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박태원 (동명대학교) 김인섭 (한국해양교통안전공단) 이훈 (토탈소프트뱅크) 박동우 (동명대학교)
저널정보
대한조선학회 대한조선학회 논문집 대한조선학회논문집 제59권 제6호(통권 제246호)
발행연도
2022.12
수록면
393 - 399 (7page)
DOI
10.3744/SNAK.2022.59.6.393

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During the ship hull design process, resistance performance estimation is generally calculated by simulation using computational fluid dynamics. Since such hull resistance performance simulation requires a lot of time and computation resources, the time taken for simulation is reduced by CPU clusters having more than tens of cores in order to complete the hull design within the required deadline of the ship owner. In this paper, we propose a method for estimating resistance performance of ship hull by simulation using a graph neural network. This method converts the 3D geometric information of the hull mesh and the physical quantity of the surface into a mathematical graph, and is implemented as a deep learning model that predicts the future simulation state from the input state. The method proposed in the resistance performance experiment of simple hull showed an average error of about 3.5 % throughout the simulation.
#Mesh based simulation(메시 기반 시뮬레이션) #Graph neural network(그래프 신경망) #Resistance performance(저항성능) #Computational fluid dynamics(전산유체역학)

목차

1. 서론
2. GNN 모델
3. 실험
4. 결과
5. 결론
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