A Decision Making Process for the Selection of Better Ship Main Dimensions with the Fuel EEDI Requirements
Notice bibliographique
Résumé
Initial ship design necessitates the evaluation of main ship parameters in order to obtain a feasible design solution satisfying the design objectives. Traditionally, relationships between the main dimensions and design parameters of proven designs provided the basis of a successful and safe solution. This approach restrains the designer from improving the design with respect to possible conflicting design criteria. Pareto frontier technique has widely been utilized in the design of ships, mainly at the advanced design stages for multi-objective optimization problems. As the principal dimensions of a ship, are vital on the performance of a vessel, major improvements in performance may be achieved by selecting “better” principal dimensions. This paper proposes to integrate in the Pareto technique studied earlier by the authors, the EEDI perspective at an early stage in the a decision-making process for the selection of better main dimensions with respect to multiple conflicting criteria. The previous work on the subject showed that rather promising results could be obtained for fishing boats, naval ships and planning hulls. In this case additional requirements are included in the selection using the expected fuel consumption into the owner requirements. The study is now limited to displacement type vessels and well known and tested resistance, seakeeping and propeller algorithms. A Pareto Front has been observed for all cases studied and is seen as a technological barrier for the ship performance with respect to main dimensions. We believe that the procedure developed reduces future conflicts in the design along the design spiral and satisfying the EEDI fuel reduction requirements. The improved performance of the design with respect to the conflicting design criteria at the initial stage of design also serves as a better basis for further optimization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».