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학술저널
저자정보
서정범 (부산대학교) 이인원 (부산대학교)
저널정보
대한조선학회 대한조선학회 논문집 대한조선학회논문집 제61권 제6호(통권 제258호)
발행연도
2024.12
수록면
420 - 426 (7page)
DOI
10.3744/SNAK.2024.61.6.420

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In this study, a preprocessing method for submarine hull form and hydrodynamic pressure distribution were developed to enable an AI model to predict pressure distribution for the corresponding hull form. An Unet-based symmetric model including convolution layers was trained. The training hull form data set was generated by modifying DARPA Suboff 5475 model and the corresponding pressure distribution data set was calculated by solving RANS equation. The AI model was designed to extract the feature maps of body, sail, and stern parallelly to learn their hydrodynamic interaction. As a result, the trained model's predicted pressure distribution closely matched the CFD results, showing not only similar contours but also a total resistance coefficient within 2% error margin. However, the model shows limitations in predicting highly non-linear behavior of pressure distribution for the combination of two deformation on stern: afterbody and stern appendages.
#AI(인공지능) #Machine learning(기계학습) #Surrogate model(예측모델) #Unet(유넷) #Pressure distribution prediction(압력분포 예측) #Neural network(인공신경망) #Submarine(잠수함)

목차

1. 서론
2. 본론
3. 결론
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