1.模型実験データを用いて、Hybrid数値解析の精度を検証した。LNG船模型実験データに基づき、昨年度作成した粒子法と3次元パネル法の連成シミュレーションツールを用いて、Hybrid数値解析モデルを作成した。模型実験の波条件にあわせて複数の波条件で数値シミュレーションを実施した。船体運動とタンク内流体荷重について、模型実験データとの比較により、Hybrid数値シミュレーションの予測精度を検証した。 2.線形ポテンシャル理論に基づく数値解析モデルを作成し、検証した。線形ポテンシャル理論に基づき、LNG船模型実験の線形数値解析モデルも作成した。線形解析とHybrid解析方法の特徴性を検討した。最悪短期海象以外は、線形解析法を用いて短時間で計算可能であり予測精度も十分高いが、一方で、LNG船の事故や船体構造損傷を未然に防ぐためには、最悪短期海象での最大荷重を求める必要があり、これまで線形解析法の予測精度は不十分であったが、本研究で提案したHybrid法を利用することにより、予測精度を向上させることができた。 3.高性能GPGPUサーバーを構築した。本研究において、高速大規模並列数値シミュレーションを実現するため、最先端GPU並列計算技術を習得し、本研究に活用した。GPUの活用により、従来のCPU計算と比べて計算効率が大いに向上した。 4.研究情報収集。他の研究者らが実施した粒子法数値解析と、液体タンクを搭載したLNG船模型実験に関する研究情報を収集した。 5.本研究の研究成果をまとめた。
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