A prediction model for yarn density profile was developed using the neural network methodology. The neural network model developed traces mass densities of a yarn within a section and predicts the mass profiles of the next yarn segment yet to be measured. The model does not require an assumption on the existence of a relationship between the past and future data sets. Four high-draft yarns made under different processing conditions were employed in order to test the performance of the model developed. It was shown that the model could predict the yarn density profiles without a significant error.
본 논문은 선박의 조종성능을 추정하기 위하여 선체에 작용되는 유체력과 선체-프로펠라-타 상호 간섭 계수들에 대해 실험 및 반경험적 방법을 사용한 유사선 개념[1,2]을 도입하였다. 유사선 개념은 새로운 선박과 가장 유사한 선박의 기 실험된 데이타를 기본으로 채택한다. 유사선 개념을 적용하기 위해 기 실험된 선박에 대한 실험데이타가 존재해야 되며, 선체력의 변화를 평가하기 위한 반경험적방법이 채택되어야 하고, 기 실험된 선박의 데이타를 수정할 방법이 반드시 존재해야 된다. 유사선 개념을 근간으로, 만재흘수 상태의 실험결과를 이용하여 경하 및 하기만재흘수 상태에서의 선박조종성능을 추정하였고, 또한 유사선으로 기 실험된 선박을 선택하여 새로운 선박의 조종성능을 추정하였다. 본 논문의 계산 방법이 초기 설계단계에서 선박의 조종성능을 정확하게 추정할 수 있음을 확인하였다.
In order to improve the ship maneuverability, It is important to estimate precisely the hydrodynamic coefficients of added mass forces acting on a ship especially in shallow waters, and simple methods for predicting such hydrodynamic forces Is also very desirable. In the previous paper using 3-Dimension potential flow theory, it has been demonstrated that potential calculation is available to estimate added mass coefficients. The present work is aimed at the suggestion of the simplified formulas for predicting the translation and lateral motion of added mass coefficients in shallow water. So, 3-D potential flow theory is also used to calculate the added mass coefficients in deep and shallow waters for Series 60 model which has 5 different kinds of block coefficients (0.6-0.8), SR196 model and T/S HANNARA. After some series computation, simplified formulas for Predicting the added mass force in shallow waters is suggested based on the computation results of Series 60 model. The formulas consist of the combination of principal dimensions and the water depth; d/B, Cb, d/H. The predicted results are compared with the Computation results for SR196 model and T/S HANNARA. The precision of predicted results by simplified formulas are good enough for the practical use. (d/B : draft-Breadth ratio, d/H draft-Water depth ratio, Cb : Block coefficients).
In this paper, cavitation patterns of model tests were compared with those of full-scale measurement for a propeller of crude oil carrier which was suffered from erosions on suction side of blade tip region. Cavitation tests were performed at design and ballast draft using model and full scale nominal wakes. A model ship and wire mesh method was used for the simulation of wake patterns of model nominal wakes. For the prediction of full-scale wake patterns, a RANS solver(Fluent 6.3) was used and wire mesh method was used for the simulation of the full scale wakes. Comparison results show that cavitation patterns using predicted full-scale wake patterns are closer to cavitation patterns of full-scale measurement at ballast draft condition. Also, cloud cavitations were observed on the position of eroded area at both full-scale measurement and cavitation tests using simulated full-scale wake patterns.
This study utilized a discrete element method (DEM) simulation, as one of the virtual field trials, to predict the impact of tillage depth on the rotary blade shaft during rotavator tilling. The virtual field for the simulation was generated according to soil properties observed in an actual field. Following the generation of particles for the virtual field, a sequence of calibration steps followed to align the mechanical properties more closely with those of real soil. Calibration was conducted with a focus on bulk density and shear torque, resulting in calibration errors of just 0.02% for bulk density and 0.52% for shear torque. The prediction of the load on a rotary tiller's blade shaft involved a three-pronged approach, considering shaft torque, draft force, and vertical force. In terms of shaft torque, the values exhibited significant increases of 42.34% and 36.91% for every 5-centimeter increment in tillage depth. Similarly, the vertical force saw substantial growth by 40.41% and 36.08% for every 5-centimeter increment. In contrast, the variation in draft force based on tillage depth was comparatively lower at 18.49% and 0.96%, indicating that the effect of tillage depth on draft force was less pronounced than its impact on shaft torque and vertical force. From a perspective of agricultural machinery research, this study provides valuable insights into the DEM soil modeling process, accounting for changes in soil properties with varying tillage depths. These findings are expected to be instrumental in future agricultural machinery design studies.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제13권1호
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pp.641-649
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2021
Fuel oil consumption (FOC) must be minimized to determine the economic route of a ship; hence, the ship power must be predicted prior to route planning. For this purpose, a numerical method using test results of a model has been widely used. However, predicting ship power using this method is challenging owing to the uncertainty of the model test. An onboard test should be conducted to solve this problem; however, it requires considerable resources and time. Therefore, in this study, a deep feed-forward neural network (DFN) is used to predict ship power using deep learning methods that involve data pattern recognition. To use data in the DFN, the input data and a label (output of prediction) should be configured. In this study, the input data are configured using ocean environmental data (wave height, wave period, wave direction, wind speed, wind direction, and sea surface temperature) and the ship's operational data (draft, speed, and heading). The ship power is selected as the label. In addition, various treatments have been used to improve the prediction accuracy. First, ocean environmental data related to wind and waves are preprocessed using values relative to the ship's velocity. Second, the structure of the DFN is changed based on the characteristics of the input data. Third, the prediction accuracy is analyzed using a combination comprising five hyperparameters (number of hidden layers, number of hidden nodes, learning rate, dropout, and gradient optimizer). Finally, k-means clustering is performed to analyze the effect of the sea state and ship operational status by categorizing it into several models. The performances of various prediction models are compared and analyzed using the DFN in this study.
해상교량의 선박충돌 문제는 기본적으로 선박의 충격력에 의한 부가 하중의 빈도를 추정하는 것이므로 특정한 수용 기준을 만족하도록 설계하는 것도 중요하지만 공용기간동안 이러한 충돌 위험의 증가분을 어떻게 유지관리 해야 하는지도 매우 중요하다. 본 논문에서는 인천대교를 대상으로 선박충돌 문제에 대한 중간점검을 위하여 관련 계획, 주경간장, 형하고 및 충돌 위험도를 검토하였다. 특히, 충돌 위험의 증가분에 대하여 근시적인 해결방안으로 관련 연구결과 및 운항관련 지침 등을 검토하여 최적화된 운항 속도를 8노트로 제시하였으며, 근본적인 해결방안으로 설계 단계에서 대상선박 및 통행량의 합리적인 예측을 위한 기본 절차를 수립하고 예측의 불확실성을 수용할 수 있는 확률론적 예측 기법을 제안하였다. 향후 선박충돌 관련 유지관리에 대한 추가적인 연구와 공용중인 다른 해상교량의 즉각적인 중간점검이 필요할 것으로 판단된다.
Corrosion currents flow through the seawater due to the different electrochemical potential between a hull and a propeller under the draft line of ship. Additionally, in order to protect the hull and other sensitive anodic parts of the ship from corrosion, the corrosion protection system, called impressed current cathodic protection(ICCP) equipment has been installed in most naval ships. Those currents could be harmful to the electromagnetic silencing of the naval ship because sea mines are triggered by even a feeble field value. In this paper, we described electric and corrosion related magnetic fields by ship's galvanic corrosion and a corrosion protection system, and prediction results of electric and corrosion related magnetic fields at any depth for the model ship.
The analysis and investigation are described for White's[2] equations compared to the equations of Runeburg[3] and Milano[5] for continuous icebreaking mode, Tunik[8-1] and Ghoneim[8-2] for ramming icebreaking mode. Calculation results compare reasonably well with published model-scale and full-scale icebreaker data by Baker[1] and Dick[11]. During continuous and ramming mode operation, using characteristics of an incebreaker, down ward force on ice and standard ice thickness broken are predicted. Additionally draft, trim and extraction difficulty are also predicted. The bow part line of an icebreakin $g^{ply}$ vessel is designed aiming to maximize the ice breaking capabiltiy as following conditions-low bow angle[20 degrees] at designed waterline, small spread angle complement [6 degrees] at designed waterline, small spread angle complement [6 degrees] and high propeller thrust [220tons]. with plow, two reamers and wave type bumper.
In the present study, the performance of a floating oscillating water column (OWC) device has been studied in regular waves. The OWC model has the shape of a hollow cylinder. The linear potential theory is assumed, and a matched eigenfunction expansion method(MEEM) is applied for solving the diffraction and radiation problems. The radiation problem involves the radiation of waves by the heaving motion of a floating OWC device and the oscillating pressure in the air chamber. The characteristics of the exciting forces, hydrodynamic forces, flow rate, air pressure in the chamber, and heave motion response are investigated with various system parameters, such as the inner radius, draft of an OWC, and turbine constant. The efficiency of a floating OWC device is estimated in connection with the extracted wave power and capture width. Specifically, the piston-mode resonance in an internal fluid region plays an important role in the performance of a floating OWC device, along with the heave motion resonance. The developed prediction tool will help determine the various design parameters affecting the performance of a floating OWC device in waves.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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