[논문]CFD 를 이용한 선미선형 최적화 기법 개발

김희정; 전호환; 최희종

doi:10.3744/snak.2007.44.6.564

CFD 를 이용한 선미선형 최적화 기법 개발
Development of CFD Based Stern Form Optimization Method 원문보기

大韓造船學會論文集 = Journal of the society of naval architects of korea, v.44 no.6, 2007년, pp.564 - 571

김희정 (부산대학교 조선해양공학과) , 전호환 (부산대학교 조선해양공학과) , 최희종 (부산대학교 조선해양공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

In the present study, stern form optimization has been carried out using computational fluid dynamics (CFD) techniques. The viscous pressure drag has been minimized to optimize stern shape. Parametric modification function has been used to modify the shape of the hull. By the use of the parametric modification function and algebraic scheme to grid manipulation, the initial ship geometry was easily deformed according to change of design parameters. For purpose of illustration, KRISO 319K VLCC (KVLCC) is chosen for example ship to demonstrate stern form optimization. The numerical results indicate that the optimized hull yields a reduction in viscous resistance.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 설계자는 선형의 특성에 따라 최적화의 목적을 달리하여 사용하여야 한다. 본 논문에서는 목적함수를 형상저항과 프로펠러 위치에서 길이방향 속도평균 두 가지에 대하여 각각 선형을 최적화 하여 그 경향을 비교하여 보았다.
따라서 설계자는 대상선형의 목적에 맞게 형상저항을 최적화 하거나 혹은 선미후류의 유속을 빠르게 개선하게 된다. 본 논문에서도 저항과 선미후류에 관한 최적화를 각각 수행하였으며 그 경향을 분석하였다.
본 논문은 파라메트릭 변환함수를 이용한 실용적인 선미선형 최적화 기법에 관한 연구이다. 최적화 기법으로는 비선형 최적화 기법인 SQP 방법을 이용하고 유동해석은 CFD 해석을 사용하였다.

제안 방법

파라메트릭 변환함수와 CFD 유동해석을 이용한 실용적인 선미선형 최적화 기법을 개발하였다. 개발된 최적화 기법을 저속선에 적용하여 최적선형을 도출하였다. 선미설계의 상반되는 경향을 보이는 두 가지 목적함수에 대하여 각각 최적화를 수행하였으며 그 결과를 분석하였다.
본 연구에서는 선형 최적화의 목적함수로 형상 저항과 프로펠러 위치에서 길이방향 속도 중에 캐비테이션과 선체진동에 영향을 많이 줄 것으로 고려되는 +45 도에서 -45 도 사이의 평균값을 사용하여 각각 최적화를 수행하였다. 형상저항은 Hino(2005)가 추천한 아래의 방법을 사용하였다.
선미 설계시 고려되는 두가지 목적함수(형상저항, 반류속도)에 대하여 각각 최적화를 수행하고 최적선형을 도출하였다. 그러나 형상저항이 최적화된 선형의 경우 반류속도가 느려지고 반류속도를 빠르게 개선한 선형의 경우 형상저항이 나빠졌다.
개발된 최적화 기법을 저속선에 적용하여 최적선형을 도출하였다. 선미설계의 상반되는 경향을 보이는 두 가지 목적함수에 대하여 각각 최적화를 수행하였으며 그 결과를 분석하였다. 설계 하고자 하는 대상선형의 특성에 따라 목적함수를 적절히 선택하여 최적화를 수행할 수 있으며 효과적인 선미선형 설계에 이용이 가능함을 보였다.
설계변수의 선정

선체의 경우 선수부의 유동은 비교적 비점성 유동에 가까운 반면 선미부의 유동은 복잡한 점성 유동이 지배적인 관계로 본 연구에서는 선체 전영역에 걸쳐서 선형 최적화를 수행하지 않고 점성 유동이 지배적일 것으로 생각되는 평행부를 제외한 선미부의 영역에 대하여서만 선형 최적화를 수행하였다. 설계 변수로 채택한 파라미터는 Cp 곡선상의 Run angle 을 변화하는 부분과 Section type 을 변화하는 두 가지로 두고 트랜섬은 고정하였다.
선체의 경우 선수부의 유동은 비교적 비점성 유동에 가까운 반면 선미부의 유동은 복잡한 점성 유동이 지배적인 관계로 본 연구에서는 선체 전영역에 걸쳐서 선형 최적화를 수행하지 않고 점성 유동이 지배적일 것으로 생각되는 평행부를 제외한 선미부의 영역에 대하여서만 선형 최적화를 수행하였다. 설계 변수로 채택한 파라미터는 Cp 곡선상의 Run angle 을 변화하는 부분과 Section type 을 변화하는 두 가지로 두고 트랜섬은 고정하였다.
파라메트릭 변환함수와 CFD 유동해석을 이용한 실용적인 선미선형 최적화 기법을 개발하였다. 개발된 최적화 기법을 저속선에 적용하여 최적선형을 도출하였다.
형상저항을 최소화한 최적선형을 최적선형 1 로 두고 반류 유속 평균속도를 개선한 최적선형을 최적선형 2 라고 하였다. 아래의 표에 두 가지 최적선형과 초기선형의 Main particular 와 두 가지 목적함수 값의 변화를 Table 3 에 나타내었다.

대상 데이터

계산에 사용된 격자는 172*40*40(28 만여 개)의 격자를 사용하였다. 계산격자는 WAVIS 를 사용하여 선형의 비교분석을 위한 실용적인 격자수이고 격자 불확실성 분석 및 정성적인 경향 분석에 관한 내용은 김진 등(2005), 김우전등(2000) 와 Kim et al (2002)에 이미 발표되었다.
본 연구를 위하여 개발된 최적화 프로그램의 타당성을 검증하기 위한 최적화 대상선형은 KRISO 에서 설계된 300K VLCC 선형이다. 아래 표에 주요 요목을 나타내었다.

이론/모형

Brizzolara(2004)는 SWATH 선형 최적화에 이용하였고 Campana et al.(2006)는 Multihull 설계에도 이용하였다.
본 논문에서 사용된 점성유동해석은 상용프로그램으로 널리 이용되고 있는 WAVIS(반석호 등 1998, Kim et al. 2002)를 사용하였다. 지배 방정식은 RANS(Reynolds-averaged Navier Stokes)식을 사용하고 난류모형은 Realizable k-ε model 을 채택하였다.
파라메트릭 변환함수에 의하여 선형이 변환되면 변환된 선형에 맞추어 유동해석을 위한 그리드(Grid)를 생성하는 것이 필요하다. 이 방법은 Tahara et al(2004)가 발표한 Algebraic scheme을 이용하여 구현하였는데 아래에 그 방법을 기술 하였다.
지배 방정식은 RANS(Reynolds-averaged Navier Stokes)식을 사용하고 난류모형은 Realizable k-ε model 을 채택하였다.
본 논문은 파라메트릭 변환함수를 이용한 실용적인 선미선형 최적화 기법에 관한 연구이다. 최적화 기법으로는 비선형 최적화 기법인 SQP 방법을 이용하고 유동해석은 CFD 해석을 사용하였다.
현재까지 선수 선형설계를 위하여 최적화 기법과 포텐셜 해석을 이용하였다(김희정과 전호환 2000, 최희종 등 2003, Markov and Suzuki 2001, Masuda and Suzuki 2001, Peri et al. 2001, Ragab 2001, Suzuki et al. 2004, Valkhof and Kooiker 2006). 포텐셜 기반 해석을 이용하면 비교적 빠른 선박의 조파저항을 추정하고 이를 최적화 하여 저항성능이 뛰어난 선수 선형 설계가 가능하다.
본 연구에서는 선형 최적화의 목적함수로 형상 저항과 프로펠러 위치에서 길이방향 속도 중에 캐비테이션과 선체진동에 영향을 많이 줄 것으로 고려되는 +45 도에서 -45 도 사이의 평균값을 사용하여 각각 최적화를 수행하였다. 형상저항은 Hino(2005)가 추천한 아래의 방법을 사용하였다.

성능/효과

선미설계의 상반되는 경향을 보이는 두 가지 목적함수에 대하여 각각 최적화를 수행하였으며 그 결과를 분석하였다. 설계 하고자 하는 대상선형의 특성에 따라 목적함수를 적절히 선택하여 최적화를 수행할 수 있으며 효과적인 선미선형 설계에 이용이 가능함을 보였다. 향후 다목함수 최적화 기법을 도입하여 짧은 시간 내 효과적으로 두 가지 이상의 목적함수를 고려할 수있는 최적화 기법을 적용 할 예정이다.
마찰저항(C_F)은 큰 변화가 없고 형상저항은 최적선형 1 의 경우 8%감소하고 반류속도가 16%느려졌다. 최적선형 2 는 반류속도가 34%가 빨라졌지만 형상저항은 12%증가하였다. 즉 주어진 목적함수에 해당하는 성능의 개선의 이루어져 해당 목적함수를 감소하는 최적화가 이루어 진 것을 알 수 있다.

후속연구

그러나 형상저항이 최적화된 선형의 경우 반류속도가 느려지고 반류속도를 빠르게 개선한 선형의 경우 형상저항이 나빠졌다. 이는 단일 목적함수를 사용하는 최적화 기법으로 인한 제한이며 향후 다목적함수를 고려한 최적화 기법을 도입하여 상반되는 두 가지의 목적함수를 모두 고려한 최적화를 수행할 계획이다.
설계 하고자 하는 대상선형의 특성에 따라 목적함수를 적절히 선택하여 최적화를 수행할 수 있으며 효과적인 선미선형 설계에 이용이 가능함을 보였다. 향후 다목함수 최적화 기법을 도입하여 짧은 시간 내 효과적으로 두 가지 이상의 목적함수를 고려할 수있는 최적화 기법을 적용 할 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	Parametric modification 방법이란?	Parametric modification 방법은 부분적 또는 전체적으로 공식화된 형상 파라미터를 변화시켜 선형을 변환하는 방법이다. 선형 설계자가 직접선형을 변경할 때는 성능에 영향을 주는 설계 파라미터를 기준으로 변경을 하게 된다.
	선체 주위 유동해석의 단점은 무엇인가?	그러나 이 방법은 설계 전용 CAD 를 이용하여 설계 파라미터를 바꾸어 후보선형들을 도출해내는 반복적인 작업에 많은 시간이 소요된다. 따라서 반복적인 작업에 많은 시간이 소요된다.
	Parametric modification 방법의 장단점은 무엇인가?	이러한 개념을 선형 자동 변환에 적용한 것으로 설계 파라미터를 설계변수로 이용한다. 이 방법은 각각의 설계 파라미터가 목적함수에 미치는 영향을 분석할 수 있고 설계 파라미터를 독립적으로 다룰 수 있으므로 전체 또는 몇 개의 파라미터만을 가지고 최적화 수행이 가능하여 설계자가 사용하는데 편리하다. 그러나 설계 파라미터의 변화에 따른 선형의 변화를 결정해야 하는 어려움이 있으며 이것은 설계자에 따라 달라질 수 있어서 선형의 변환이 그에 종속적이게 된다. 또한 선택하는 설계 파라미터도 변환함수 개발자의 Know-How 에 의존해야 하는 단점도 있다.

참고문헌 (22)

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Tahara, Y., Stern, F. and Himeno, Y., 2004, 'Computational Fluid Dynamics-Based Optimization of Surface Combatant,' Journal of Ship Research, Vol. 28, No. 4, pp. 273-287
Valkhof, H.H. and Kooiker, K., 2006, 'Hull Form Design Optimization with the Aid of Computational Fluid Dynamics,' Journal of Ship Research. Vol. 45, No. 2, pp. 140-149

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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