So far, the generation of a hull structural analysis model, that is, a finite element model of a hull structure, has been manually performed by a designer using design experience, and thus has required lots of time because of many constraints, the complexity, and the huge size of the hull structure. To make this task automatic, an algorithm for generating the hull structural analysis model is developed using the seam information of the hull structure. A generating system of the hull structural analysis model is implemented based on the developed algorithm. The applicability of the developed algorithm is demonstrated by applying it to the generation of the global and hold structural analysis models of a deadweight 300,000 ton VLCC (Very Large Crude oil Carrier). The results show that the developed algorithm can quickly generate these models at the initial design stage.
The Insulation, which is consist of the glass wool, mineral wool or perforated SUS plate, installed on the wall or under ceiling for the protecting heat and the blocking the noise of engine room area. In our shipyard, designing the structure model of insulation is hard and difficult, Because designed the insulation model is considered of any factors which are hull model properties of panel shape, direction and thickness and service of area. In this paper, We issue the way to utilize shape and direction of the hull model information and specific character of working space in engine room.
At the initial design stage, the generation process of the production material information of a building block and the simulation process of the block erection, which are required to perform the production planning and scheduling, have been manually performed using 2D drawings, based on the data of parent ships, and subjective intuition from past experience. To make these processes automatic, the accurate generation method of the production material information and the convenient simulation method of the block erection based on the initial hull structural model(3D CAD model), were developed in this study. Here, the initial hull' structural model was generated from the initial hull structural CAD system early developed by us. To evaluate the developed methods. these methods were applied to corresponding processes of a deadweight 300,OOOton VLCC. As a result. it was shown that the production material information of a building block can be accurately generated and the block erection can be conveniently simulated in the initial design stage.
In the ship building industry, the generation of a structural analysis model, that is, a finite element model of a hull structure, has been manually performed by a designer and thus has required lots of time as compared with that of a mechanical part, because of many constraints, the complexity, and the huge size of the hull structure. To make this task automatic, a generation method of the structural analysis model is proposed through the reconstruction of the topological information of a hull structural model in this study. The applicability of the proposed method is demonstrated by applying it to the generation of the structural analysis model of a deadweight 300,000ton VLCC(Very Large Crude oil Carrier).
Ship design engineering refers to the development and design of shipbuilding architectures in a drawing which reflects all relevant manufacturing processes. This paper provides analysis methods for model-information interfaces between hull structure design and outfitting design, and a technical application for manufacturing phases reflecting the pipe support pad and angle item automatically. The existing information procedure of pipe support pad and angle system processes information using drawing without model specification. Outfitting design team directly distributes drawings to the shop floor then manual-based marking and installation work are conducted refer to the distributed drawings. As a result, this process has become time consuming and causes problems in the productivity and quality improvement due to the rework caused by omitted or incorrect marking. The pipe support pad and angle marking is a method that automatically updates model information to hull structure design using sets of data that analyse the generated model in outfitting design processes. Therefore, this approach provides an efficient solution through design references without manual activities such as a reflection of hull structure design, cutting process, numerical control work, and dimension measurement and marking. The conversion of a method from the existing procedure based on manual marking to the reflective and automatic approach would have enabled to proceed installation work without manual activities for the measurement. Therefore, this research study proposes an efficient approach using pre-data analysis of model information interfaces between design and manufacturing phases to improve productivity during construction for shipbuilding.
선체는 매우 복잡한 구조물이므로 설계 및 생산의 효율적인 수행을 위하여 선체구조의 모델링에 의한 작업이 필수적이다. 선체모델 구축에 있어서 구조면의 모델링은 초기선형정의에서부터, 선각정보처리, 구획배치, 의장설계, 배관설계, 구조해석 등 선체관련분야와 직접 연관된다. 본 연구에서는 구조면의 효과적인 모델링을 위하여 구조면들간의 위상학적인 자료구조를 구성하므로써 선체구조의 기하학적 정보를 설계의 단계에 따라 발전시켜 나가고 효율적으로 변경시킬 수 있도록 하였다. 본 연구에서 수행된 구조면의 모델링은 선체설계에서부터 생산에 이르기까지 일관된 정보처리를 위한 통합선체모델(Unified Hull Model)구축의 기초가 될 것이다. 구축된 모델의 가시화를 위하여 컴퓨터그래픽스를 이용하여 선체모델을 실물감 있게 표현하였다.
As ship condition inspection technology has been developed, research on collecting, analyzing, and diagnosing condition information has become active. In ships, related research has been conducted, such as analyzing, detecting, and classifying major hull failures such as cracks and corrosion using 2D and 3D data information. However, for geometric deformation such as indents and bulges, 2D data has limitations in detection, so 3D data is needed to utilize spatial feature information. In this study, we aim to detect hull structural deformation positions. It builds a specimen based on actual hull structure deformation and acquires a point cloud from a model scanned with a 3D scanner. In the obtained point cloud, deformation(outliers) is found with a combination of RANSAC algorithms that find the best matching model in the Octree data structure and dataset.
Kim, Nam-Kyung;Jeung, Gi-Woo;Yang, Chang-Seob;Chung, Hyun-Ju;Kim, Dong-Hun
Journal of Magnetics
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제16권2호
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pp.114-119
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2011
This paper presents a magnetization modeling method combined with material sensitivity information to identify the unknown magnetization distribution of a hull and improve the accuracy of the predicted fields. First, based on the magnetization modeling, the hull surface was divided into three-dimensional sheet elements, where the individual remanent magnetization was assumed to be constant. For a fast search of the optimum magnetization distribution on the hull, a material sensitivity formula containing the first-order gradient information of an objective function was combined with the magnetization modeling method. The feature of the proposed method is that it can provide a stable and accurate field solution, even in the vicinity of the hull. Finally, the validity of the method was tested using a scale model ship.
In this paper, We propose the feature-based 3D model Retrieval System. 3D models are represented as triangle meshes. A first simple feature vector can be calculated from hull. After looking for meshes intersected with the hull, we compute the curvature of meshes. These curvature are used as the model descriptor.
In the design stage of hull forms, a fast prediction method of resistance performance is needed. In these days, large test matrix of candidate hull forms is tested using Computational Fluid Dynamics (CFD) in order to choose the best hull form before the model test. This process requires large computing times and resources. If there is a fast and reliable prediction method for hull form performance, it can be used as the first filter before applying CFD. In this paper, we suggest the offset-based performance prediction method. The hull form geometry information is applied in the form of 2D offset (non-dimensionalized by breadth and draft), and it is studied using Convolutional Neural Network (CNN) and adapted to the model test results (Residual Resistance Coefficient; CR). Some additional variables which are not included in the offset data such as main dimensions are merged with the offset data in the process. The present model shows better performance comparing with the simple regression models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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