• 대한조선학회논문집
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• 제56권6호
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• pp.488-496
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• 2019

The estimation of block erection work time at a dock is one of the important factors when establishing or managing the total shipbuilding schedule. In order to predict the work time, it is a natural approach that the existing block erection data would be used to solve the problem. Generally the work time per unit is the product of coefficient value, quantity, and product value. Previously, the work time per unit is determined statistically by unit load data. However, we estimate the work time per unit through work time coefficient value from series ships using machine learning. In machine learning, the outcome depends mainly on how the training data is organized. Therefore, in this study, we use 'Feature Engineering' to determine which one should be used as features, and to check their influence on the result. In order to get the coefficient value of each block, we try to solve this problem through the Ensemble learning methods which is actively used nowadays. Among the many techniques of Ensemble learning, the final model is constructed by Stacking Ensemble techniques, consisting of the existing Ensemble models (Decision Tree, Random Forest, Gradient Boost, Square Loss Gradient Boost, XG Boost), and the accuracy is maximized by selecting three candidates among all models. Finally, the results of this study are verified by the predicted total work time for one ship among the same series.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.5419-5424
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• 2014

용접 스캘럽은 작은 사분원 또는 반원 형상의 구멍으로서 용접의 작업성 향상을 위한 목적으로 용접선이 교차하는 위치에 시공된다. 선체 블록의 탑재 단계에서는 수많은 T-bar 조인트 용접이 수행되어야하며, 플랜지-웨브의 교차용접이 완료된 후에 육성용접을 통해 모든 스캘럽을 메공하는데 많은 생산시수가 소요된다. 본 연구에서는 특별한 타입의 CBM(ceramic backing material)을 고안하여 T-bar 조인트 용접 시 플랜지-웨브의 교차용접 지점에 시공되던 스캘럽을 삭제함으로써 논-스캘럽 블록 조인트 용접 공법을 개발하였다. 플랜지간 용접 시 플랜지 이면에 접촉한 웨브의 V 용접개선에 삽입이 용이하도록 CBM을 웨지 형상으로 제작하였고 웨브간 용접 개선의 루트갭에 맞추어 불필요한 부분의 절단이 용이하도록 예비 절단면들을 톱니 형상으로 배치하였다. 조선소의 실제 용접조건에 기초한 일련의 실험을 통하여 개발된 논-스캘럽 용접 공법의 유용성을 확인하였다.