 선형 변환 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 309-310, 2023.05.02-04

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  5. 조영민, 노명일, 전도현, 하지상, 이혜원, 유동훈, 진은석, "개선된 센서 데이텨 연관 및 융합 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 261, 2023.05.02-04

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  6. 공민철, 노명일, 한인수, 김미진, 김정연, "P&ID 내 객체 및 문자 인식 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 313-314, 2023.05.02-04

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  7. 여인창, 노명일, 공민철, 전도현, 하지상, 유동훈, 진은석, "선박의 자동 접이안을 위한 서라운드 뷰 생성 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp.315-316, 2023.05.02-04

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  10. 김동우, 노명일, 전도현, 우선홍, 이혜원, 김용태, "딥 러닝을 이용한 멤브레인 타입 LNG선 화물창의 1차 방벽의 형상 최적화 방법 ", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 275, 2023.02.08-11

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