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Estrategias para la eficiente optimización multiobjetivo de cascos mediante simulaciones con alto costo computacional TU-Berlin / FRIENDSHIP-SYSTEMS GmbH Tesis para título de Diplom-Ingenieur en Arquitectura Naval e Ingeniería Marina – 2006 Miguel Loban, Dipl.-Ing., M.Eng., B.Sc. 23 Octubre 2008 I Seminario Internacional de Ingeniería Naval Ciudad del Saber, Panamá

Agenda • Introducción de mi persona • Introducción y motivación de la tesis • Optimización multiobjetivo • Creación de modelos paramétricos • Principios hidrodinámicos básicos • Aplicación de optimización multiobjetivo en el diseño del casco de un buque SWATH • Conclusiones y seguimiento

Introducción de mi persona • Ingeniero mecánico en tendencia naval UTP – 2002 • Estadía en Alemania - 2003-2005, 2006 • Labores en astillero de Flensburg y primera tesis de grado – 2005 • Beca para representar a TU-Berlin en Michigan – 2005 • Retorno a Berlín y conclusión de última tesis (tema de hoy) – 2006 • Estadía en Ann Arbor, Michigan - 2005-2006 • Maestría (M.Eng.) en Diseño Marino Concurrente • Inspector de Clase con Det Norske Veritas (DNV) – Enero 2007-Presente • DNV Houston, Panamá (barcos en operación) • DNV Corea, China y Vietnam (barcos en construcción)

Intereses • Panamá, barcos, botes, máquinas

Introducción y motivación de la tesis • Optimización para el diseño • Diseño asistido por computadora • Buena relación con el equipo de ingenieros Fuente: Nordseewerke

Descripción de la investigación • Representación del principio matemático de optimización multiobjetivo • Revisión bibliográfica de los más recientes (2006) métodos de optimización multiobjetivo • Representación y selección de las diferentes estrategias • Implementación de los métodos seleccionados e incorporación a la máquina de optimización: FRIENDSHIP-Optimizer • Testeo de cada método seleccionado por medio de funciones matemáticas básicas • Formulación de un diseño de buque SWATH con criterios concurrentes como resistencia, desplazamiento y capacidad de carga

Descripción de la investigación • Creación de modelos paramétricos del buque SWATH utilizando el CAD software: FRIENDSHIP-Modeler • Simulación numérica de la resistencia por olas utilizando el programa FRIENDSHIP-Flow basado en teoría potencial no linear • Inicialización de simulaciones de optimización del casco creado utilizando los algoritmos desarrollados • Comparación de la eficiencia de las diferentes estrategias • Reporte y presentaciones de los resultados

Optimización multiobjetivo (minimización) • Una solución es óptima si por cada y se cumple: o existe por lo menos un tal que: y

Optimización multiobjetivo • Proceso de Jerarquía Analítica para determinar tipos de algoritmos a utilizar. Método seleccionado: Optimización Pareto basada en poblaciones Algoritmos genéticos Enfriamiento/recocido simulado Optimización de cúmulos de partículas

Optimización multiobjetivo Algoritmos Genéticos Ejemplo: Variables se representan en números binarios 9 = [1 0 0 1] 12 = [1 1 0 0] 1 5 = [0 1 0 1] 15 = [1 1 1 1]

Optimización multiobjetivo Enfriamiento/Recocido Simulado

Optimización multiobjetivo Optimización de cúmulos de partículas

Optimización multiobjetivo Testeo de cada algoritmo desarrollado por medio de ecuaciones matemáticas básicas. KURSAWE (Taipei 1992)

Optimización multiobjetivo Resultados de cada algoritmo desarrollado:

Creación de modelos paramétricos

Principios hidrodinámicos básicos • Código de páneles de Rankine, condiciones: • Agua incomprimible, flujo no rotacional • Para flujos no rotacionales las velocidades de las partículas en t, se expresan por potenciales de velocidad • Infinita profundidad, movimiento vertical se desvanece en el suelo marino • El cuerpo es impermeable Ecuación de Bernoulli Ecuación de Laplace Integración sobre superficie mojada

Principios hidrodinámicos básicos • Energía gastada en generar olas

Aplicación de optimización multiobjetivo al diseño de un buque SWATH • Tres objetivos: reducción de resistencia, aumento de superficie de línea de agua, incremento de desplazamiento Rt = -15.55% Awp = +20.4% Disp = +9.3% Rt = -16.3% Awp = +19.3% Disp = +8.4% Rt = -16.6% Awp = +20.0% Disp = +8.1%

Conclusiones • Tres algoritmos de optimización multiobjetivo fueron desarrollados y examinados con respecto a funciones matemáticas reconocidas • Los algoritmos desarrollados cumplieron la tarea de optimizar el casco del buque en todos los aspectos con una carga computacional razonable Fuente: The Naval Architect Design & Construction of Container Ships (2008) – Daewoo Shipyard (DSME) – Friendship-Systems 14,000 TEU Containership

Seguimiento • Para la compañía (FS) los algoritmos fueron integrados a su gama de software • Personal: • Ingresé a una compañía de diseño y optimización de estructuras offshore en Houston (Nov-Dec 2006) • Empecé labores como inspector de clase con DNV en Houston (Jan-Mar, Sept-Oct 2007), Korea (Mar-Jun 2007), Vietnam (Jul-Aug 2007), Panama (Oct 07- presente)

¡Muchas gracias por su atención! Muito obrigado por sua atençao! ?

Fuente: Flensburg Schiffbau-GmbH Fuente: Hyundai Heavy Industries

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