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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박우창 (목포대학교) 송창용 (목포대학교)
저널정보
한국기계가공학회 한국기계가공학회지 한국기계가공학회지 제20권 제6호
발행연도
2021.6
수록면
33 - 43 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

2021

다중 섬 유전자 알고리즘 기반 A60 급 격벽 관통 관의 방화설계에 대한 이산변수 근사최적화
박우창 ,  송창용 한국기계가공학회지 2021.06 학술저널
A60급 갑판 관통 관의 방화성능 평가를 위한 과도 열전달 해석과 화재시험
박우창 ,  송창용 한국산학기술학회 논문지 2021.04 학술저널
방화시험 및 과도 열전달 해석을 이용한 A60급 관통용 관의 신뢰성 기반 근사 설계 최적화
박우창 조선해양시스템공학과 2021.01 학위논문

2019

A60급 구획 적용 격벽 관통용 관의 열전달 특성 Ⅱ: 관 재질 및 단열재 종류에 따른 방화시험
박우창 ,  송창용 한국해양공학회지 2019.08 학술저널

2018

A60급 구획 적용 격벽 관통용 관의 열전달 특성 I : 관의 설계에 따른 과도 열해석
박우창 ,  송창용 ,  나옥균 한국해양공학회지 2018.10 학술저널

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A60 class bulkhead penetration piece is a fire resistance system installed on a bulkhead compartment to protect lives and to prevent flame diffusion in a fire accident on a ship and offshore plant. This study focuses on the approximate optimization of the fire resistance design of the A60 class bulkhead penetration piece using a multi-island genetic algorithm. Transient heat transfer analysis was performed to evaluate the fire resistance design of the A60 class bulkhead penetration piece. For approximate optimization, the bulkhead penetration piece length, diameter, material type, and insulation density were considered discrete design variables; moreover, temperature, cost, and productivity were considered constraint functions. The approximate optimum design problem based on the meta-model was formulated by determining the discrete design variables by minimizing the weight of the A60 class bulkhead penetration piece subject to the constraint functions. The meta-models used for the approximate optimization were the Kriging model, response surface method, and radial basis function-based neural network. The results from the approximate optimization were compared to the actual results of the analysis to determine approximate accuracy. We conclude that the radial basis function-based neural network among the meta-models used in the approximate optimization generates the most accurate optimum design results for the fire resistance design of the A60 class bulkhead penetration piece.
#A60 Class Bulkhead Penetration[iece(A60 급 격벽 관통 관) #Multi-island Genetic Algorithm(다중섬 유전자 알고리즘) #Approximate Optimization(근사최적화) #Meta-model(메타모델) #Discrete Variable(이산변수)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. A60 BPP의 방화성능
3. 메타모델링
4. 근사최적설계
5. 결론
REFERENCES

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