Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 5

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  prom ro-ro
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
The paper presents approximations of added wave resistance useful in the early stage of designing ro-ro ferries. Reference added wave resistance values were calculated by means of SEAWAY software based on accurate numerical methods. Approximating function was elaborated by using the artificial neural networks. The model values were calculated by means of 448 ferry shape variants assuming conventional waving parameters and ferry movement parameters. Such approach permitted the replacement of the complicated numerical model with a simple analytical model based on basic hull shape parameters.
PL
W pracy przedstawiono aproksymacje dodatkowego oporu od fali przydatne na wstępnym etapie projektowania promów ro-ro. Wartości wzorcowe dodatkowego oporu od fali obliczono przy użyciu programu SEAWAY. Aproksymacje opracowano za pomocą sztucznych sieci neuronowych. Wartości wzorcowe obliczono dla 448 wariantów kształtu promu, przyjmując umowne parametry falowania oraz parametry ruchu promu. Takie podejście pozwoliło zastąpić skomplikowany model numeryczny prostym modelem regresyjnym, bazującym na podstawowych parametrach geometrycznych kadłuba.
EN
The methods herein described deal with predicting the added resistance in waves and may be useful in the preliminary stage of ro-ro ferry design. The research was aimed at replacing the complex numerical model with an approximating model based on the principal design parameters. To achieve this aim the author uses the methods of linear regression and theory of artificial neural networks. The resulting mathematical relationships allow to predict the added resistance in waves by utilizing the basic design parameters of the ship and wave parameters. The research results lead to a comparison of applicability of the linear regression and artificial neural networks theory in prediction of the added resistance in waves at the stage of ship parameters design.
PL
W pracy przedstawiono metody prognozowania dodatkowego oporu na fali przydatne na wstępnym etapie projektowania promów ro-ro. Celem badań było zastąpienie skomplikowanego modelu numerycznego prostym modelem aproksymacyjnym bazującym na podstawowych parametrach projektowych. Do osiągnięcia tego celu wykorzystano metody regresji liniowej oraz teorię sztucznych sieci neuronowych. W rezultacie opracowano zależności matematyczne pozwalające na przewidywanie dodatkowego oporu na fali na podstawie podstawowych parametrów projektowych statku i parametrów falowania. Uzyskane wyniki badań pozwoliły na porównanie możliwości wykorzystania regresji liniowej i teorii sztucznych sieci neuronowych do przewidywania dodatkowego oporu na fali na etapie parametrycznego projektowania statku.
EN
Design guidelines are presented for predicting added wave resistance useful at the early stage of designing ro-ro ferries. The guidelines were prepared on the basis of regression analysis of model values of added wave resistance. The model values were calculated by means of 448 ferry shape variants assuming conventional waving parameters and ferry movement parameters. Such approach permitted the replacement of a complicated numerical model with a simple regression model based on basic design parameters.
PL
W pracy przedstawiono wskazówki projektowe dotyczące prognozowania dodatkowego oporu na fali przydatne na wstępnym etapie projektowania promów ro-ro. Wskazówki opracowano w oparciu o analizę regresji wartości wzorcowych dodatkowego oporu na fali. Wartości wzorcowe obliczono za pomocą dokładnych metod numerycznych dla 448 wariantów kształtu promu, przyjmując umowne parametry falowania oraz parametry ruchu promu. Takie podejście pozwoliło zastąpić skomplikowany model numeryczny prostym modelem regresyjnym bazującym na podstawowych parametrach projektowych.
PL
W pracy przedstawiono wskazówki projektowe dotyczące prognozowania dodatkowego oporu na fali przydatne na wstępnym etapie projektowania promów ro-ro. Wskazówki opracowano w oparciu o analizę regresji wartości wzorcowych dodatkowego oporu na fali. Wartości wzorcowe obliczono za pomocą dokładnych metod numerycznych dla 512 wariantów kształtu promu przyjmując umowne parametry falowania oraz parametry ruchu promu. Takie podejście pozwoliło zastąpić skomplikowany model numeryczny prostym modelem regresyjnym bazującym na podstawowych parametrach projektowych.
EN
In the work there have been presented design guidelines concerning the predicting of added wave resistance useful in the early stage of designing ro-ro ferries. The guidelines were prepared on the basis of regression analysis of model values of added wave resistance. The model values were calculated by means of 448 ferry shape variants assuming conventional waving parameters and ferry movement parameters. Such approach permitted the replacement of the complicated numerical model with a simple regression model based on basic design parameters.
EN
This paper presents the multi-criteria design parameters of the optimisation of the ROPAX ferry using sea-keeping characteristics and additional wave resistance. The design criteria were formed using the method based on deterministic scenario and the partial objective functions were determined as artificial neuron networks. The design parameters' optimisation was carried out with the Pareto method. The best design variants were chosen using the elements of fuzzy logic that allowed, among other things, to present design quality with linguistic variables. This approach allowed choosing the best variant concerning all criteria at the same time.
PL
W artykule przeprowadzono wielokryterialną optymalizację parametrów projektowych promu pasażersko-samochodowego pod kątem wybranych właściwości morskich i dodatkowego oporu statku na fali. Kryteria projektowe sformułowano posługując się metodą opartą na scenariuszach deterministycznych, natomiast funkcje celów cząstkowych wyznaczono w postaci sztucznych sieci neuronowych. Optymalizację parametrów projektowych przeprowadzono metodą Pareto. Do wyboru najlepszych wariantów projektowych wykorzystano elementy logiki rozmytej, co pozwoliło m.in. na przedstawienie walorów projektu za pomocą zmiennych lingwistycznych. Takie podejście umożliwiło wybór wariantu najlepszego pod kątem wszystkich kryteriów jednocześnie.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.