• 한국해안해양공학회지
• /
• 제8권1호
• /
• pp.37-43
• /
• 1996

본 논문에서는 2차원 수조의 임의 지점에서 쇄파를 만드는 실험방법에 대하여 논하였다. 쇄파를 만들기 위해서 임의의 지점에 각 성분의 파정이 모이도록 위상차를 갖는 선형파를 합성하여 조파기를 작동시켰다. 또한 조파판의 운동진폭을 조절하여 다양한 파기울기에 대하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 운동진폭이 너무 작은 경우에는 쇄파현상이 일어나지 않았고 불규칙한 파형만이 나타났으며, 최대파고가 H=0.0113g/T$^2$ 이상이어야 쇄파 현상이 나타남을 확인하였다. 쇄파의 모양은 대부분 경우에 spilling 형태였고, 특정한 운동진폭일 때 plunging 형태의 쇄파를 관찰할 수 있었다. 한편 비점성, 비압축성 유체로 가정하여 얻어진 경계적분방정식을 고차경계요소로 이산화하여 수치계산을 수행하였다. 자유표면의 처리를 위해서 Mixed Euler-Lagrangian 기법을 이용하였다 수치결과는 자유표면에서 주파수간의 상호간섭의 영향을 제대로 반영하고 있으며, 실험에서 계측한 파형을 제대로 모사하고 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국해안·해양공학회논문집
• /
• 제34권6호
• /
• pp.315-324
• /
• 2022

2차원 조파수조 내에서 취득된 규칙파 실험데이터를 머신러닝 기법으로 분석하여 천수 변형을 경험한 파랑으로부터 조파기의 입력파고를 예측하는 모델을 수립하고 그 성능을 검증하였다. 이를 위해 가장 대표적인 머신러닝 기법인 인공신경망(NN)과 비모수 회귀분석 방법 중 하나인 가우시안 과정 회귀(GPR) 모델을 각각 수립하고 두 모델의 예측 성능을 비교하였다. 전체 실험자료를 모두 한꺼번에 활용한 경우와 쇄파 발생 여부에 따라 자료를 구분한 경우에 대해 독립적으로 분석을 수행하였다. 데이터를 구분하지 않은 경우에는 NN 및 GPR 모델 모두 조파기 입력파고 값과 계측값 사이의 오차가 비교적 크게 나타났다. 반면에 데이터를 비쇄파 및 쇄파 조건으로 구분하면 조파기 입력파고의 예측 정확도가 크게 향상되었다. 두 모델 중에서는 NN 모델보다 GPR 모델의 성능이 전반적으로 더 우수한 것으로 나타났다.

• 한국해양공학회지
• /
• 제27권4호
• /
• pp.90-97
• /
• 2013

Oil booms are one of the most widely used types of equipment for the protection of coastal areas against oil spills. In some situations, however, there are several types of oil leaks from the oil boom. Important factors regarding these phenomena include the surrounding ocean environment, such as waves, the density and viscosity of oil, the length of the oil boom skirt, etc. To estimate the performance of the oil boom, it is necessary to predict the behavior of the spilled oil and oil boom. In the present study, the prediction of oil boom performance in waves was carried out using the Pusan-National-University-modified Moving Particle Semi-implicit (PNU-MPS) method, which is an improved version of the original MPS proposed by Koshizuka and Oka (1996). The governing equations, which consist of continuity and Navier-Stokes equations, are solved by Lagrangian moving particles, and all terms expressed by differential operators in the governing equations are replaced by the particle interaction models based on a kernel function. The simulation results were validated through a comparison with the results of Violeau et al. (2007)..