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    • 선박의 아웃리거에 의한 선박 안정성(요동 감쇄)

    • Profile
      • 세상의모든계산기
      • 2024.10.20 - 01:41 2024.10.20 - 01:25 5242 2

     

    Reduction Of Outrigger Wide To Maximize Fishing Boat ...

    iptek its

    https://iptek.its.ac.id › article › download › pdf_266

    PDF

    2024. 8. 5. — Moreover, broader outriggers can amplify vessel motion, leading to extended oscillation periods, ... of the boat with and without the use ...

     


    image.png

     

     

    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.

     

    Attached file
    image.png 128.6KB 54
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    2) 고정기준값 41에 대한 오차 제곱합 계산방법   이건 통계메뉴에서는 딱히 방법이 떠오르지 않네요.  질문하신 것과 같이 적은 갯수의 data라면 직접 입력하시는게 최선입니다.      하지만 DATA 갯수가 수십개 이상이라면? ㄴ 스프레드시트 기능을 이용하시는게 좋겠습니다.  【MENU】【8】   A열에 DATA 입력하고  B로 이동한 후 OPTN 【1】 Fill Formula 【ALPHA】키 방향키 숫자키 등을 이용해 수식 완성   C로 이동후 Formula 수식 입력   D의 빈공간으로 이동 후 OPTN 방향키 아래 누르다보면 Sum 보임 ALPHA 키 이용해서 수식 완성. : 기호는 MENU 버튼 바로 아래 있음 (ALPHA키로 입력) 【=】입력하면  최종결과 확인 * 주의 (B열, C열과 달리) D1 셀은 계산 결과인 951이 직접 입력된 상태이므로 DATA 수정후 recalculation 하여도 자동계산되지 않음.  자동계산을 위해서는 formula 형식으로 입력해야 함.  2026 10.27 1) 통계적 편차제곱합(평균 50.25기준) 입력 방법   【MENU】 【6】 【1】 로 1-var Stat 모드로 진입하여  【48】 【=】 【66】 【=】 【32】 【=】 【55】【=】  DATA 입력  【OPTN】 【3】 【▼】 【▼】   fx-570EX 기종에도 편차제곱합을 바로 보여주진 않습니다.  본문에 나온 것처럼 앞서 계산되어 저장된 각종 변수를 이용해 계산합니다.    【AC】【OPTN】【4】Statistics Calc   이 화면에서 다시  OPTN 하고 (메뉴가 3개로 줄어 있죠?)  여기서 화살표 아래를 내려보면 추가 메뉴가 있습니다.  4개 메뉴에는 각각 아래 하위 메뉴가 있습니다.      이 중에서 필요로 하는 것을 골라 계산하시면 되겠습니다.  Variable 에 있는 값을 이용하면  다른 공식을 쓰셔도 됩니다.  2026 10.27 질문자님, 48,66,32,55 네 개 DATA 의 평균은 50.25라서 41은 평균이 아닙니다. 그래서 식을 두 가지로 나눠서 봐야 합니다. 1) 통계적 편차제곱합(평균 50.25기준)이면 답은 608.75 입니다. 2) 만약 41이라는 고정 기준값에 대한 제곱합을 구하시는 거면 식은 (48-41)²+... 이고 답은 951입니다. 원문에 +로 쓰신 건 -의 오타로 보입니다. 2026 10.27 본문의 변환 위젯에 사용된 전서체 폰트는 대만의 최고 학술 연구 기관인 중앙연구원(Academia Sinica)에서 제공하는 ‘숭희전체(崇羲篆體)’로 전통 한자 서체인 소전(小篆)을 현대 컴퓨터 폰트(글꼴)로 구축한 오픈소스 프로젝트로 개발되었습니다. https://xiaoxue.iis.sinica.edu.tw/chongxi/download.htm 2026 10.20 예제1)      예제2)       예제3)      추가옵션    2026 10.18
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    댓글2

    • Profile 0
      세상의모든계산기
      2024.10.20 - 01:40 2024.10.20 - 01:26 #50633

      클라우드 3.5 Sonnet 에게 시뮬레이션 만들어달라고 요청해 봤습니다.


      논문 던져주고 대충 요청했더니 뚝딱 만들어버리네요. 

       

      https://claude.site/artifacts/5797eeb4-1679-4df7-8329-9c2ee5277cbe

      ㄴ React 로 만들어 줬네요. 게시판에 붙여넣기가 안돼서... 링크로. 

      댓글
    • Profile 0
      세상의모든계산기
      2024.10.20 - 01:38 2024.10.20 - 01:36 #50638

      클로드 Sonnet 3.5에게 수치적으로 분석해 달라고 했습니다. 


      image.png

       

      image.png

       

       

      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...

      Attached file
      image.png 186.2KB 39 image.png 39.1KB 36
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