[논문]대형 LNG 선박의 롤 선체운동 추정에 관한 연구

송재영; 이춘기; 임정빈

doi:10.5394/kinpr.2020.44.3.145

대형 LNG 선박의 롤 선체운동 추정에 관한 연구
A Study on the Estimation of Roll Motion in Large Scale LNG Ships 원문보기

한국항해항만학회지 = Journal of navigation and port research, v.44 no.3, 2020년, pp.145 - 150

송재영 (한국해양대학교 대학원 항해학과) , 이춘기 (한국해양대학교 항해학부) , 임정빈 (한국해양대학교 항해학부)

초록
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대형 LNG 선박의 선체 운동은 선박의 안전에 영향을 미친다. 본 연구의 목적은 153,000 ㎥ 급 대형 LNG 선박의 선체 운동 중에서 롤 운동에 대한 전달함수를 추정하기 위한 것이다. 단일-입력과 단일-출력 그리고 시스템 전달함수를 갖는 선형 시 불변(Linear Time-Invarient) 시스템을 이용하여 선체 운동 전달함수를 모델링 하였다. 모델의 입력으로 단일 해양파를 이용하고, 모델의 출력으로는 ANSYS를 통해서 획득한 LNG 선박의 롤 운동을 이용하여 시스템 식별법을 기반으로 선체 운동의 전달함수를 추정하였다. 실험 결과의 유용성은 전달함수 차원이 서로 다른 경우에 대한 모델의 안정도와 추정률을 이용하여 평가하였다. 실험 결과 안정도는 99%와 98%로 나타나고, 추정률은 78%와 50%로 나타났다. 이러한 결과로부터, 본 연구에서 제안한 선체 운동 전달함수 추정 방법이 타당함을 알았다. 향후, 실제 해상에서 운항 중인 선박의 선체 운동 데이터를 획득하여 다중-입력 그리고 다중-출력을 갖는 모델 구축에 적용하여 실용화를 추진할 예정이다.

Abstract ▼ AI-Helper

The ship motion of large LNG ships affects ships' safety. The purpose of this study was to estimate the transfer function of roll motion among the hull motion of 153,000 m3 class LNG vessels. The ship motion transfer function was modeled using a Linear Time-Invarient system with single input, single output, and transfer function. The transfer function of the ship motion was estimated by the system identification method using single ocean wave as input of the model, and using the roll motion of the LNG ship obtained through ANSYS as the output of the model. The usefulness of the experimental results was evaluated using the precision and estimation rate of the model for cases wherein the different transfer function dimensions. Results of the experiment showed a precision at 99% and 98%, with estimation rate at 78% and 50%. From these results, we found the proposed method of estimating the transfer function of ship motion in this study reasonable. In the future, data of ship motion in actual sea conditions will be acquired and it will be applied to make the construction of models with multiple inputs and multiple outputs for practical use.

주제어

표/그림 (14)

그림 Fig. 1 Conceptual block diagram of linear-time invariant(LTI) system for the ship-motion estimation
그림 Fig. 2 Incident wave used as input signal
표 Table 1 Data for calculation of incident wave
표 Table 2 Particular of Model Ship
그림 Fig. 3 Fluid domain (Isometric view)
그림 Fig. 4 Ship motion used as output signal which is calculated by ANSYS-CFX
표 Table 3 Loading condition of model ship
표 Table 4 Coefficient of transfer function in case of High order
표 Table 5 Coefficient of transfer function in case of Low order
그림 Fig. 5 Verification between measured and simulated output in case of high order
그림 Fig. 6 Verification between measured and simulated output in case of low order
그림 Fig. 7 Pole-zero analysis in case of high order
그림 Fig. 8 Pole-zero analysis in case of low order
표 Table 6 Result of experimental

AI 본문요약
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문제 정의

4는 시뮬레이션 결과 획득한 선체 운동 중에서 롤 운동 데이터를 나타낸다. 본 연구에서는 유동장 내의 선체에 선수미축의 1자유도 회전운동만 가능하도록 설계하여 선체 운동 추정에 롤 운동만을 이용하였는데, 그 이유는 LNG 선박에서는 자유표면효과가 발생하여 복원력에 영향을 주기 때문이다. 이때 자유표면효과의 영향은 롤 운동 시 이동하는 관성 모멘트 값을 기반으로 계산하는 점에서 롤 운동은 중요하다.
본 연구의 목적은 파랑에 의해 발생한 선체의 운동을 시스템 이론을 이용해 추정하기 위한 것이다. 이러한 연구 목적 달성을 위해서는, 파랑에 의해 발생한 선체의 운동 데이터 획득이 필요하고, 데이터 획득 결과를 이용한 선체 운동 추정 모델의 구현이 필요하다.
Table 6은 차수에 따른 모델의 차이를 서로 비교한 결과이다. 이러한 비교는 모델의 추정이 유용성이 있는지 즉, 시스템 추정 차수에 따른 선체 운동 추정 결과의 차이를 알기 위한 것이다.
한편, 선체는 6자유도운동을 하는 특징이 있다. 하지만 본 연구에서는 6자유도 운동 중 비선형성이 강한 롤 운동만을 선정하여 LTI 시스템의 특성을 이용한 선체 운동 추정의 실현 가능성을 검토하였다.

가설 설정

아울러 출력신호로서의 선체 운동은 ANSYS 프로그램을 이용하여 획득하였는데, 여기에는 Fig. 3에 나타낸 유체장을 이용하고 Table 3에 나타낸 적하 상태를 가정하였다.
본 연구결과를 통하여, 1) 단일 해양 파 조건하에서 선체의 운동을 추정할 수 있었고, 2) 이를 통해 선체운동 추정모델이 유의성을 가진 모델임을 알았다. 하지만 시스템을 선형 시불변으로 가정하였으며 SISO라고 가정하였기에 외란 및 과적합의 한계가 있었다. 향후, 다양한 조건의 해양 파 조건하에서 6자유도 운동이 다중출력되는 조건의 6자유도 전달함수 추정모델에 관한 연구를 진행하고자 한다.

제안 방법

● Step 4: 실험을 통하여 전달함수를 획득하고, 획득한 전달함수의 안전성을 평가하였다.
본 연구에서는 선형-시불변(Linear Time-invariant) 시스템을 이용하여 선체 운동의 전달함수 모델을 제안하고, 이 모델을 이용하여 선체 운동 시스템의 특성을 전달함수로 추정하였다. 선체 운동 전달함수 모델을 모델링 한 결과로부터 임의의 파랑에 의해 발생한 선체의 롤 운동 추정이 가능하였다.
본 연구에서는 제어공학에서 정의된 단일-입력, 단일-출력(single-input single-output, SISO)의 선형-시불변(Linear-Time Invariant, LTI)시스템을 이용하여 선체 운동 추정 모델을 구성하였다.
한 개는 시스템 추정의 차수가 높고 다른 하나는 시스템 추정의 차수가 낮은 전달함수이다. 시스템 추정의 차수에 따른 안정도와 추정률을 비교하기 위해 2가지 경우를 임의로 선정하여 비교하였다.
특히 시스템은 선형-시불변(Linear-Time Invariant) 성을 가진다고 정의하였다. 아울러 시스템 식별 모델을 이용한 선체 운동 추정 모델을 구축한 후 추정오차 최소화 기법을 이용해 파라미터를 추정하였다. 추정한 파라미터를 이용하여 추정 모델을 구축하고, 구축된 추정 모델을 통해 본 연구의 목적인 선체 운동을 추정하였다.
첫째, 선체 운동 특성을 추정할 수 있는 전달함수 모델을 제안하였다.
추정한 전달함수를 기반으로 LTI 시스템의 특성을 이용해 선체 운동을 추정한 후, 실험 데이터로 주어진 선체 운동과 비교하였다. Fig.
아울러 시스템 식별 모델을 이용한 선체 운동 추정 모델을 구축한 후 추정오차 최소화 기법을 이용해 파라미터를 추정하였다. 추정한 파라미터를 이용하여 추정 모델을 구축하고, 구축된 추정 모델을 통해 본 연구의 목적인 선체 운동을 추정하였다.

대상 데이터

단, 우측 벽면은 파장의 출구로서 깊이에 따른 정수압을 개방된 면으로 부여하였다. 격자를 생성하는 상용프로그램인 ICEM CFD를 이용하여 전체 유동 영역에는 Tetra Mesh를 생성하고 선체 벽면에는 Prism 격자를 생성하여 사용한 총 격자수는 약 2,429,959 만개 Nodes이다. 난류 모델은 SST모델을 사용하였으며, 자유표면의 거동을 모사하기 위해 등 균질 다상유동모델을 사용하였다.
선체 운동 추정 모델의 구현을 위해서는 명확하게 정의된 시간 영역에서의 입출력 신호가 필요하다. 본 연구에서는 ANSYS 상용 프로그램을 이용한 전산유체역학 시뮬레이션을 이용하여 실험 데이터를 획득하였다.
그리고 선체 운동 추정에 적용한 선박은 Table 2와 같이 정하였다. 이 선박은 100,216 톤에 길이가 288 미터이고 폭이 44미터인 대형 LNG 선으로 선체의 형상은 Delft-Ship을 이용해 제작하였다(Delftship, 2019). 이 선박의 제원은 Kim et el.

데이터처리

그래서 본 연구에서는 MATLAB에서 제공하는 시스템 식별 도구 박스(System Identification Toolbox)의 ‘mpctool’ 을 이용하여 선체 운동 추정 모델의 전달함수 계수를 구하였다(Mathworks, 2015). 그리고 획득한 전달함수는 선체 운동의 추정률과 극-영점(pole-zero) 해석을 이용하여 모델의 안정성을 평가하였다. 여기서 추정률은 손실함수의 개념으로 평균제곱오차 식(5)에 의하여 도구박스를 이용해 추정하였다.
둘째, 제안한 모델을 적용하여 수치적으로 해석하고 추정하여 유의성 검증을 하였다. 유의성 검증에는 극-영점 해석을 통한 시스템 안정도 검증방법을 사용하였다.
획득한 전달함수 모델의 적합성을 판정하기 위하여 극-영점 해석을 실시하였다. Fig.

이론/모형

그래서 본 연구에서는 MATLAB에서 제공하는 시스템 식별 도구 박스(System Identification Toolbox)의 ‘mpctool’ 을 이용하여 선체 운동 추정 모델의 전달함수 계수를 구하였다(Mathworks, 2015).
격자를 생성하는 상용프로그램인 ICEM CFD를 이용하여 전체 유동 영역에는 Tetra Mesh를 생성하고 선체 벽면에는 Prism 격자를 생성하여 사용한 총 격자수는 약 2,429,959 만개 Nodes이다. 난류 모델은 SST모델을 사용하였으며, 자유표면의 거동을 모사하기 위해 등 균질 다상유동모델을 사용하였다.
선체의 운동 데이터는 ANSYS CFX 17.2를 이용한 전산유체역학 시뮬레이션을 통해 획득하였고, 선체 운동 추정 모델은 전자공학에서 증명된 시스템 식별(System Identification) 모델을 이용하였다(Viberg, M, 1995; Kim, B. H. & Park, T. 2007).
둘째, 제안한 모델을 적용하여 수치적으로 해석하고 추정하여 유의성 검증을 하였다. 유의성 검증에는 극-영점 해석을 통한 시스템 안정도 검증방법을 사용하였다.

성능/효과

본 연구결과를 통하여, 1) 단일 해양 파 조건하에서 선체의 운동을 추정할 수 있었고, 2) 이를 통해 선체운동 추정모델이 유의성을 가진 모델임을 알았다. 하지만 시스템을 선형 시불변으로 가정하였으며 SISO라고 가정하였기에 외란 및 과적합의 한계가 있었다.
이에 반하여 저차원의 시스템 추정 차수를 가진 모델은 추정률과 시스템 안정도 모두 상대적으로 낮았다. 그래서 시스템 추정 차수에 따라 추정률과 안정도가 높은 추정이 가능함을 알았다.
본 연구에서는 선형-시불변(Linear Time-invariant) 시스템을 이용하여 선체 운동의 전달함수 모델을 제안하고, 이 모델을 이용하여 선체 운동 시스템의 특성을 전달함수로 추정하였다. 선체 운동 전달함수 모델을 모델링 한 결과로부터 임의의 파랑에 의해 발생한 선체의 롤 운동 추정이 가능하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다.

후속연구

하지만 시스템을 선형 시불변으로 가정하였으며 SISO라고 가정하였기에 외란 및 과적합의 한계가 있었다. 향후, 다양한 조건의 해양 파 조건하에서 6자유도 운동이 다중출력되는 조건의 6자유도 전달함수 추정모델에 관한 연구를 진행하고자 한다.

참고문헌 (10)

ANSYS CFX 17.2(2016), ANSYS Inc.
Delftship(2019), Delftship marine software, http://www.delftship.net
HHIC(2009), Final Trim, Stability & Longitudinal Strength Calculation, HHIC.
HHIC(2009), General Arrangement, HHIC.
Kim, B. H. and Park, T.(2007), "Estimation of cable tension force using the frequency-based system identification method" Journal of Sound and Vibration, Vol. 304, pp. 660-676.

상세보기
Kim, B. N. et al.(2009), "The Comparison of Flow Simulation Results around a KLNG Model Ship", Journal of the Society of Naval Architects of Korea. The Society of Naval Architects of Korea, Vol. 46, pp. 219-231.
Lee, C. H. et al.(2015), "A study on evaluation of ship motion in irregular waves", Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology, Vol. 51, pp. 504-511.
Ljung, L.(1999), System identification. Wiley Encyclopedia of Electrical and Electronics Engineering, pp. 1-19.
Mathworks Inc.(2015), "System identification toolbox user guide 9.2"
Viberg, M.(1995), "Subspace-based methods for the identification of linear time-invariant systems" Automatica, Vol. 31, pp. 1835-1851.

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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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