• 해양환경안전학회지
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• 제27권1호
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• pp.161-171
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• 2021

본 연구에서는 20,000 톤급 해양플랜트 상부구조물(Topside)의 플로트오버 설치작업을 위해 개발된 수동형 갑판 지지 프레임(Deck support frame)의 구조설계에 대해 다양한 실험계획법을 이용한 최소중량설계와 민감도 평가의 비교연구를 수행하였다. 수동형 갑판 지지 프레임의 주요 구조부재의 두께 치수 변수는 설계인자로 고려하였고, 응답치는 중량과 강도성능으로 선정하였다. 최소중량설계와 민감도 평가의 비교연구에 사용한 실험계획법은 직교배열설계법, Box-Behnken 설계법, 그리고 Latin hypercube 설계법이다. 실험계획법의 설계공간 탐색의 근사화 성능을 평가하기 위해 반응표면법을 각 실험계획법 별로 생성하여 근사화 정확도 특성을 검토하였다. 또한 최소중량설계를 위해 최상 설계안의 결과로 부터 실험계획법의 특성에 따른 수치계산 비용, 중량감소 효과 등을 평가하였다. 수동형 갑판 지지 프레임의 구조설계에 대해 Box-Behnken 설계법이 가장 적합한 설계 결과를 나타내었다.

• 한국기계가공학회지
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• 제20권5호
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• pp.85-95
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• 2021

Structure design sensitivity was evaluated using the orthogonal array experimental method for passive-type deck support frame (DSF) developed for float-over installation of the offshore plant. Moreover, approximation characteristics were also reviewed based on various meta-models. The minimum weight design of the DSF is significantly important for securing both maneuvering performance and buoyancy of a ship equipped with the DSF and guaranteeing structural design safety. The performance strength of the passive type DSF was evaluated through structure analysis based on the finite element method. The thickness of main structure members was applied to design factors, and output responses were considered structure weight and strength performances. Quantitative effects on the output responses for each design factor were evaluated using the orthogonal array experimental method and analysis of variance. The optimum design case was also identified from the orthogonal array experiment results. Various meta-models, such as Chebyshev orthogonal polynomial, Kriging, response surface method, and radial basis function-based neural network, were generated from the orthogonal array experiment results. The results of the orthogonal array experiment were validated using the meta-modeling results. It was found that the radial basis function-based neural network among the meta-models could approximate the design space of the passive type DSF with the highest accuracy.