[논문]디지털 목업 모델 기반 40ft 급 알루미늄 레저보트 설계

오대균; 이경우; 이창우

doi:10.7837/kosomes.2011.17.3.283

문제 정의

본 연구에서는 DMU 기술을 레저선박의 설계 프로세스에 적용하기 위한 초기연구를 수행하고자 한다. DMU 모델 중심으로 레저선박 설계를 수행함으로써 DMU 모델 기반 설계프로세스를 정립하고 40 ft급 알루미늄 레저보트 설계사례를 통해 그 효용성을 입증하고자 한다. 이를 위해 설계선의 DMU 모델을 개발하고 이를 기반으로 주요제원 추정 및 성능검토를 수행하였다.
본 연구에서는 DMU 기술을 레저선박의 설계 프로세스에 적용하기 위한 초기연구를 수행하고자 한다. DMU 모델 중심으로 레저선박 설계를 수행함으로써 DMU 모델 기반 설계프로세스를 정립하고 40 ft급 알루미늄 레저보트 설계사례를 통해 그 효용성을 입증하고자 한다.
본 연구에서는 PLM(Product Lifecycle Management)의 요소기술 중의 하나인 디지털 목업(DMU : Digital Mock-Up) 기술을 레저선박 설계에 활용하고자 한다.
본 연구에서는 DMU 모델을 중심으로 40 ft 급 알루미늄 레저보트 설계를 수행하였다. 설계선의 DMU 모델을 중심으로 주요제원 정의와 성능추정을 수행함으로써, 기존의 2차원 도면 중심의 설계 프로세스를 개선하고자 하였다.

가설 설정

Light weight의 경우 DMU 모델의 재질 및 중량분포 정보를 이용하여 추정하였으며, 연료와 청수의 용량은 Full-condition 대비 10 %만 고려하였다. Full load 상태의 경우 연료와 청수를 100 % 고려하였고 탑승인원을 최대 10명(700 kgf)으로 가정하였다. 탑승인원의 배치는 최대인 경우 조종석 1명, Upper-deck 응접실 3명, Main-cabin 6명으로 가정하였고 최소의 경우 조종인원 1명과 보조인원 1명으로 가정하였다.
선체 외판, 갑판, 격벽 그리고 기타 구조부재를 포함하는 선체는 알루미늄으로 정의하였고, 캐노피도의 재료도 알루미늄으로 가정하였다. 추진계의 대부분의 중량을 차지하는 엔진의 경우는 엔진 카탈로그에서 제시하는 물성치와 질점정보를 사용하였다.
Full load 상태의 경우 연료와 청수를 100 % 고려하였고 탑승인원을 최대 10명(700 kgf)으로 가정하였다. 탑승인원의 배치는 최대인 경우 조종석 1명, Upper-deck 응접실 3명, Main-cabin 6명으로 가정하였고 최소의 경우 조종인원 1명과 보조인원 1명으로 가정하였다.

제안 방법

DMU 모델의 선체 중량분포 정보를 바탕 배수량 상태(Trim condition)에서의 주요제원을 추정하였다. 이때 탑승인원의 분포, 배치와 딥탱크의 상태에 따라 중량분포(Loading condition)를 달리하여 Light weight와 Full load 상태에서의 주요제원을 추정하였다.
구축된 DMU 모델 데이터를 활용하여 선박계산 및 성능검토를 수행하였으며, 그 결과를 다시 DMU 모델에 반영하여 재검토함으로써 설계선의 최종제원을 결정하였다.
2도의 트림각(Trim angle by stern)을 갖는 것으로 추정되었다. 딥탱크의 위치 조정을 통하여 트림을 조정하였으며 Case 2와 마찬가지로 Light weight 와 Full load 상태에서의 주요제원을 추정하였다.
복원성능 평가는 레저선박에 대한 복원성능 규정이 없기 때문에 국토해양부의 여객선 및 어선 외의 선박 복원성 기준에 의거하여 복원성능을 검토하였다. Fig.
선체내부 배치에 따른 제한사항 내에서 탱크의 위치 조정을 하였으며(Fig. 6), 연료탱크(Fuel oil tank)를 엔진룸 격벽 부근까지 이동시키고 그 이후에는 청수탱크(Fresh water tank)의 이동을 통하여 트림을 조정하였다. 연료탱크의 경우 연료의 비중이 청수보다 약간 작으나 탱크의 용량면에서 청수탱크의 2배에 달하기 때문에 연료탱크를 최대한 선수부로 이동시켰다.
설계 초기 요구조건을 바탕으로 선형설계 및 구조설계를 수행하였으며, 이 데이터를 바탕으로 선체(Hull structure) 모델을 구축하였다(Fig. 2). 2개의 데크(Deck)와 5개의 격벽(BHD)로 구성되어 있고 엔진룸을 포함하여 3개의 캐빈(cabin)으로 구성되어 있다.
설계선의 흘수변화에 따른 배수량등곡선도를 작성하였고, 중량분포에 따른 복원성능을 평가하였다. Fig.
성능추정의 경우도 주요제원 추정 설계조건과 마찬가지인 Case 1, Case 2, Case 3에 대하여 수행하였으며, 복원성능 평가는 최종제원에 대해서만 수행하였다.
앞서 기술한 방법론에 기초하여 설계선의 DMU 모델을 구축하였으며(Fig. 4), 구축된 DMU 모델 데이터를 중심으로 주요 제원 상세추정 및 저항·추진성능 추정을 수행하였다.
앞서 정의한 주요제원을 바탕으로 DMU 모델을 활용하여 설계선의 성능을 검토하였다. 주요제원 정의결과를 바탕으로 복원성능을 평가하였으며, 앞서 제시한 성능검토 방안에 따라 저항 및 유효마력을 추정하였다.
DMU 모델의 선체 중량분포 정보를 바탕 배수량 상태(Trim condition)에서의 주요제원을 추정하였다. 이때 탑승인원의 분포, 배치와 딥탱크의 상태에 따라 중량분포(Loading condition)를 달리하여 Light weight와 Full load 상태에서의 주요제원을 추정하였다. DMU 모델의 중량분포는 Light weight 상태에서 LCG 3534.
DMU 모델 중심으로 레저선박 설계를 수행함으로써 DMU 모델 기반 설계프로세스를 정립하고 40 ft급 알루미늄 레저보트 설계사례를 통해 그 효용성을 입증하고자 한다. 이를 위해 설계선의 DMU 모델을 개발하고 이를 기반으로 주요제원 추정 및 성능검토를 수행하였다.
저항추정은 성능검토 방안에 따라 Case 1, Case 2, Case 3및 최종제원에 대하여 수행하였다. 지면조건 상 각 상태에 따른 저항과 유효마력 추정결과는 생략하였으며, 설계선의 서비스 속도에 해당되는 추정결과를 Table 5, Table 6, Table 7과 같이 정리하였다.
추진계 모델의 경우 볼보사의 엔진 카탈로그를 참조하여 모델링을 수행하였다. 전장계통 및 보기류 설계는 생략하였고, 경하중량의 많은 부분을 차지하는 캐노피(Canopy)의 경우 40 ft급 레저보트에 기 채택된 설계 데이터를 바탕으로 추정 모델링하였다.
정의된 주요제원을 바탕으로 DMU 모델로부터 선체선도 (lines)와 일반배치도(GA : General Arrangement)를 출도 하였으며 그 결과는 아래그림 Fig. 7, Fig. 8과 같다. Fig.
앞서 정의한 주요제원을 바탕으로 DMU 모델을 활용하여 설계선의 성능을 검토하였다. 주요제원 정의결과를 바탕으로 복원성능을 평가하였으며, 앞서 제시한 성능검토 방안에 따라 저항 및 유효마력을 추정하였다. 저항추정 알고리즘은 2개의 활주 선형 알고리즘(Savitsky-planing, Lahtiharju-hard chine)과 2개의 배수량형(Slender body, Holtrop) 알고리즘을 적용하였다.
2개의 데크(Deck)와 5개의 격벽(BHD)로 구성되어 있고 엔진룸을 포함하여 3개의 캐빈(cabin)으로 구성되어 있다. 추진계의 경우 Stern-drive 타입으로 계획하였으며, 최대속도를 감안하여 볼보사의 D4-260/DP(축마력 260 HP) 2기를 주엔진으로 선택하였다. 추진계 모델의 경우 볼보사의 엔진 카탈로그를 참조하여 모델링을 수행하였다.

대상 데이터

2). 2개의 데크(Deck)와 5개의 격벽(BHD)로 구성되어 있고 엔진룸을 포함하여 3개의 캐빈(cabin)으로 구성되어 있다. 추진계의 경우 Stern-drive 타입으로 계획하였으며, 최대속도를 감안하여 볼보사의 D4-260/DP(축마력 260 HP) 2기를 주엔진으로 선택하였다.
본 연구에서는 40 ft급(12 m급, 알루미늄선체) 레저보트를 설계선으로 정의하였다. 일반적으로 40 ft급 이상의 레저보트의경우 두 개 이상의 데크로 구성되어 있으며, 별도의 엔진룸이 존재하는 경우가 많다.
본 연구에서는 DMU 모델을 중심으로 40 ft 급 알루미늄 레저보트 설계를 수행하였다. 설계선의 DMU 모델을 중심으로 주요제원 정의와 성능추정을 수행함으로써, 기존의 2차원 도면 중심의 설계 프로세스를 개선하고자 하였다.
연료탱크와 청수탱크 2개의 딥탱크(Deep tank)가 설치되어 있으며 재질과 용량은 각각 스틸 1000 L와 알루미늄 500 L로 설계하였다. Fig.
추진계의 경우 Stern-drive 타입으로 계획하였으며, 최대속도를 감안하여 볼보사의 D4-260/DP(축마력 260 HP) 2기를 주엔진으로 선택하였다. 추진계 모델의 경우 볼보사의 엔진 카탈로그를 참조하여 모델링을 수행하였다. 전장계통 및 보기류 설계는 생략하였고, 경하중량의 많은 부분을 차지하는 캐노피(Canopy)의 경우 40 ft급 레저보트에 기 채택된 설계 데이터를 바탕으로 추정 모델링하였다.

이론/모형

DMU 모델 구축에는 Dassault Systems사의 CATIA를, DMU 모델 관리도구로는 SIEMENS사의 Teamcenter Vis Mockup을, 선박계산 및 저항·추진성능 추정은 Formsys사의 Maxsurf Hydromax와 HullSpeed를 이용하였다.
DMU 모델 구축에는 Dassault Systems사의 CATIA를, DMU 모델 관리도구로는 SIEMENS사의 Teamcenter Vis Mockup을, 선박계산 및 저항·추진성능 추정은 Formsys사의 Maxsurf Hydromax와 HullSpeed를 이용하였다. 사례구축에 적용된 소프트웨어 패키지 간의 데이터 교환은 CAD 중립 데이터 포맷인 IGES(Initial Graphics Exchange Specification)를 이용하였다.
주요제원 정의결과를 바탕으로 복원성능을 평가하였으며, 앞서 제시한 성능검토 방안에 따라 저항 및 유효마력을 추정하였다. 저항추정 알고리즘은 2개의 활주 선형 알고리즘(Savitsky-planing, Lahtiharju-hard chine)과 2개의 배수량형(Slender body, Holtrop) 알고리즘을 적용하였다.

성능/효과

반복설계가 많은 선박설계 프로세스 특성 상 설계 결과가 재반영된 DMU 모델을 활용하여 설계를 진행함으로써 기존보다 효과적이고 체계적인 설계 프로세스를 진행할 수 있었다. DMU 모델을 활용하여 시뮬레이션을 수행한 결과 또한 기존 설계 프로세스에서 얻을 수 있는 결과보다 구체적이었으며, 기본설계 결과로써 3차원 DMU 모델을 구축함으로써 개발제품을 제작 전에 검토할 수 있는 디지털 품평의 기회도 확보할 수 있었다.
하중과 트림조건의 변화에 따른 선박계산을 수행하였으며, 이를 바탕으로 설계선의 주요제원을 Table 4와 같이 결정하였다. DMU 모델을 활용함으로써 초기 요구조건(Table 1)에 근거한 계산결과(Case 1) 대비 정확하고 구체적인 제원을 도출할 수 있었다.
3차원 DMU 모델을 이용한 설계는 2차원 설계에 비하여 형상, 물성치 등의 제품특성을 손쉽게 적용할 수 있고, 이 데이터를 다양한 설계분야에 통합 적용할 수 있는 이점이 있다. 또한 제작과 생산공정의 시뮬레이션에 DMU 모델 데이터를 활용함으로써 설계검증의 효율과 정도를 높일 수 있다. 이러한 3차원 DMU 모델 기반 설계 프로세스는 자동차, 항공 및 일반 기계제조 분야에서 그 효용성이 이미 입증되었으며, 이들 중 선도기업 들은 3차원 제품모델 중심으로 PLM 개념을 실현하기 위한 시스템 구축 노력 중에 있다.
반복설계가 많은 선박설계 프로세스 특성 상 설계 결과가 재반영된 DMU 모델을 활용하여 설계를 진행함으로써 기존보다 효과적이고 체계적인 설계 프로세스를 진행할 수 있었다. DMU 모델을 활용하여 시뮬레이션을 수행한 결과 또한 기존 설계 프로세스에서 얻을 수 있는 결과보다 구체적이었으며, 기본설계 결과로써 3차원 DMU 모델을 구축함으로써 개발제품을 제작 전에 검토할 수 있는 디지털 품평의 기회도 확보할 수 있었다.
복원성능 평가 결과 판정기준에 모두 적합하였으며, 저항·추진성능 추정결과 방법론별로 차이는 보였으나 서비스 속도 내에서 계획한 엔진의 유효범위를 충족하였다.
저항추정치는 알고리즘 유효 추정범위에 맞춰 정리하였으며, Slender Body 알고리즘의 경우 길이 Fn가 1 이하(설계선 선속 20노트 이하), Slenderness ratio 4-5 이상의 경우에 추정이 유효하며, Savitsky(Planing) 알고리즘의 경우 폭 Fn가 1.0 이상 (설계선 선속 12노트 이상)의 고속 활주상태에 적합하고, Lahtiharju(Hard chine) 알고리즘의 경우 부피 Fn이 1.5 이상 (설계선 선속 20노트 이상)에서 추정이 유효하다.

후속연구

또한 DMU 모델의 활용범위를 설계 전 프로세스에 확대 적용하기 위해서는 레저선박 제품모델 개발에 대한 연구와 그에 기반한 설계·생산시스템 연구도 추가적으로 검토되어야 하겠다.
서비스 속도 내에서 트림조정 후 소량의 저항감소 추세를 보였으나 이는 트림조정을 통한 효과로 단정 짓기는 힘들며, 최대 속도에서의 저항·유효마력 추정 결과 또한 활주상태에 따라 결과에 많은 차이를 보이므로 향후 모형실험을 통한 정확한 성능 검토가 필요할 것이다.
향후 선박안전법과 레저선박 구조기준 및 검사지침 등 레저선박의 설계와 제작에 관련된 법규 및 지침에 대한 추가분석이 필요하며 이에 기반한 레저선박 DMU 구축 방법론에 대한 연구를 진행할 예정이다. 또한 DMU 모델의 활용범위를 설계 전 프로세스에 확대 적용하기 위해서는 레저선박 제품모델 개발에 대한 연구와 그에 기반한 설계·생산시스템 연구도 추가적으로 검토되어야 하겠다.

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