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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


List of Articles
번호 분류 제목 Publication Date
456 Domestic Conference 차주환, 함승호, 조두연, 이현진, 노명일, 이규열, 박광필, 서흥원, "조선 공정 계획을 위한 시뮬레이션 모델의 모듈화 및 시나리오 처리 방법론", 2007년도 대한조선학회 추계학술발표회, 제주, pp. 891-898, 2007.11.22-23 file 2007-11-22
455 Domestic Conference 차주환, 함승호, 노명일, 이규열, 박광필, 서흥원, "Wire Rope Dynamics 기반의 조선용 탑재 크레인 동역학 시뮬레이션", 2008년도 한국CAD/CAM학회 학술발표회, 평창, pp. 122-128, 2008.01.31-02.02 file 2008-01-31
454 Domestic Conference 차주환, 조두연, 송하철, 노명일, "조선소에서 트랜스포터의 최적 블록 운송 시뮬레이션 시스템 개발 및 적용", 2012년도 한국CAD/CAM학회 학술발표회, 평창, pp. 73-74, 2012.02.01-03 file 2012-02-01
453 Domestic Conference 차주환, 이규열, 함승호, 노명일, 박광필, "해상 크레인과 대형 중량물의 상호 작용을 고려한 탑재 시뮬레이션", 2009년도 한국CAD/CAM학회 학술발표회, 평창, pp. 654-668, 2009.02.04-06 file 2009-02-04
452 Domestic Conference 차주환, 이규열, 노명일, 함승호, 서흥원, 박광필, "조선 공정 시뮬레이션을 위한 동역학 모듈과 가시화 모듈의 통합 방안 연구", 2007년도 한국CAD/CAM학회 학술발표회, 평창, pp. 385-391, 2007.01.31-02.02 file 2007-01-31
451 Domestic Conference 차주환, 노명일, 조두연, 함승호, 이현진, 이규열, 박광필, 서흥원, "이산 사건 및 이산 시간 혼합형 시뮬레이션 커널과 동역학 및 가시화 모듈의 통합 방안을 적용한 블록 탑재 시뮬레이션 개발", 2007년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 서울, pp. 1507-1515, 2007.05.31-06.01 file 2007-05-31
450 Domestic Conference 차주환, 권정한, 함승호, 이규열, 노명일, 박광필, "해상 크레인을 병렬로 연결하여 인양하는 대형 중량물의 동적 거동 계산 시뮬레이션", 2008년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 921-930, 2008.11.13-14 file 2008-11-13
449 Domestic Conference 조영민, 노명일, 하지상, 김하연, 손남선, "무인선을 위한 카메라 및 레이더의 센서 융합 방법", 대한조선학회 추계학술발표회, 울산, pp. 225, 2023.11.02-03 file 2023-11-03
448 Domestic Conference 조영민, 노명일, 전도현, 하지상, 이혜원, 유동훈, 진은석, "개선된 센서 데이텨 연관 및 융합 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 261, 2023.05.02-04 file 2023-05-03
447 Domestic Conference 조영민, 노명일, 이혜원, 진은석, 유동훈, "다중 센서 융합을 이용한 주위 선박의 경로 추적 방법", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 509, 2021.11.04-05 file 2021-11-04
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