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김유철 (선박해양플랜트연구소) 김건도 (선박해양플랜트연구소) 김명수 (선박해양플랜트연구소) 황승현 (선박해양플랜트연구소) 김광수 (선박해양플랜트연구소) 연성모 (선박해양플랜트연구소) 이영연 (선박해양플랜트연구소)
저널정보
대한조선학회 대한조선학회 논문집 대한조선학회논문집 제58권 제4호(통권 제238호)
발행연도
2021.8
수록면
234 - 242 (9page)
DOI
10.3744/SNAK.2021.58.4.234

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In this study, we introduce the prediction of brake power for low-speed full ships and container carriers using the linear regression and a machine learning approach. The residual resistance coefficient, wake fraction coefficient, and thrust deduction factor are predicted by regression models using the main dimensions of ship and propeller. The brake power of a ship can be calculated by these coefficients according to the 1978 ITTC performance prediction method. The mean absolute error of the predicted power was under 7%. As a result of several validation cases, it was confirmed that the machine learning model showed slightly better results than linear regression.
#Power prediction(동력 예측) #Linear regression(선형 회귀) #Machine learning(기계 학습) #Hull form variables(선형 변수) #Fullship(저속비대선) #Container carrier(컨테이너선)

목차

1. 서론
2. 모형선 스케일 성능 계수를 이용한 실선 동력 추정
3. 회귀를 이용한 저항 및 자항 성능 계수의 추정
4. 회귀를 이용한 실선 마력의 추정
4. 결론
References

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
Carlton, J / 2007 / Marine propellers and propulsion / Butterworth-Heinemann google schola Holtrop, J / 1984 / A statistical re-analysis of resistance and propulsion data / International Shipbuilding Progress 31:272~276 google schola Holtrop, J / 1978 / A statistical power prediction method / International Shipbuilding Progress 25:253 google schola Holtrop, J / 1982 / An approximate power prediction method / International Shipbuilding Progress 29:166~170 google schola ITTC / 2017 / ITTC performance prediction method (revision 04). ITTC-Recommended Procedures and Guidelines, 7.5-0203-01.4 :1~15 google schola

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