선박의 아웃리거에 의한 선박 안정성(요동 감쇄)
Reduction Of Outrigger Wide To Maximize Fishing Boat ...
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2024. 8. 5. — Moreover, broader outriggers can amplify vessel motion, leading to extended oscillation periods, ... of the boat with and without the use ...

1. 연구 배경:
- 프리기 지역의 주깅(Jukung) 어선들은 넓은 아웃리거(약 5미터) 때문에 해안 가까이 정박하기 어려운 문제가 있습니다.
2. 연구 목적:
- 아웃리거 폭을 줄여 PPN 프리기 항구의 정박 용량을 늘리면서도 선박 안정성을 유지하는 방법을 찾고자 합니다.
3. 연구 방법:
- 다양한 아웃리거 폭(1.5m, 1.25m, 1m, 0.75m)에 대해 선박 안정성을 분석했습니다.
- HSC 2000 Annex 7과 Annex 749 (18) Ch3 설계 기준을 사용했습니다.
4. 주요 결과:
- 아웃리거 폭을 1미터로 줄여도 선박 안정성 기준을 충족합니다.
- 이 변경으로 15미터 정박지에서 정박 효율을 66% 높일 수 있습니다.
- PPN 프리기 동쪽 부두의 주깅 선박 수용량이 142척에서 236척으로 증가합니다.
5. 결론:
- 아웃리거 폭을 줄이면 항구 인프라를 최적화하고 프리기 어업 공동체의 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
이 연구는 전통적인 어선 설계를 현대화하여 항구 용량과 효율성을 개선하는 방법을 제시하고 있습니다.
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세상의모든계산기
클로드 Sonnet 3.5에게 수치적으로 분석해 달라고 했습니다.


import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.signal import find_peaks # 파도 프로파일 생성 함수 def generate_wave_profile(time, amplitude, frequency): return amplitude * np.sin(2 * np.pi * frequency * time) # 선박 요동 각도 계산 함수 def calculate_boat_angle(wave_height, outrigger_width): base_angle = np.arctan(wave_height / 5) # 기본 각도 (아웃리거 없을 때) if outrigger_width == 0: return np.degrees(base_angle) else: return np.degrees(base_angle / (1 + outrigger_width * 0.5)) # 아웃리거 효과 # 파라미터 설정 time = np.linspace(0, 10, 1000) # 10초 동안 1000개 데이터 포인트 wave_amplitude = 2 # 파도 진폭 (미터) wave_frequency = 0.5 # 파도 주파수 (Hz) # 파도 프로파일 생성 wave_profile = generate_wave_profile(time, wave_amplitude, wave_frequency) # 아웃리거 폭 범위 설정 outrigger_widths = [0, 0.75, 1, 1.25, 1.5, 2] # 그래프 설정 plt.figure(figsize=(12, 8)) # 파도 프로파일 플롯 plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(time, wave_profile, label='Wave Profile') plt.title('Wave Profile') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Wave Height (m)') plt.legend() # 선박 요동 각도 플롯 plt.subplot(2, 1, 2) for width in outrigger_widths: boat_angles = [calculate_boat_angle(h, width) for h in wave_profile] plt.plot(time, boat_angles, label=f'Outrigger Width: {width}m') plt.title('Boat Roll Angle for Different Outrigger Widths') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Roll Angle (degrees)') plt.legend() plt.tight_layout() plt.show() # 최대 요동 각도 분석 max_angles = [] for width in outrigger_widths: boat_angles = [calculate_boat_angle(h, width) for h in wave_profile] peaks, _ = find_peaks(boat_angles) max_angle = np.mean(np.array(boat_angles)[peaks]) max_angles.append(max_angle) # 최대 요동 각도 플롯 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(outrigger_widths, max_angles, 'bo-') plt.title('Maximum Roll Angle vs Outrigger Width') plt.xlabel('Outrigger Width (m)') plt.ylabel('Maximum Roll Angle (degrees)') plt.grid(True) plt.show() # 결과 출력 for width, max_angle in zip(outrigger_widths, max_angles): print(f"Outrigger Width: {width}m, Max Roll Angle: {max_angle:.2f} degrees")인공지능 정말 똑똑하네요.
인공지능은 아직 개발 초기단계라는거...
세상의모든계산기 님의 최근 댓글
참고 - [공학용 계산기] 정적분 계산 속도 벤치마크 비교 https://allcalc.org/9677 2025 12.11 다른 계산기의 경우와 비교 1. TI-nspire CAS ㄴ CAS 계산기는 가능한 경우 부정적분을 먼저하고, 그 값에 구간을 대입해 최종값을 얻습니다. ㄴ 부정적분이 불가능할 때는 수치해석적 방법을 시도합니다. 2. CASIO fx-991 ES Plus ㄴ CASIO 계산기의 경우, 적분할 함수에 따라 시간이 달라지는 것으로 알고 있는데, 정밀도를 확보할 별도의 알고리즘을 채택하고 있는 것이 아닐까 생각되네요. 2025 12.11 일반 계산기는 보통 리셋기능이 따로 없기 때문에, 다른 요인에 영향을 받을 가능성은 없어 보이구요. '원래는 잘 되었는데, 지금은 설정 값이 날아간다'면 메모리 값을 유지할만큼 배터리가 꾸준하게 공급되지 않기 때문일 가능성이 높다고 봐야겠습니다. - 태양광이 있을 때는 계산은 가능하지만, 서랍등에 넣으면 배터리가 없어서 리셋 https://blog.naver.com/potatoyamyam/223053309120 (교체 사진 참조) 1. 배터리 준비: * 다이소 등에서 LR54 (LR1130) 배터리를 구매합니다. (보통 4개 들이 1,000원에 판매됩니다. LR44와 높이가 다르니 혼동하시면 안됩니다.) 2. 준비물: * 작은 십자드라이버 (계산기 뒷면 나사용. 이것도 없으시면 다이소에서...) 3. 커버 분해: * 계산기 뒷면의 나사를 풀고, 머리 부분(윗부분)의 커버를 조심스럽게 분해합니다. (참고해주신 블로그 사진을 보시면 이해가 빠르실 겁니다.) 4. 배터리 교체: * 기존 배터리를 빼냅니다. * 새 LR54 배터리의 '+'극 방향을 정확히 확인하여 제자리에 넣어줍니다. (대부분의 경우 '+'극이 위로 보이도록 넣습니다.) 5. 조립: * 커버를 다시 닫고 나사를 조여줍니다. * 블로그 사진을 보니 배터리 연결선 등이 눌려서 씹혀 있네요. 원래 씹히도록 설계를 안하는데, 원래 그렇게 만들어 놓은 건지? 모르겠네요. 여튼 씹히면 단선될 가능성이 있으니, 잘 보시고 플라스틱 틈새 등으로 적절히 배치해서 안씹히게 하는 것이 좋습니다. 6. TAX 재설정: * 계산기의 전원을 켜고 TAX 요율을 10%로 다시 설정합니다. 2025 12.10 TI-nspire 입력 방법 solve({x+a+b=5,x)|a=1 and b=2 2025 12.01 질문하실 때는 항상 계산기 모델명을 정확하게 적으셔야 합니다. 2025 12.01