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학술저널
저자정보
이승영 (부산대학교) 김경태 (한국선급(사단법인)) 송근복 (현대중공업 선박해양연구소) 신윤호 (부산대학교) 노유정 (부산대학교)
저널정보
아태인문사회융합기술교류학회 아시아태평양융합연구교류논문지 Asia-pacific Journal of Convergent Research Interchange Vol.10 No.8
발행연도
2024.8
수록면
91 - 110 (20page)
DOI
http://dx.doi.org/10.47116/apjcri.2024.08.08

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선박 및 함정 건조 시 선급 등의 규칙에 따라 구조 안전성을 검증한다. 하지만 이것은 설계단계에서 계산된 것이고, 실제 운항시에는 해당 선박이 받고 있는 응답을 실시간으로 확인하는 구조 건전성 모니터링이 필요하다. 본 연구는 해군 함정의 구조 건전성을 평가하기 위해 함정의 구조 응답을 추정하는 방법을 제안하였다. 해당 방법은 모드 중첩법 기반의 예측 방법으로, 구조물에 대한 변환 행렬을 구성하여 스트레인 센서로부터 계측값을 읽어 미계측 구역의 응답을 예측하는 방법이다. 예측 방법의 절차를 확립하기 위해, 일반적으로 함정의 구조 안전성을 위해 수행되는 유체동역학 해석 및 전선구조해석을 통해 파랑 하중으로부터 적절한 변형 모드를 선정하는 방법을 정립하였다. 또한 변형 모드의 개수가 예측 모델의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 센서 수량과 배치가 예측 모델의 정확도에 미치는 영향을 파악하기 위해 데이터 기반의 정량적 분석을 수행하였다. 센서 배치를 최적화하기 위해 유전 알고리즘을 사용하여 제한된 수의 센서로 최고의 성능을 달성하고자 하였다. 이 최적화는 일반적인 센서 배치에 비해 약 20.9%의 예측 정확도 향상을 가져왔다. 본 연구 결과는 향후 실제 함정에 스트레인 센서를 설치할 때에 유용한 지침을 제공할 것으로 기대된다. 이를 통해 구조적 결함을 조기에 발견하고 이를 정비함으로써 해군 함정의 지속적인 작전배치와 효율적인 유지 보수를 기대할 것으로 판단한다.
#구조 건전성 모니터링 #구조 응답 예측 #스트레인 센서 배치 최적화 #해군 함정 #유전 알고리즘 #Structural Health Monitoring #Structural Response Prediction #Strain Sensor Placement Optimization #Naval Vessel #Genetic Algorithm

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