Diseño de buques adaptado al comportamiento en la mar mediante inteligencia artificial

[SPA] La inteligencia artificial (IA) es un campo que ha venido desarrollándose en las ultimas décadas, con énfasis en sistemas inteligentes para reconocimiento de escritura, sistemas de voz, sistemas autónomos, etcétera. En el ámbito de la arquitectura naval, la aplicación de la IA puede tener una relevancia notable, sobre todo como herramientas predictivas para evaluar el grado de cumplimiento de las expectativas de diseño. Esta Tesis Doctoral se centra en la aplicación de herramientas de machine learning (ML) para evaluar un aspecto concreto de la arquitectura naval, como es el comportamiento en el mar de los buques. Para ello, se han desarrollado algoritmos basados en redes neuronales artificiales (RNA). Además, estos algoritmos no requieren de la geometría exacta del casco, ya que solo dependen de un número limitado de coeficientes adimensionales de las formas del buque. En esta Tesis Doctoral se presentará la metodología utilizada para obtener la mejor arquitectura de RNA, generar la base de datos de buques utilizada para el entrenamiento y, para, el posterior tratamiento de datos que permita la correcta predicción de los objetivos. Se ha utilizado un código potencial 3D para resolver el problema de radiación-difracción de olas mediante el método de los elementos de contorno, en inglés, boundary element method (BEM), obteniendo las matrices de masa añadida, de amortiguamiento y las fuerzas de excitación para diferentes direcciones de ola y velocidades. El principal resultado de esta Tesis, es el desarrollo de una RNA capaz de predecir instantáneamente el comportamiento en la mar de buques monocasco y con una precisión similar a la del código BEM de entrenamiento. Además, se presentan dos casos de aplicación de los algoritmos desarrollados en el marco de la Tesis. En ambos casos de aplicación, se aprecian claramente las ventajas de la utilización de la IA frente a los métodos tradicionales de cálculo de comportamiento en la mar, ya que con estos últimos no se podrían llevar a cabo los estudios realizados en los casos de aplicación.

Author

• Romero Tello, Pablo

• Construcción naval
• Tecnología naval
• Inteligencia artificial (IA)
• Herramientas de machine learning (ML)

Identifier

hdl:10317/13762

OAI identifier oai:identifier

oai:repositorio.upct.es:10317/13762