표제지
목차
요약 11
Abstract 12
제1장 서론 13
1.1. 연구 배경 13
1.2. 연구 동향 15
1.3. 연구 목적 19
1.4. 논문의 구성 21
제2장 이론적 배경 22
2.1. 방향파 스펙트럼 22
2.1.1. 10parameter bimodal wave spectrum 22
2.2. 선박의 응답 스펙트럼 24
2.2.1. 상관함수의 푸리에 변환 25
2.2.1. RAO와 방향파 스펙트럼을 이용한 응답 스펙트럼 27
2.2.2. 조우 주파수 영역에서의 응답 스펙트럼 29
2.3. 조우 주파수를 고려한 비선형 최적화 문제 32
2.4. 확률론적 최적화 기법 35
2.4.1. 베이지언 추론 35
2.4.2. Markov-Chain Monte Carlo simulation(MCMC) 36
2.4.3. Adaptive Metropolis-Hastings algorithm(AMH) 38
2.4.4. AMH기법의 제약 조건 39
2.5. 피로 손상도 예측 모델 44
2.5.1. 비모수 베이지언 해석 기법 45
제3장 수치 예제에의 적용 51
3.1. 대상 선박 51
3.1.1. 컨테이너선의 수치 모델 52
3.1.2. 수치 모델의 RAO 계산 54
3.2. 수치 계측 자료를 이용한 방향파 스펙트럼 추정 58
3.2.1. 수치 계측 자료의 생성 58
3.2.2. 방법론 검증을 위한 수치 예제 58
3.2.3. 선속에 따른 수치 예제 61
3.2.4. 부하 중량에 따른 수치 예제 68
3.3. 수치 계측 자료를 이용한 피로 손상도 예측 79
제4장 실선 계측 자료에의 적용 83
4.1. 실선 계측 자료 83
4.1.2. 계측 환경 83
4.1.1. 센서의 종류와 위치 86
4.1.3. 계측 자료의 특성 88
4.1.4. 주파수 영역에서의 계측 응답 스펙트럼 91
4.2. 13000TEU 컨테이너선의 장기 피로 손상도 예측 92
4.2.1. 방향파 스펙트럼과 미계측 위치의 응답 추정 93
4.2.2. 장기 피로 손상도 추정 98
제5장 결론 및 향후 연구 103
5.1. 결론 103
5.2. 고찰 및 향후 연구 105
참고 문헌 107
APPENDIX 112
A. 추정에 사용한 RAO 113
A.1. 운동 응답 RAO 114
A.2. 구조 응답 RAO 115
B. 수치 예제에의 적용 결과 118
B.1. 선속에 따른 수치 예제의 응답 추정 결과 119
B.2. 부하 중량에 따른 수치 예제의 응답 추정 결과 121
C. 실선 계측 자료에의 적용 결과 130
C.1. 국부 응력 추정 결과 131
C.2. 장기 피로 손상도 예측 결과 149
Table 1. Prior distribution of wave parameter 40
Table 2. Main particulars of CMA-CGM Magellan 52
Table 3. Summary of load case 55
Table 4. Estimated wind sea wave component 60
Table 5. Estimated swell component 60
Table 6. Cases according to vessel speed 61
Table 7. Cases according to load case 68
Table 8. Locations of LBSG 87
Table 9. Collected measurement from IMU sensor 88
Table 10. Additional information estimated from WAVEX 91
Table 11. Summary of case study 93
Table 12. Simulation setting 98
Table 13. Normalized mean of long-term fatigue damage 101
Table 14. Normalized standard deviation of long-term fatigue damage 102
Fig. 1. Effect of full inspection history taking into account previous inspections 14
Fig. 2. Conceptual framework of structural integrity management 19
Fig. 3. Flow chart for predicting long-term fatigue damage 20
Fig. 4. 10parameter bimodal wave spectrum 24
Fig. 5. Example of Doppler shift 30
Fig. 6. Energy conservation for corresponding set of frequencies 31
Fig. 7. Transformation of spectrum in following sea case 32
Fig. 8. Discretization of wave frequency and heading angle 33
Fig. 9. Combining design information and actual measured data 36
Fig. 10. Metropolis-Hastings algorithm procedure 37
Fig. 11. Trace-plot of a parameter (Hs) with respect to the sampling sequence 39
Fig. 12. Correlational constraints of Hs and Tp of sea and swell 42
Fig. 13. Comparison of estimation with and without constraints 44
Fig. 14. Design data provides information whether fatigue damage is below certain a or not 46
Fig. 15. Measurement data provide information whether fatigue damage is below certain a or not 47
Fig. 16. In each fatigue the sample size N and belief parameter k are fixed to certain values 49
Fig. 17. Locations of the LBSGs at midship 53
Fig. 18. Hydrodynamic panel model and finite element model of container ship 54
Fig. 19. T&S curve comparison [ton], [ton m] 56
Fig. 20. Hydrodynamic analysis using SeaTrust(KR) 57
Fig. 21. Calculated RAO according to load case 57
Fig. 22. Estimation vs Target for Sea state No.1 59
Fig. 23. Estimation vs Target for Sea state No.6 59
Fig. 24. Estimation vs target in head sea for Case 1 63
Fig. 25. Estimation vs target in following sea for Case 1 64
Fig. 26. Estimation vs target in head sea for Case 2 65
Fig. 27. Estimation vs target in following sea for Case 2 66
Fig. 28. Estimated m₀ vs target m₀ for Case 1 67
Fig. 29. Estimated m₀ vs target m₀ for Case 2 67
Fig. 30. Estimation vs target in head sea for Case 1-1(Using only motion response) 70
Fig. 31. Estimation vs target in head sea for Case 1-2 (Using only structural response) 71
Fig. 32. Estimation vs target in head sea for Case 2-1 (Using only motion response) 72
Fig. 33. Estimation vs target in head sea for Case 2-2 (Using only structural response) 73
Fig. 34. Estimation vs target in head sea for Case 3-1 (Using only motion response) 74
Fig. 35. Estimation vs target in head sea for Case 3-2 (Using only structural response) 75
Fig. 36. Estimated m₀ vs target m₀ for Case 1-1 76
Fig. 37. Estimated m₀ vs target m₀ for Case 2-1 77
Fig. 38. Estimated m₀ vs target m₀ for Case 2-1 77
Fig. 39. Estimated m₀ vs target m₀ for Case 1-2 78
Fig. 40. Estimated m₀ vs target m₀ for Case 2-2 78
Fig. 41. Estimated m₀ vs target m₀ for Case 3-2 79
Fig. 42. Axial stress RAO at target location for fatigue damage estimation 79
Fig. 43. Conceptual framework for generating synthetic data 80
Fig. 44. PMF of a in both design and measured data 81
Fig. 45. Cumulative probability distribution of a in design(blue), measured(red) and updated(green) with αN = 0.5[이미지참조] 81
Fig. 46. Mean and ±2σ accumulated fatigue damage curves in design(top), measured(bottom) and updated(middle) 82
Fig. 47. Framework of application to full-scale measurement data 83
Fig. 48. Sea route of Magellan 84
Fig. 49. Vessel speed during the monitoring period 84
Fig. 50. Key parameters of direction wave spectrum during the monitoring period 85
Fig. 51. Motion and strain sensor locations on the container ship 86
Fig. 52. Heave and pitch time signal from IMU 89
Fig. 53. Strain time signal from LBSG 90
Fig. 54. Visualization of wave spectrum from WAVEX 90
Fig. 55. Estimated wave spectrum and structural response at uncensored location for Case 1 95
Fig. 56. Estimated wave spectrum and structural response at uncensored location for Case 2 96
Fig. 57. Estimated wave spectrum and structural response at uncensored location for Case 3 97
Fig. 58. Accumulated fatigue damage at LBSG 6(left) and 8(right) - Case1 99
Fig. 59. Accumulated fatigue damage at LBSG 6(left) and 8(right) - Case2 100
Fig. 60. Accumulated fatigue damage at LBSG 6(left) and 8(right) - Case3 100