초록

AI-Helper

선박은 충돌회피 및 변침을 목적으로 선회를 수행한다. 부적절한 화물 적재 및 선회 중 과도한 타각을 사용하면 전복사고로 이어질 수 있다. 선회 중 선박동적상태가 실시간으로 변화하기 때문에 항해사들은 선회 중 횡경사의 위험을 인지하기 어렵다. autopilot에서 추정된 조종성 지수를 이용하여 선회 중 횡경사를 예측하였다. Autopilot의 Kalman filter를 통하여 추정된 조종성 지수는 실시간으로 예측이 가능하며, 추정된 선회성 지수로부터 선회반경을 구하고 선회 중 횡경사의 계산이 가능하였다. 본 연구는 선회 중 위험횡경사 예방에 관한 기초자료로 활용하고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

The ships are turning for the purpose of collision avoidence and change of course. It is possible that ships have capsizing accident when improper loading of cargo and excessive use rudder angle in turning. It is difficult for navigation officers to recognize the danger of heeling during a turn, bec...

The ships are turning for the purpose of collision avoidence and change of course. It is possible that ships have capsizing accident when improper loading of cargo and excessive use rudder angle in turning. It is difficult for navigation officers to recognize the danger of heeling during a turn, because the dynamic state of the ship changes in real time. Thus, in this study, ship's heeling angle was predicted during turning using the maneuverability indices estimated from the ship's autopilot. The maneuverability indices estimated through the Kalman filter of Autopilot is real-time predictable. The turning radius was obtained from the estimated Index of turining ability and calculations of the heeling angle were possible in turning. It is intended to be used as a basic data on the prevention of danger heeling angle during turning.