APLICACIONES DE LA OPTIMIZACION EN EL DISEÑO DE EMBARCACIONES DE SERVICIO FLUVIAL

(Proyecto: “Optimización de Embarcaciones para Uso Fluvial Ecuatoriano”, CONESUP CON03)

José R. Marín López, Facultad de Ing. Marítima - ESPOL,

Km 30.5 Vía Perimetraljrmarin@espol.edu.ec

Embarcaciones actualmente en servicio:

Serv. Hospitalario

Transp. Carga y Pasajeros

Problema de Optimización:

Max./Min.: , donde: es el vector de Variables de Decisión / Diseño.

)X(F

n

2

1

X

...

X

X

X

Sometida a(Restricciones):

m,1j,0.0)X(gj

l,1k,0)X(hk

n,1i,XXX uii

li

Desigualdad

Igualdad

Laterales

1. Definición de las Formas a partir de

las Variables de Decisión

Para implementar un esquema de Optimización:

3. Optimización para Minimizar la

Resistencia al Avance

CONMIN: CONstrainedMINimizationVanderplaats, G., NASA Technical Memorandum, NASA TM X-62,282

2. Estimación dela Resistencia

al Avance

Desplazamiento/Planeador

Froude => CB

Definición de las Formas (1)(Desplazamiento: Servicio Hospitalario):Variables de Decisión: L y T,Area Hosp.=82 m2, v=9.5 nudos

Manga: B Wcasco Volumen

CB => CM

CP => CPF

Fn => lcb

Smoj(V, B, T, CB )

R, Holtrop

70

75

80

85

90

95

100

18. 00 19. 00 20. 00 21. 00 22. 00 23. 00 24. 00 25. 00 26. 00 27. 00 28. 00

SMSHCP DANCK2 SCHNEE LAP DANCK1

Parámetros requeridos: L, B, T Vol, SMOJ, CB, CP, CM, CWL

LCB, AT, IPOPA, iE, UK2, SAPEN

RF: Resistencia Friccional (ITTC 1957)RW: Resistencia por Formación de Olas,RAPP: Resistencia de los apéndices,RTR: Resistencia por inmersión del espejo, y,RA: Resistencia por Correlación Modelo-Prototipo.

ATRAPPW1FTotal RRRR)k1(RR

Estimación de la Resistencia (2): método de Holtrop (Desplazamiento: Servicio Hospitalario)

Holtrop, J., “A Statistical Re-Analysis of Resistance and Propulsion Data”. International Shipbuilding Progress, Nov. 1984

24

d1521AW FncosmFnmexpgcccR

Definición de las Formas (Planeadores: Transporte de Carga ó Pasajeros):

Variables de Decisión: L, CB, T, LCG, , tcasco

vcarga=12-15 nudos, vpasaj=15-20 nudos

Manga: B Wcasco(tc) Vol. (L, CB,T)

CB => CM

CP => CPF

R, Savitsky+Blount

KG (zcasc, zmaq, zcarg)

Mto. Flec. encallado

)l*90.0*2l*74.0(LA tadocosfondoTCasco

Parámetros requeridosVol, BM, , LCG, VCG, , f

Estimación de la Resistencia (2): método de Savitsky (Planeador: Transporte de Carga y Pasajeros)

•Savitsky, D., Hydrodynamic Design of Planing Hulls. MT’64 •Blount, D. y Fox, D., Small-Craft Power Prediction. MT’76

Resultados de la Optimización – Servic. Hospit.

WCascoyRAvance,)x('fwf/)x(fw)x(fPK

1kkk

K

1k

0kkkk

Restricciones: ACbta >82 m2, y, GMT >0.15 m (Exig. Estructural?)

CONVERGENCIA FUNCIÓN OBJETIVO

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

0 5 10 15 20 25 30 35 40# Iteración

m/m

CONVERGENCIA L

19

19.5

20

20.5

21

21.5

22

22.5

0 5 10 15 20 25 30 35 40# Iteración

m

CONVERGENCIA A. Cbta.

0

20

40

60

80

100

120

140

0 5 10 15 20 25 30 35 40# Iteración

m2

… Resultados de la Optimización (75%Ravance, 25%Wcasco)

Resultados de la Optimización – Carga (100%Ravance)

Transporte de Carga

285.0290.0295.0300.0305.0310.0315.0320.0325.0330.0335.0

0 20 40 60 80 100Iteración

R, k

g

12 n

13.5 n

15 n

Transporte de Carga

7.0

7.5

8.0

8.5

9.0

9.5

10.0

0 20 40 60 80 100Iteración

L,

m

12 n

13.5 n

15 n

Transporte de Carga

3.0

3.5

4.0

4.5

5.0

5.5

6.0

0 20 40 60 80 100Iteración

L/B

12 n

13.5 n

15 n

Restricciones: GMT>0.25 m, ACbta,>10 m2, cub<600 kg/cm2, casco/L<0.1 cm/m, y, 4.5<L/B<12

V=12, 13.5 y 15 nudos

Transporte de Carga

295

300

305

310

315

320

325

330

335

340

345

8 9 10 11 12

L, m

R, k

g

12 n

13.5 n

15 n

Transporte de Carga

295

300

305

310

315

320

325

330

335

340

345

0.15 0.2 0.25 0.3

T, m

R, k

g

12 n

13.5 n

15 n

Transporte de Carga

295

300

305

310

315

320

325

330

335

340

345

0.7 0.8 0.9 1

Wcasco, tons

R, k

g

12 n

13.5 n

15 n

Resultados de la Optimización – Pasaj. (100%Ravance)

Restricciones: GMT>0.25 m, ACbta,>14.6 m2, cub<600 kg/cm2, casco/L<0.1 cm/m y, 4.5<L/B<12

V=15, 17.5 y 20 nudos

Transporte de Pasajeros

250.0

270.0

290.0

310.0

330.0

350.0

370.0

0 50 100 150Iteración

R, k

g

15.0 n

17.5 n

20.0 n

Transporte de Pasajeros

7.0

7.5

8.0

8.5

9.0

9.5

10.0

10.5

11.0

0 50 100 150Iteración

L, m

15.0 n

17.5 n

20.0 n

Transporte de Pasajeros

10.0

11.0

12.0

13.0

14.0

15.0

16.0

17.0

18.0

0 50 100 150Iteración

Ac

arg

o, m

2

15.0 n

17.5 n

20.0 n

Transporte de Pasajeros

295

300

305

310

315

320

325

330

335

8 9 10 11 12

L, m

R, k

g

15.0 n

17.5 n

20.0 n

Transporte de Pasajeros

295

300

305

310

315

320

325

330

335

0.15 0.2 0.25 0.3T, m

R, k

g

15.0 n

17.5 n

20.0 n

Transporte de Pasajeros

295

300

305

310

315

320

325

330

335

0.7 0.8 0.9 1

Wcasco, tons

R, k

g

15.0 n

17.5 n

20.0 n

… Resultados de la Optimización – Carga/Pasaj.

Resistencia al Avance

0.0

50.0

100.0

150.0

200.0

250.0

300.0

350.0

400.0

12.0 14.0 16.0 18.0 20.0v, nudos

R, k

g

CARGA

PASAJEROS

PASAJEROS/Carga

… Resultados de la Optimización – Carga/Pasaj.

Comentarios finales

Se pudo (sin considerar corrección por profund. limitada):

Reducir la Resistencia al Avance de Hosp. 1 a 9.5 nudos: 759.20 kg; nuevo diseño, reduce al 68% la Resistencia al Avance (519.7 kg). El peso del casco se incrementa de 8.51 a 8.94 toneladas, 5%.

Un óptimo local para transportar carga tiene una eslora de 9.26 metros, para el rango de velocidades dado. Para el caso del transporte de pasajeros, es preferible una eslora de 9.82 metros. La de pasajeros es más eficiente que la de carga. Los calados para los diseños óptimos están entre 0.20-0.25 m.

•Optimización de una embarcación para prestar servicio hospitalario fluvial•Optimización de embarcaciones planeadoras fluviales para transporte de carga y pasajeros

http://www.fimcm.espol.edu.ec/web%20profesores/jrmarin/index.htm