In this study, we propose a piping material supply management method using CAD system. The piping materials installed in super large offshore plants have very complicated connection conditions. Therefore, it is very difficult to determine the order of receipt of a large number of installation materials. Therefore, we have developed a system that can automatically check the preparation rate of installation materials prior to the installation process. We have developed an algorithm to obtain connection information among installation items from PDMS system. We have developed an algorithm that can determine the order of installation materials to be installed using the connection information. The order of the installation material is determined by taking into account the constraint conditions for the complete installation of the piping material. We confirm the effectiveness of the developed algorithms in the operating system. This system is also used to manage installation schedules and plan the installation manpower.
조선소에서 이루어지는 선박 건조는 용접에 의해 수행되고 있으며, 친환경선박에 대한 국제적인 요구에 따라 용접물량은 증가하고 있다. 용접부는 비파괴검사를 통하여 품질을 보증하고 있으며, 검사 정보를 나타내는 리포트는 인력이 설계된 도면을 확인하여 수작업으로 용접검사 리포트가 작성된다. 이 과정에서 소요되는 많은 공수와 인적오류로 인하여 손실이 발생하고 있다. 이러한 문제 해결을 위해 본 논문에서는 조선 전용 CAD 소프트웨어를 기반으로 설계된 데이터를 입력하여 용접검사에 관한 리포트가 자동으로 생성되는 시스템에 대하여 다룬다. 개발하는 시스템은 모델링의 도면으로부터 형상 데이터를 분석하여 부재 면의 확장을 통해 용접부를 판단 및 태그 넘버를 생성하고, 용접길이, 두께, 재질 등 검사에 필요한 정보를 자동으로 추출하는 기능을 제공한다. 시스템의 유용성을 검증하기 위해 시스템을 통해 추출된 검사 정보와 모델링 도면을 비교하여 일치하는 것을 확인하였다.
조선 해양산업에서 엔지니어링 설계시스템은 사용 데이터의 대량화와 실시간성으로 인하여 이전의 2D CAD(2차원 CAD)의 한계와 문제점에서 벗어나 최근에는 3D CAD(3차원 CAD) 환경으로 발전해오고 있다. 그러나 3D CAD 환경에서는 다양한 엔지니어링 모델 정보와 그래픽 데이터가 늘어남에 따라 서버의 자원 지원에 대한 부하가 크게 발생될 뿐만 아니라, 3D CAD로 제작한 설계 모델을 자유롭게 핸들링 할 수 없는 문제점이 있다. 또한 사용자 측면에서는 서버 당 접속 세션이 늘어남에 따라 전반적인 성능저하가 초래된다. 따라서 네트워크 퍼포먼스에 대한 효율적인 협업 환경을 지원하는 엔지니어링 설계시스템의 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 높은 그래픽 처리 능력과 공유 기술이 뛰어난 가상화 솔루션 시트릭스 젠앱 6.5(Citrix XenApp)와 강화된 GPU(Graphic Processing Unit) 하드웨어 가속 기술을 적용한 NVIDIA GRID(엔비디아 그리드) K2 솔루션을 적용함으로써 효율적인 엔지니어링 협업 설계시스템을 위한 프레임워크를 설계하고 구현하였다.
It is necessary to construct equipment catalog in ship outfitting design and offshore plant design. The three-dimensional CAD data of equipment take on different level-of-detail depending on the purpose. Equipment suppliers provide CAD data with high complexity while ship designers need CAD data with low complexity. Therefore, it is necessary to simplify CAD data. However, it takes much time to simplify them manually. To resolve the issue, a system for automatically simplifying the 3D CAD data of equipment was developed. This paper presents the architecture of the system and the implementation details. In addition, experiment result using the prototype system is explained.
The prediction of ship resistance performance is typically obtained by Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations or model tests in towing tank. However, these methods are both costly and time-consuming, so hull-form designers use statistical methods for a quick feed-back during the early design stage. It is well known that results from statistical methods are often less accurate compared to those from CFD simulations or model tests. To overcome this problem, this study suggests a new approach using a Convolution Neural Network (CNN) with voxelized hull-form data. By converting the original Computer Aided Design (CAD) data into three dimensional voxels, the CNN is able to abstract the hull-form data, focusing only on important features. For the verification, suggested method in this study was compared to a parametric method that uses hull parameters such as length overall and block coefficient as inputs. The results showed that the use of voxelized data significantly improves resistance performance prediction accuracy, compared to the parametric approach.
상선에 비해 잦은 변침을 하고 어획물로 인한 중량 및 무게중심의 변화와 같은 다양한 운항조건을 가진 어선의 경우, 조종성능은 선박 운항 시에 매우 중요한 역할을 한다. 소형 어선의 사고는 2022년 기준 전체 해상 사고의 약 60%를 차지하며, 이는 부족한 조종성능으로 인한 충돌과 좌초 사고가 주요 원인이다. 특히 10톤 미만의 소형선박에서 발생한 사고는 전체 사고의 약 65%를 차지하는데, 소형 어선의 조종성능 관련 기준이 부재하여 이를 정확히 평가하기엔 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 4.99톤급 소형 어선을 대상선으로 선정하여 3D-CAD로 모델링 한 후, 상용 수치해석 프로그램인 STAR-CCM+를 활용하여 선박의 조종운동 시뮬레이션 환경을 구축하였다. 이를 바탕으로 다양한 표준재화상태와 무게중심을 고려하여 10° / 10° 및 20° / 20° zigzag test와 35° turning test를 수행하였고, 선체 중량이 증가함에 따라 변침성능이 감소하고 선회성능이 향상되는 경향을 분석하였다. 그 중, 만재출항과 부분만재입항 상태에서는 상대적으로 선회성능이 부족한 결과를 확인하였다. 이를 바탕으로 소형선박의 안전한 운항을 위한 표준재화상태와 무게중심을 고려한 조종성능의 평가 및 그에 상응하는 표준화된 조종성능 평가 기준의 필요성을 제시하였다. 또한, 본 연구의 조종성능 평가 결과가 소형선박의 조종성능 평가 기준 선정을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 CAD 시스템에서 사용하는 NURBS 기저함수를 사용하는 아이소-지오메트릭 해석(Isogeometric analysis) 방법과 기하학적으로 엄밀한 빔 모델링(geometrically exact beam model)을 활용하여 회전과 병진 운동이 결합된 새로운 형태의 메타물질(metamaterial)에 대한 해석을 진행하였다. 이차원 셀 구조는 자유형상변환(Free-form deformation) 법과 적절한 내삽법(Interpolation)을 통해 원통 위에 입혀졌다. 원통의 치수와 셀 개수가 비틀림 각도에 미치는 영향이 매개변수 연구(parametric study)를 통해 확인되었다. 비틀림과 병진 운동이 결합된 구조의 메커니즘에 대해 수치 예제를 통해 알아보았다.
본 논문에서는 정전기 흡착패드를 구성하는 곡면형 전극의 기하학적 엄밀성을 고려하기 위해 정전기 문제에 대하여 CAD에서 사용하는 NURBS 기저함수를 직접 사용하는 아이소-지오메트릭 해석 기법을 도입하였다. 정전기 흡착력을 곡선 접촉면에서 구하는데 법선 벡터의 영향이 크므로 엄밀한 기하형상을 고려하는 아이소-지오메트릭 해석이 강점을 갖는다. 수치 예제를 통해 곡면과 평면에서 반복 구조의 유무에 따른 파라메터 연구를 수행하여 곡면형 전극의 흡착력이 좋은 성능을 가짐을 보였다. 정전기 흡착력의 성분을 분석하였을 때 정전기 흡착력의 차이는 법선 성분 전기장의 증가로 인한 것으로 파악되었다. 결론적으로 곡면형 전극에서도 전극 사이 거리가 가까워지는 아래로 볼록인 경우가 가장 성능이 좋고, 위로 볼록인 경우에는 성능이 가장 낮음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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