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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조영준 (HD현대중공업) 오민재 (울산대학교)
저널정보
(사)한국CDE학회 한국CDE학회 논문집 한국CDE학회 논문집 제28권 제4호
발행연도
2023.12
수록면
560 - 569 (10page)
DOI
10.7315/CDE.2023.560

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

회귀분석을 이용한 초기 설계 단계의 추진 축계 비틀림 진동 추정
조영준 ,  오민재 한국CDE학회 논문집 2023.12 학술저널

2022

머신러닝을 이용한 초기 설계 단계에서의 추진 축계 비틀림 진동 추정
조영준 자동차선박기술 2022.01 학위논문

초록· 키워드

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Propulsion shaft system in a large vessel propelled by two stroke main engine consists of long shaft from engine crankshaft to propeller. In the propulsion mechanism, vibratory torque from the engine gives repetitive twist which is referred as torsional vibration in such shaft system that results in fatigue damage of the shaft. In order to prevent lethal shaft damage, torsional vibration of propulsion shaft system has been analyzed by solving differential equations. Traditionally, the process of selecting anti-vibration countermeasures is determined and optimized by iterative analysis process with human judgment. In the study a sample set of data was utilized to find regression equations for the torsional vibration aspect – natural frequency and peak torsional response. Multivariate Polynomial Regression (MPR) as one of the machine learning methods is considered the most probable as it enables to provide regression equation with high order and interactions between variables. This approach with the machine learning is able to provide an assistance for an optimized countermeasure in the early shaft design stage.
#Propulsion shaft system #Torsional vibration #Regression #Shipbuilding

목차

ABSTRACT
1. 연구 배경
2. 축계 비틀림 진동과 회귀분석
3. 회귀분석을 위한 변수 및 회귀 모델
4. 결과
5. 결론
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Jeon, H.J. and Lee, D.C., 2003, Vibration of Propulsion Shafing, Hyosung Munhwa Company, Busan, pp.1-2. google schola MAN-ES, https://www.man-es.com/ google schola Geislinger gmbh blog, https://www.geislinger.com/blog/?category=application google schola Ju, Y.-J., Kim, M.-S., Kim, K.-S. and Lee, J.-H., 2020, Comparison of Machine Learning Algorithms Applied to Classification of Operating Condition of Rotating Machinery, Korean Journal of Computational Design and Engineering, 25(1), pp.77-87. google schola Lee, S.H., Yang, J.H. and Lee, S.H., 2013, Application of Machine Learning Techniques to Infer Driver's Lane-Change Intent, Proceedings of the Society of CAD/CAM Conference, pp.460-463. google schola

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