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Shipbuilding

주요 선박 제조업체들은 CAE 솔루션을 활용하여 혁신적인 선박 설계와 경제적인 운영을 실현하고 있습니다. 다양한 적용 사례들을 살펴보세요

[ENG] Automation of local model by using FEGate for ship and generation of structural strength prediction model based on machine learning by using simulation data

G-NAOE 2024 발표 논문 안재욱, 장신우 (라온엑스솔루션즈) / 정호영, 고특진 (한화오션)

[ENG] Automation of local model by using FEGate for ship and generation of structural strength prediction model based on machine learning by using simulation data

[ENG] Innovative Approach for Evaluating Safety and Performance of Ship Hull Structures through Collaboration between Classification Societies, Shipyards, and Software Developers

G-NAOE 2024 발표 논문 안재욱, 장준태 (라온엑스솔루션즈) / 장기복 (삼성중공업) / 하광철 (로이드선급)

[ENG] Innovative Approach for Evaluating Safety and Performance of Ship Hull Structures through Collaboration between Classification Societies, Shipyards, and Software Developers

소형선박의 엔진룸의 냉각팬의 효과 검증과 열전달(HeatPath) 영향 분석

Industry: Shipbuilding | Software: Hexagon Cardle CFD – scFlow, scMonitor, scFlowpost, HeatPathView

소형선박의 엔진룸의 냉각팬의 효과 검증과 열전달(HeatPath) 영향 분석

FFS를 활용한 진동 Normal Mode 해석 사례

2023 라온엑스 유저 컨퍼런스 TRACK1 FEGate for Ship 발표 자료 / 발표자: 정성인 (현대삼호중공업 )

FFS를 활용한 진동 Normal Mode 해석 사례

FEGate for Ship을 활용한 전선진동해석 및 평가 사례

2023 라온엑스 유저 컨퍼런스 TRACK1 FEGate for Ship 발표 자료 / 발표자: 이상훈 (케이조선)

FEGate for Ship을 활용한 전선진동해석 및 평가 사례

pSeven을 활용한 선박의 횡동요 예측에 관한 연구

2023 라온엑스 유저 컨퍼런스 TRACK2 AI&CAE 발표 자료 / 발표자: 박준범 (한국해양대학교)

pSeven을 활용한 선박의 횡동요 예측에 관한 연구

FEGate for Ship FRA를 활용한 진동 업무소개

2023 라온엑스 유저 컨퍼런스 TRACK1 FEGate for Ship 발표 자료 / 발표자: 진봉만 (삼성중공업)

FEGate for Ship FRA를 활용한 진동 업무소개

LR ShipRight와 FFS의 연계 및 활용 사례와 추후 개발방안

2023 라온엑스 유저 컨퍼런스 TRACK1 FEGate for Ship 발표 자료 / 발표자: 김영환 (로이드선급협회)

LR ShipRight와 FFS의 연계 및 활용 사례와 추후 개발방안

FFS를 활용한 BV 선급 LNGC 선수/미 Cargo Hold 해석 사례

2023 라온엑스 유저 컨퍼런스 TRACK1 FEGate for Ship 발표 자료 / 발표자: 김태욱 (한화오션)

FFS를 활용한 BV 선급 LNGC 선수/미 Cargo Hold 해석 사례

FEGate for Ship (FFS)의 local model 자동화 및 시뮬레이션 데이터를 활용한 기계학습 기반의 구조 강도 예측 모델 생성

일반적으로 선박의 구조 강도해석을 수행할 때 FEM 모델 생성 후 상용 Solver 로 해석을 진행한다. 또한 이 과정에서 보강이 필요한 구조의 추가적인 해석을 위해서는 기존 모델

FEGate for Ship (FFS)의 local model 자동화 및 시뮬레이션 데이터를 활용한 기계학습 기반의 구조 강도 예측 모델 생성

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