(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
中・高速艇の過去の実績艇の設計条件と速力馬力性能とからなる実績データに基づいて、設計対象艇の設計条件から速力馬力性能を推定する中・高速艇の速力馬力性能推定方法であって、
ニューラルネットワークからなる写像ネットによって、実績艇の設計条件とその設計条件に対応する実績艇の速力馬力性能との写像関係を学習させた性能推定データベースを構築するものであり、
前記写像ネットは、設計条件より算出した長さ排水容積比、計画フルード数及び計画レイノルズ数からなる入力データから、プロペラの展開面積比、出力係数及び直径係数を出力する複数の出力ネットである第１写像ネットと、
前記長さ排水容積比、前記プロペラの展開面積比及び低出力時から最大出力時までの各速力におけるフルード数とレイノルズ数からなる入力データから、速力馬力性能を示すアドミラルティ係数を出力する第２写像ネットと、から構成され、
ニューラルネットワークからなる随伴ネットによって、前記実績艇の設計条件を入力した学習点の指標と未学習点の指標とを２値数値で表し、学習点密度の高低に応じて学習領域内各点の指標を前記２値の間の連続値に割り当てるようにした学習指標データベースを構築し、且つ前記いずれのネットも入力層、１層以上の中間層及び出力層からなる階層構造を有するように構成し、
前記性能推定データベース及び学習指標データベースに設計対象艇の設計条件を入力して、入力した設計条件の写像として得られる速力馬力性能と、設計条件領域の学習の程度を示す前記指標とを出力させる中・高速艇の速力馬力性能推定方法。
【請求項２】
前記各中間層のニューロン数をいずれも１０以下の整数とした請求項１に記載の中・高速艇の速力馬力性能推定方法。
【請求項３】
中・高速艇の過去の実績艇の設計条件と速力馬力性能とからなる実績データに基づいて、設計対象艇の設計条件から速力馬力性能を推定する中・高速艇の速力馬力性能推定装置であって、
ニューラルネットワークからなる写像ネットによって、実績艇の設計条件とその設計条件に対応する実績艇の速力馬力性能との写像関係を学習させた性能推定データベースを記録したコンピュータを具備し、
前記写像ネットは、設計条件より算出した長さ排水容積比、計画フルード数及び計画レイノルズ数からなる入力データから、プロペラの展開面積比、出力係数及び直径係数を出力する複数の出力ネットである第１写像ネットと、
前記長さ排水容積比、前記プロペラの展開面積比及び低出力時から最大出力時までの各速力におけるフルード数とレイノルズ数からなる入力データから、速力馬力性能を示すアドミラルティ係数を出力する第２写像ネットと、から構成され、
ニューラルネットワークからなる随伴ネットによって、前記実績艇の設計条件を入力した学習点の指標と未学習点の指標とを２値数値で表し、学習点密度の高低に応じて学習領域内各点の指標を前記２値の間の連続値に割り当てるようにした学習指標データベースを記録したコンピュータを具備し、且つ前記いずれのネットも入力層、１層以上の中間層及び出力層からなる階層構造を有するように構成し、
前記性能推定データベース及び学習指標データベースに設計対象艇の設計条件を入力して、入力した設計条件の写像として得られる速力馬力性能と、設計条件領域の学習の程度を示す前記指標とを出力させる中・高速艇の速力馬力性能推定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、中・高速艇速力馬力性能推定方法に関し、更に詳しくは、対象とする中・高速艇の計画段階で所要馬力、プロペラの標準要目などを高い精度で推定する方法及びその装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
例えば、全長が２０〜５０ｍ程度の中型で船速が２０〜４０kts 程度の中・高速域の旅客船、取締船、巡視船などは、フルード数Ｆn が０．５〜１．１程度の速力域をカバーするものであるが、このような中・高速艇は、通常契約から納期までの期間が非常に短い（例えば１年弱程度）ため、商談と初期設計とが同時的に進行せざるを得ない事態が多く、商談の進展によっては設計条件が目まぐるしく変化する場合もある。
【０００３】
また、船価に占める設計費用の割合が比較的大きくなるため、低設計コストでしかも短期間に精度の高い設計能力を持つことが、ビジネス的に重要な鍵を握ることとなり、計画初期の段階から水槽試験や計算量の多い数値流体工学（ＣＦＤ）によるシミュレーション解析などを行うことが商業的な理由から難しい場合が多い。
【０００４】
したがって、中・高速艇の設計初期段階の性能推定に際しては、計画対象艇が従来の実績の範疇にあるかどうか判断した上で、独自に作成した実績データ（トライアルデータ）ベースを参考にする場合が多い。即ち、試運転結果の情報整理・データベース化は、設計を効率化するために非常に重要なテーマとなっている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
中・高速艇の試運転結果の情報整理としては、従来から各種馬力定数をフルード数ベースで整理することが行われている。代表的な馬力定数は、一般に（Δ2/3 Ｖk3）／ＢＨＰ（アドミラルティ係数Ｃadm ）、ＢＨＰ／（ΔＶｋ）、ＢＨＰ／（Δ√Ｌ）、及びＢＨＰ／Δなどで定義されることが従来から行われている。なお前記各記号は、それぞれΔは排水量（ｔ）を、Ｌは船長（ｍ）を、Ｖk は船速(kts）を、ＢＨＰは馬力（PS）を、それぞれ表す。
【０００６】
しかしながら、公的機関、業界団体などが公表した単胴高速艇の実績データからアドミラルティ係数を算出しフルード数Ｆn との関係を求めると、後に比較例として説明するようにかなりのバラツキがあり、性能推定にそのまま利用することが難しいことが分かる。
一方、丹羽誠一著「高速艇工学（付図）」1971年舟艇協会出版部発行、及び大隅三彦著」続・中速艇の一設計法（13）」船の科学,Vol.47 No.(1994),pp.51 〜53などに、それぞれ多数の実績データの解析・整理から、長さ排水量比も考慮した馬力推定チャートが提案されており、高速艇設計の現場で広く利用されている。しかしながら、前記実績データを用いて検証すると、以下に比較例として示すとおり、更に推定精度を向上させることが必要である。
【０００７】
したがって、計画艇の速力馬力推定及びその他の評価に前記チャートをそのまま利用することは精度上難しく、通常は推定対象艇と類似の実績艇を別途取捨選択した上で、改めて馬力定数による整理をしたり、チャート推定値との相関を検討しておく必要が生じる。
しかしながら前記の各チャートは、バックデータとして時代の古いものが主に利用されていると、最新の主機関特性や船型特性の傾向を捉えることが困難となる。したがって、新しいデータを基に、その都度改定していく必要がある。しかしチャートに反映できる程度に十分なデータが得られる機会は少なく、チャートの更新も煩雑な作業を要するという難点がある。
【０００８】
また中・高速艇の初期設計においては、推進性能上と船尾配置上との両方の要求をバランスよく満足したプロペラ要目の設定が重要である。これは中・高速艇の場合、プロペラ要目の設定が減速機及び主機関の配置から船尾形状にいたるまでの機関室全体の計画に影響を与えるからである。このため、往々にしてプロペラ要目の見直し、船尾形状の見直し、更には主要目や機関仕様の見直しを迫られることがしばしばある。このように見直しを行いながら一定の結論に収束させる設計手順（以下デザインスパイラルという）の一例を図16に示す。
【０００９】
実績艇はこのようなデザインスパイラルを経た一つの収束解であるから、トライアルデータには単なる速力馬力性能の他に、プロペラデザインポイント（計画速力、計画回転数、吸収馬力）に関する上述のバランス情報も封じ込められている。したがって初期検討に際しては、類似実績艇のプロペラ、減速機、主機関などの要目が参考にされるのが普通だが、従来のチャートではこれらの情報を直接引き出すことができない。
【００１０】
以上説明したように、従来の中・高速艇の設計初期段階の性能推定手法が単なる離散的な実績点の集合としてのデータベースが前提となっていた点に問題があると考えられるが、同時に流体力学などに基づく解析的手法による理学ないし工学的計算による推定も実績に基づく推定に対し優位な手法ではない。
本発明は、以上の問題に着目してなされたものであり、過去の実績データを基に性能推定する手法として、ニューラルネットワークによる学習手法を適用し、より精度の高い中・高速艇速力馬力性能推定方法を提供することを目的としている。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するための本発明の中・高速艇の速力馬力性能推定方法は、中・高速艇の過去の実績艇の設計条件と速力馬力性能とからなる実績データに基づいて、設計対象艇の設計条件から速力馬力性能を推定する中・高速艇の速力馬力性能推定方法であって、
ニューラルネットワークからなる写像ネットによって、実績艇の設計条件とその設計条件に対応する実績艇の速力馬力性能との写像関係を学習させた性能推定データベースを構築するものであり、
前記写像ネットは、設計条件より算出した長さ排水容積比、計画フルード数及び計画レイノルズ数からなる入力データから、プロペラの展開面積比、出力係数及び直径係数を出力する複数の出力ネットである第１写像ネットと、
前記長さ排水容積比、前記プロペラの展開面積比及び低出力時から最大出力時までの各速力におけるフルード数とレイノルズ数からなる入力データから、速力馬力性能を示すアドミラルティ係数を出力する第２写像ネットと、から構成され、
ニューラルネットワークからなる随伴ネットによって、前記実績艇の設計条件を入力した学習点の指標と未学習点の指標とを２値数値で表し、学習点密度の高低に応じて学習領域内各点の指標を前記２値の間の連続値に割り当てるようにした学習指標データベースを構築し、且つ前記いずれのネットも入力層、１層以上の中間層及び出力層からなる階層構造を有するように構成し、
前記性能推定データベース及び学習指標データベースに設計対象艇の設計条件を入力して、入力した設計条件の写像として得られる速力馬力性能と、設計条件領域の学習の程度を示す前記指標とを出力させることを特徴としたものである。
【００１３】
以上のように第１写像ネットをプロペラの展開面積比出力ネット及びプロペラの出力係数・直径係数出力ネットの複数ネットで構成したのは、出力係数、直径係数及び展開面積比を一度に出力する一つのネットワークで第１写像ネットを構成すると、学習の収束が難しいからである。しかしながら、本発明はこれらに限定されず、プロペラの展開面積比、出力係数、直径係数をそれぞれ異なる出力ネットとするなど、別のネット構成によって実施することができる。
【００１４】
前記各中間層のニューロン数は、一般に１０以下の整数、好ましくは３から７、更に好ましくは４又は５とすることができる。なお、ニューロン数や中間層の層数を多くすると、計算の収束が難しくなる傾向がある。
本明細書において使用する前記用語「ニューラルネットワーク（神経回路網）」は、多数のデータから写像関係を導く手法として注目されているものであり、例えば石川真澄著「コネクショニズムと学習」（認知科学の発展、vol.４pp51〜77、1991年）などに記載されているように、多数の単純な要素が相互に結合され活性度伝播により並列分散形の情報処理であって、コネクショニズム、並列分散処理（ＰＤＰ）などと区別しないで使用している。
【００１５】
前記ＰＤＰモデルは、従来から知られているように、一般に入力層と出力層、それに何層かの中間層からなる階層構造を持ち、各層はニューロンにより構成され、第ｎ層目、第ｉ番目のニューロンの作用は次の数１式で定まる。
【００１６】
【数１】
0004216356.tif 000002
【００１７】
【数２】
0004216356.tif 000003
【００１８】
【数３】
0004216356.tif 000004
【００１９】
【数４】
0004216356.tif 000005
【００２０】
ここに、ｕn(i)は第ｎ層第ｉ番目のニューロンの出力値を、ｗn-1(ij) は第ｎ−１層第ｊ番目のニューロンから第ｎ層第ｉ番目のニューロンへの結合荷重を、ｈn(i)は第ｎ層第ｉ番目のニューロンのしきい値を、ｘn(i)は第ｎ層第ｉ番目のニューロンの出力を、Ｉi は入力を、ｗ0(i)は入力から入力層のニューロンへの結合荷重を、ｈ1(i)はニューロンのしきい値を、それぞれ表す。
【００２１】
また、前記関数ｆはロジスティック出力関数である。この関数は、図１に示すようにｕ＝−∞でｆ＝０、ｕ＝０で０．５、ｕ＝∞でｆ＝１の値を示す関数である。
前記入力としては、計画フルード数Fn* 、計画レイノルズ数Rn* 、及び長さ排水容積比Ｍn ＝Ｌ／▽1/3 及びフルード数Ｆn 、レイノルズ数Ｒn である。出力は、第１写像ネットが展開面積比ＡＲ、出力係数Bp* 及び直径係数δ* であり、第２写像ネットがアドミラルティ係数Ｃadm である。なお前記Ｌは垂線間長であり、フルード数やレイノルズ数もＬに基づいて与えられる。
【００２２】
学習は、入力に対する出力層からの最終的なネットワーク出力をｏi とし、その入力に対応する望ましい出力をｔi として、
【００２３】
【数５】
Ｅ＝１／２×Σi(ｔi−ｏi）2 
【００２４】
で与えられる出力誤差Ｅを最小（厳密には極小）とするように前記ｗn(ij) 及びｈn(i)の値を変化させることによって行うものである。
結合荷重及びしきい値は、一般化デルタルールに従って繰り返し計算を行い変化させ、一定値に収束させる。
【００２５】
また、本発明の中・高速艇速力馬力性能推定装置は、中・高速艇の過去の実績艇の設計
条件と速力馬力性能とからなる実績データに基づいて、設計対象艇の設計条件から速力馬力性能を推定する中・高速艇の速力馬力性能推定装置であって、ニューラルネットワークからなる写像ネットによって、実績艇の設計条件とその設計条件に対応する実績艇の速力馬力性能との写像関係を学習させた性能推定データベースを記録したコンピュータを具備し、前記写像ネットは、設計条件より算出した長さ排水容積比、計画フルード数及び計画レイノルズ数からなる入力データから、プロペラの展開面積比、出力係数及び直径係数を出力する複数の出力ネットである第１写像ネットと、前記長さ排水容積比、前記プロペラの展開面積比及び低出力時から最大出力時までの各速力におけるフルード数とレイノルズ数からなる入力データから、速力馬力性能を示すアドミラルティ係数を出力する第２写像ネットと、から構成され、ニューラルネットワークからなる随伴ネットによって、前記実績艇の設計条件を入力した学習点の指標と未学習点の指標とを２値数値で表し、学習点密度の高低に応じて学習領域内各点の指標を前記２値の間の連続値に割り当てるようにした学習指標データベースを記録したコンピュータを具備し、且つ前記いずれのネットも入力層、１層以上の中間層及び出力層からなる階層構造を有するように構成し、前記性能推定データベース及び学習指標データベースに設計対象艇の設計条件を入力して、入力した設計条件の写像として得られる速力馬力性能と、設計条件領域の学習の程度を示す前記指標とを出力させるようにしたことからなるものである。
【００２６】
そして、本発明装置における写像ネット及び随伴ネットの構築は、前記説明の各態様によって実施することができる。
本発明は、単胴船にも双胴船にも適用することができる。双胴船に適用する場合には、入力パラメータとして左右の胴体間距離などを加える必要がある。更に本発明を実施する際には、前記入力パラメータの他に例えば重心位置などのパラメータを加えることができる。また出力パラメータも、前記のパラメータの他に、例えば最適重心位置、左右の最適胴体間距離（双胴船の場合）などを加えて実施することができる。
【００２７】
【発明の実施の形態】
以下、中・高速艇として通常使用される単胴トランサムスターン船型の場合について、本発明を具体的に説明する。
＜速力性能諸係数間の写像関係＞
写像関係を実績データの入力値（長さ排水容積比、計画フルード数及び計画レイノルズ数並びに長さ排水容積比、フルード数、レイノルズ数及びプロペラの展開面積比）と、対応する出力値（展開面積比、出力係数及び直径係数並びにアドミラルティ係数）との写像関係を、それぞれ第１写像ネット、第２写像ネットに学習させてデータベースを構築するプロセスは、図２のようになる。
【００２８】
ここで、計画速力Ｖ* (kts）と船長Ｌ（ｍ）及び排水量Δ（ｔ）を設計条件とし、低出力時あるいは最大出力時などの速力Ｖ(kts）と併せて有次元値の設計変数群としている。
また前記出力係数Bp* 及び直径係数δ* は、プロペラ直径をＤp(ｍ) 、計画回転数をNp* (rpm) 、計画吸収馬力をＢＨＰ* として次のように定義する。
【００２９】
【数６】
0004216356.tif 000006
【００３０】
【数７】
0004216356.tif 000007
【００３１】
＜ニューラルネットワークの導入＞
図２に示す本発明のモデルのニューラルネットワークによる写像ネットの構成を図３（中間層を１層とした場合）によって説明する。即ち、プロペラデザインポイントを記憶する第１写像ネットは、比較的相互相関の強い出力係数Bp* 及び直径係数δ* の対を出力する出力係数・直径係数出力ネットと、展開面積比ＡＲを出力する展開面積比出力ネットとの複数のネットを含むものである。また第２写像ネットは、アドミラルティ係数を出力するものである。
【００３２】
これらを教示型ニューラルネットワークで構築する場合、ニューラルネットワークの学習領域が不明だとネットワークの出力値に関する信頼性が不透明なこととなり、設計への応用を考えると、計画艇が実績艇の範疇に存在すのかどうかが分からず、実績に基づく設計が可能なのか、それとも開発が必要なのか、設計方針が立てられないことになる。
【００３３】
そこで、設計条件に相当する計画速度Ｖ* と船長Ｌ、及び排水量Δの組み合わせが、どの程度、既学習領域のものに類似しているのかを２値間に連続的に分布する指標で判定するネットワーク（随伴ネットワーク）を前記学習ネットに付随させる。
【００３４】
随伴ネットは既学習領域の入力に対しては例えば１を、未学習領域の入力に対しては、例えば０を出力するネットワークとし、学習データは、
１）実績艇の設計条件に相当する無次元ベクトル（Ｆn,Ｒn,Ｍn ) * を入力データとし、出力を１としたｎ組の学習点集合Ｔ* と、
２）ベクトル（Ｆn,Ｒn,Ｍn ) が張る全入力空間Ｔ内に適当に分布された入力データと出力データとを０としたｚ組のバックグラウンド集合Ｔz と、
の２種類で構成される。
【００３５】
以上によって任意の設計条件に対し、その条件の近傍に過去に学習したデータがあるかを、例えば０〜１の範囲で示すネットワークが構築される。ｎ≪ｚの場合、バックグラウンドによってはＴ* の密度の低い部分が全く識別できなくなる可能性があるが、このような場合には、前記したとおりＴ* を適当な数、ｊ回重複させた新たなｎ′＝ｊ・ｎ組の集合Ｔ*'を用意し、ＴZ と混ぜて学習させることにより識別させることができる。
【００３６】
【実施例】
本実施例は、公的機関及び業界団体などが公表した中・高速艇の実績データ（３６例）を用いて本発明のニューラルネットワークによるデータベースを構築し、前記実績データとは別に、前記公的機関及び業界団体などが公表した実績データを構築した前記データベースに入力し、このデータベースが出力した速力馬力性能を、公表された実績速力馬力性能と対比して本発明による性能推定精度を確認した実施例により、本発明を更に具体的に説明する。
【００３７】
本実施例のニューラルネットワークの第１写像ネットのプロペラの展開面積比出力ネット及びプロペラの出力係数・直径係数出力ネット、並びに随伴ネットの中間層のニューロン数はいずれも４とし、アドミラルティ係数を求める第２写像ネットの中間層のニューロン数を５とした。
＜随伴ネットの学習＞
前記３６例の実績艇の設計条件中の計画速力Ｖ* として１００％主機関出力相当回転数の船速を採用し、実績艇それぞれの計画フルード数Fn* 、計画レイノルズ数Rn* 及び長さ排水容積比Ｍn による実績点Ｔ* を、フルード数Ｆn 、レイノルズ数Ｒn 及び長さ排水容積比Ｍn を座標軸とする学習空間（学習領域）Ｔ内にプロットした様子を図４に示す。
【００３８】
図４から実績例の学習空間Ｔ内の実績点Ｔ* （黒丸で示した）の分布は以下の定性的傾向があることが分かる。即ち、
１）Ｍn の小さい領域では、Ｆn が高く、Ｒn の低い、いわゆる小型高速艇の実績が充実している。
２）Ｍn が大きくなると、実績の分布中心は中程度のＦn でＲn の大きい、いわゆる大型中速艇にシフトしている。しかしその数は急に減少している。
３）他方、ラストハンプ直後の速力域を設計点とした実績艇も、Ｍn ＝６．０〜７．０の領域に若干存在する。
【００３９】
一方、バックグラウンド集合としては、前記空間Ｔを０．４≦Ｆn ≦１．２、１００≦Ｒn ≦６００、５．５≦Ｍn ≦８．０の３次元領域で定義し、正方格子状に一様に分布したバックグラウンド集合の要素数ｚ＝６3 ＝２１６の点を用意した。
実績データ総数ｎ＝３６であり、前記要素数ｎ≪ｚであるため、学習に際しては、重複度（入力繰り返し数）ｊ＝６とし、ｎ×ｊ≡ｎ′＝ｚ（＝２１６）とした。なお、サンプル数によってはｎ′＝ｚとならない場合があるが、この場合にはｎ′≒ｚとなるようにｊを決定すればよい。
【００４０】
学習回数を８６４０ｋ＝２００００×４３２（４３２はｎ′＋ｚの値である）ステップとして得た随伴ネットの出力値の分布の一部を例示的に図５に示す。なお、図５はＦn −Ｒn 平面を一つの要素とし、Ｍn を変化させた一連の結果である。
【００４１】
図５は、全学習領域について表示されたものであるが、先述の分布傾向が定量的に表されていることが分かる。このようなネットワークを用いると、設計の出発点において、計画艇の設計条件がどの程度、従来の実績の範疇にあるか０〜１の指標を以て知ることが可能となり、次に示す写像ネットワークの出力値に対する信頼性評価を定性的に行うことができる。
【００４２】
＜写像ネットの学習＞
写像ネットの学習は、随伴ネットの学習と同様に前記３６隻の実績データをもとに行った。設計条件（Fn* ，Rn* ，Ｍn ）としては１００％主機関出力相当回転数時のデータを採用した。学習に際しては出力係数Bp* 、直径係数δ* 、展開面積比ＡＲ、及びアドミラルティ係数Ｃadm の値の範囲をそれぞれ５〜１６、２８〜５５、０．５０〜１．２５、及び５０〜２２０に設定し、各々０〜１の範囲に収まるように線型変換を施した上で設計条件と組にし学習データとした。
【００４３】
学習の収束結果を図６〜図９に示す。得られた出力係数Bp* 、直径係数δ* 、展開面積比ＡＲ、及びアドミラルティ係数Ｃadm の標本相関係数はそれぞれ０．９５、０．９３、０．９７、０．９７と高い値を示した。
これらの学習データには当然ノイズ情報もあり、特にプロペラ径や展開面積は設計者の判断が混じるので、同じ入力データに対しても２つ以上の異なる出力データが学習情報に存在しうる。このような場合、ニューラルネットワークの学習は、これら異なる出力データの中間値に収束するようになり、学習データの増加に伴いデータの全体的傾向を的確に抽出することが可能である。
【００４４】
プロペラデザインポイントの写像ネット及び随伴ネットの出力を示した部分図を図10に示し、アドミラルティ係数を出力する写像ネット及び随伴ネットの出力分布の部分図を図11に示す。図10及び図11から、プロペラデザインポイントの写像ネット（第１写像ネット）、アドミラルティ係数を出力する写像ネット（第２写像ネット）及び随伴ネットの各出力により、設計条件のパラメータ空間内で、点としての実績データの離散的な分布が既学習領域内に沿った連続分布として表現される。
【００４５】
学習データがより広範囲にわたって、より多く準備できれば、追加学習により、定量的にも定性的にもより精度の高いネットワークを構築可能であることは以上の説明から明らかである。
＜適用例＞
以上に示した本実施例のデータベースシステムによる推定能力を、本実施例に使用した前記３６例の実績データを除く公的機関及び業界団体などが公表した実績データを使用して確認した。
【００４６】
表１の上段に各艇の無次元値の設計条件と随伴ネットの出力値、それに出力係数Bp* 、直径係数δ* 、展開面積比ＡＲ、及びアドミラルティ係数Ｃadm の実際の値と本システムのネットワーク出力値との比較を示す。下段には有次元値としての設計条件と馬力、回転数、及びプロペラ直径に関する比較を示す。
【００４７】
【表１】
0004216356.tif 000008
【００４８】
随伴ネットの出力によると、Ａ、Ｂ、Ｄ、及びＥの各艇の設計条件は未学習域にあり、Ｃ艇が既学習領域にあることが分かる。それに対応して、馬力やプロペラ情報に関する推定精度は良くなっている。
【００４９】
即ち、表１に示した吸収馬力ＢＨＰ* (PS)の計画点における推定誤差は、未学習領域の艇でも１５％以内に収まっているが、既学習領域の艇では３％である。また、プロペラの計画回転数Nn* (rpm) 、直径Ｄp(ｍ）、展開面積比ＡＲの推定精度に関しても、Ａ、Ｂ、及びＥの各艇では若干大きめの誤差が生じているが、Ｃ艇では、それぞれ３％、２％、５％と、高い精度が得られている。
【００５０】
図12及び図13に、本実施例によって得られたデータベースを使用して、表１に示すＡ〜Ｅの未学習艇の設計条件から、性能を推定した結果と、実績性能との比較示す。図12はアドミラルティ係数Ｃadm について、 写像ネットの出力値（推定値）と実績値とをプロットしたものである。両方の値（出力値と実績値）の相関係数ｒを求めたところ、０．９３という高い値を示した。
【００５１】
また図13は、前記Ａ〜Ｅの未学習艇について、公表試運転結果と、前記データベースから得られた推定アドミラルティ係数Ｃadm とから、それぞれ速力Ｖk と馬力ＢＨＰとの関係を求め、図に示したものである。図中の実績データをプロットした各点の記号及び推定アドミラルティ係数Ｃadm による曲線と、実績艇（前記Ａ〜Ｅ）との関係は、図13に注書きした。図13から速力Ｖk −馬力ＢＨＰ推定曲線は、実績値とよく一致していることが分かる。
【００５２】
以上に示したように実施例の結果から、トライアルデータを追加学習させることにより、随伴ネットや写像ネットの出力値分布が拡大、補正され、より広範囲の設計条件に対し、更に高い精度で計画艇の性能を推定することが可能になることが理解されよう。
〔比較例〕以上説明した実施例に使用した実績データのアドミラルティ係数Ｃadm をフルード数Ｆn に対応させて整理した結果を図14に示す。前記発明が解決しようとする課題の項で説明したとおり、かなりのバラツキがあり、性能推定にそのまま利用することは難しいことが分かる。
【００５３】
また前記実施例の実績データを使用して、広く利用されている丹羽ハードチャイン艇馬力推定図表に基づいた推定値と実績値との比較をＣadm の形で行ったところ、図15に示すように、実績によっては２０％以上の誤差があり、標本相関係数τは０．８３という値に止まることが分かった。アドミラルティ係数Ｃadm に関し、前記実施例の結果（図９）を丹羽チャートによる結果と比較すると、本発明の速力馬力性能推定値には格段の改善がみられ、既学習領域においては推定精度の著しい向上が得られることが分かる。
【００５４】
＜その他のニューロン数、中間層数による実施＞
以上の実施例は、随伴ネット及び写像ネットの中間層を１層とし、そのニューロン数を４，５によって実施したが、その他の実施例として中間層のニューロン数を２〜７の間に変化させて検討したところ、写像関係の構築はできたが、ニューロン数２，３では精度的に上記実施例より劣ると判断された。またニューロン数を７とすると過学習の傾向が認められた。また中間層の層数を増やした検討では、層数が増すほど収束に掛かる計算時間が実用的でなくなると判断された。
【００５５】
【発明の効果】
以上説明したように本発明の中・高速艇速力馬力性能推定方法では、過去の実績データから単に離散的な集合としてではなく、連続的な分布を持つ柔らかいデータベースシステムを構築しているので、次の効果を得ることができる。
本発明方法によるデータベースシステムは、主機関、減速機、及びプロペラの要目の値を、設計条件から直接導くことができる。したがって、初期計画時におけるデザインスパイラルの出発点において、推進性能上の要求と、配置上の要求とのバランスがとれた推進機関部の要目設定を行うことができ、設計作業の収束を早めることができる。
【００５６】
また、随伴ネットを付随させていることにより、計画艇が設計可能領域なのか開発要求領域なのか定量的に知ることができ、標準艇の要目バランスを示すことができる。したがって、設計者にとってはクロスチェックの判断材料となり、船主に対しては希望する条件が実績艇に対してどのような位置付けになっているかを客観的に説明可能となるという効果がある。
【００５７】
更に、データの拡張性に関してもニューラルネットワークの学習機能により、データベースは閉じることなく、追加学習により主機関特性などの新たな傾向に追随させることができる。
またニューラルネットワークによる本発明のデータベースシステムは、実績データを相互に関連させて貯えたものであるため、未学習領域が多い場合であっても一般的に公表されていない自社データなど新たな実績データの利用ができる環境にあれば、より推定精度を向上させしかも学習領域を広げたデータベースシステムに拡張させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のニューラル素子に使用するロジスティック関数のグラフ図である。
【図２】本発明の写像ネットに学習させてデータベースを構築するプロセスの構成を示す図である。
【図３】図２に示すデータベース構築プロセスに基づいたニューラルネットワークシステムの説明図である。
【図４】前記実施例に使用した実績データの分布を示すＦn −Ｒn −Ｍn グラフ図であり、上の図はＦn −Ｒn 面を、下の図はＦn −Ｍn 面をそれぞれ表す。
【図５】図４に示す実績データに基づく随伴ネットの出力を示すグラフ図である。
【図６】図４に示す実績データのプロペラの出力係数の学習結果を示すグラフ図である。
【図７】図４に示す実績データのプロペラの直径係数の学習結果を示すグラフ図である。
【図８】図４に示す実績データのプロペラの展開面積比の学習結果を示すグラフ図である。
【図９】図４に示す実績データのアドミラルティ係数の学習結果を示すグラフ図である。
【図１０】図４に示す実績データの学習結果によるプロペラデザインポイントの写像ネットワーク及び随伴ネットの出力分布を示すグラフ図である。
【図１１】図４に示す実績データの学習結果によるアドミラルティ係数の写像ネットワークの出力分布を示すグラフ図である。
【図１２】図３に示す写像ネット及び随伴ネットによって得られたデータベースを用い、未学習実績データから推定したアドミラルティ係数と実績アドミラルティ係数とを対比させたグラフ図である。
【図１３】図12に示したアドミラルティ係数推定値から算出した各実績艇の速力−馬力推定曲線と、速力−馬力実績データとを対比させたグラフ図である。
【図１４】従来の公表されたデータからアドミラルティ係数とフルード数とを対比させて作図したグラフ図である。
【図１５】アドミラルティ係数実績値と丹羽チャートによる推定値とを対比させたグラフ図である。
【図１６】従来の設計手法により収束解を得るデザインスパイラルの概要を示す図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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