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저자정보
김유철 (선박해양플랜트연구소) 김광수 (선박해양플랜트연구소) 황승현 (선박해양플랜트연구소) 연성모 (선박해양플랜트연구소)
저널정보
대한조선학회 대한조선학회 논문집 대한조선학회논문집 제59권 제4호(통권 제244호)
발행연도
2022.8
수록면
243 - 250 (8page)
DOI
10.3744/SNAK.2022.59.4.243

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In the design stage of hull forms, a fast prediction method of resistance performance is needed. In these days, large test matrix of candidate hull forms is tested using Computational Fluid Dynamics (CFD) in order to choose the best hull form before the model test. This process requires large computing times and resources. If there is a fast and reliable prediction method for hull form performance, it can be used as the first filter before applying CFD. In this paper, we suggest the offset-based performance prediction method. The hull form geometry information is applied in the form of 2D offset (non-dimensionalized by breadth and draft), and it is studied using Convolutional Neural Network (CNN) and adapted to the model test results (Residual Resistance Coefficient; CR). Some additional variables which are not included in the offset data such as main dimensions are merged with the offset data in the process. The present model shows better performance comparing with the simple regression models.
#Residual resistance coefficient(잉여저항계수) #Regression model(회귀모델) #Convolutional Neural Network(CNN #합성곱 신경망)

목차

1. 서론
2. 기계학습 모델 개요
3. 데이터 구성 및 학습 방법
4. 학습 결과
5. 결론
References

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