■技術論文■

ディープラーニングを用いた船舶性能要素推定
Hull Performance Estimation Using Deep Learning
技術研究所 流体研究 G

概天谷一朗

AMAYA Ichiro

新井洋

ARAI Hiroshi

岡本直也

OKAMOTO Naoya

要

船型設計は、設計者の専門的知見や経験に依存するところが大きい。設計者が作成した船型には、設計者の専門的知見や経験が暗黙的に含まれている。これらの知見を一般化し船型設計に活用することができれば、船舶設計の更なる効率化につながることが期待できる。そのための第一歩として、近年着目されているディープラーニングを用いて船型と性能要素の関係を導き出すことが可能か検討を行った。
水槽試験で評価・確認している代表的な性能要素である造波抵抗係数および形状影響係数を対象として、水槽試験の結果を学習し、既存の統計データに基づいた推定ツールと比較し性能要素を精度良く推定できることを確認した。

Summary
Hull form design is strongly dependent on the expertise and experience of the engineer. Since thehull form implicitly includes the expert knowledge and experience of the engineer, if those can beutilized in the hull form design, it can be expected that it will lead to further efficiency of hull form
design. As a first step to that goal, possibility of deriving the relationship between hull form andwave-making resistance coefficient and form factor (these are typical hull performance factors) isexamined by using deep learning techniques. It is confirmed that typical hull performance factors
can be estimated accurately by comparing with statistical estimation model based on the tank testresults.
近年、最適化手法の確立により、最適化自体の汎用

1. 緒

言

性は高くなったが、これらは形状と結果の関係を解き推進性能における船体形状の設計とは、その三次元明かすというよりは、大量の計算結果から良いものを的な形状とそこから生み出される流体性能（抵抗や自選び出すというものである。

航要素など）の関係を把握しながら最適な形状を求めそこで 近年、注目されてきているのが Deep

ることである。この形状と性能の関係は複雑であるた

Learning（深層学習）に代表される機械学習の活用め、設計者の経験により設計を進めていくことが多かである。この技術を用いることで、従来暗黙知であっった。これらの経験は暗黙知であることが多く、経験た設計者の経験値や判断をモデル化できる可能性が出工学と呼ばれてきた。てきた。Deep Learning とは、ニューラルネットワ-1-JMU テクニカル・レビュー No.9

（2021 年 1 月）

ークを多層に結合して学習能力を高めた機械学習の一

2. CNN による性能要素推定法の構築手法である。一般的に Deep Learning には大きな計算資源が要求される一方で、これまでは人間が明示的

2.1 モデル概要に与える必要のあった判断材料を自動的に抽出・学習

三次元物体形状からの学習には、ボクセルを用いたし、人間が介在することなく判断や分類を行うことが手法 6)や複数視点からの深度マップ（表面の距離に関できるという大きな利点がある。そのため、現在ではする情報を含む画像）を用いた手法 7)などが提案され画像認識や音声認識、翻訳等さまざまな分野で活用さているが、ボクセルによる学習では解像度を下げる必れ成果を生み出している。

要があるため精度面に課題がある。一方で、深度マッ

Deep Learning を利用した工業分野での研究としプは比較的低次元で物体の三次元形状を表すことが可ては、Zhang ら 1)が航空機の二次元翼の空力特性予能であり、CNN による学習で成果を挙げている形状測を目的に、画像認識に広く用いられる CNN表現方法である。

（Convolutional Neural Network：畳み込みニュー

図 1 は画像認識に一般的に用いられる CNN の原型ラルネットワーク）を用いて翼形状画像から揚力係数となっている LeNet-58)のネットワーク構造である。の推定を行っている。また、赤坂ら 2)は自動車の空力

CNN は基本的に Convolution 層および Pooling 層

特性予測を目的に、CNN を用いて三次元のボクセル（＝Subsampling 層）から成り立ち、最終部分に分データに変換した自動車の形状データおよび CFD 結類等の処理を行う全結合層が配置される構造となって果から自動車の空気抵抗係数の推定を行っている。

いる。全結合層では空間的な情報が欠落してしまうた

一方、船舶の分野では、松村ら 3)4)、金井 5)のニュ

め、画像の処理には Convolution 層が用いられる。

ーラルネットワークを用いた船舶性能要素推定の研究

Convolution 層では、カーネル（フィルタ）を用いて、が存在するが、入力する船型データを主要目やプリズ

画 像の局所的な特徴を抽出し、Pooling 層ではマティック曲線、水線の幅の分布等に限定しており、Convolution 層から出力された特徴強度を維持しつつフレームライン形状の違いなどを考慮することができ空間次元の削減を行う。上記処理を繰り返し行い、得ない。そのため、船体の三次元形状自体を考慮するとられたすべての特徴を用いて全結合層で最終的な処理いう点において特徴量設計の観点から改善の余地があが行われる。Convolution 層ではカーネルのパラメーる。

タが自動で学習されることになる。

以上から、Deep Learning を利用し、水槽試験を

ここでは、船型オフセットから深度マップを作成し、実施した船型から特徴量を抽出することで、船型に暗深度マップを CNN によって学習することで、性能推に含まれる工学的知見や設計者の経験をモデル化した定に有効な形状特徴量を獲得することを目指した。本船型設計支援ツールを構築することが可能ではないか

研究で用いたニューラルネットワーク構造の概略を図と考える。

2 に示す。

ここでは、設計者の専門的知見や経験を反映した最2.2 教師データ適船型の自動生成を最終目標として、まずはその第一段階として船型と性能要素の関係を Deep Learning

学習に使用する教師データは、水槽試験で得られたにより正しく導き出すことが可能か、過去に行われた各種性能要素および船体形状となる。船体形状は、船水槽試験結果を用いて検討を行った。

型オフセットから作成した船側面の深度マップを教師データとする。船体形状の性能要素への寄与は喫水下

図 1 LeNet-5 のネットワーク構造 8)Fig.1 Architecture of CNN (LeNet-5)-2-JMU テクニカル・レビュー No.9

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が支配的であるため、深度マップへの変換は喫水線下

なお学習の妥当性評価には 5 分割交差検証を用いの形状のみとした。また、教師データとして用いる水た。図 4 に 5 分割交差検証の概要を示す。学習は槽試験結果はイーブンキールの条件のみとした。図 3

Training データと Validation データにより行われるに船体形状および船型オフセットから変換した深度マが、5 分割交差検証は教師データを 5 つのサブセット

ップの例を示す。に分割し、すべてのサブセットが 1 回ずつ

船型オフセットは、船によって船長方向の断面の数Validation データとなるように 5 回学習を行うものや間隔が異なる。そのため、深度マップを作成する際で、交差検証はモデルの汎化性能を評価する統計的なに補間処理を行い、密な深度情報とする必要がある。

手法である。

また、水槽試験模型の大きさに依存しない学習を行う必要があるため、入力データのスケールを統一する処理を行う。

模型船形状

速度情報を付加

Concat＋V

T

T

T

T

モデル1

ステップ2

T

V

T

T

T

モデル2

ステップ3

T

T

V

T

T

モデル3

ステップ4

T

T

T

V

T

モデル4

ステップ5T

T

T

TV

モデル5Cw

3.2 推定結果（水槽試験結果）
Full-connected
チャンネル数ステップ1

図 4 5 分割交差検証の概要
Fig.4 Overview of 5-fold cross validationFnConvolution

T: Training Data
V: Validation Data

教師データ

5 分割交差検証で得られた RMSE を表 1 に示す。

Global Max Pooling

図 2 造波抵抗係数推定システムの構成
Fig.2 Configuration of wave-making resistancecoefficient estimation system

ステップ 4, 5 の Validation の RMSE が比較的高く、ステップごとのデータに若干の偏りが存在していると考えられる。各ステップのデータの割り振りを確認した結果、造波抵抗曲線に大きなハンプ・ホローが見ら

W.L. z(m)F.P.船首れる船型が Training データには少なく、Validationデータに多く含まれる場合に RMSE が高くなること

A.P.船尾(0,0,0)x (Ord.)が判明している。
表 1 5 分割交差検証の RMSE 比較
Table 1 RMSE comparison of 5-fold cross-validationRMSE

図 3 船体形状および深度マップ
Fig.3 Overview of hull form and depth map

3. 造波抵抗係数推定結果と考察
3.1 学習設定
造波抵抗係数の推定では、CNN によって深度マップから獲得した形状特徴量とフルード数 FN から、造波抵抗係数 CW を推定するモデルを構築する。
学習には 582 船型 582 状態の水槽試験結果を用い

Training

Validation

Data

Data

step10.032

0.067

step20.030

0.058

step30.032

0.057

step40.030

0.098

step50.032

0.081

average

0.031

0.072

Validation データの誤差が最も低いステップ 3 のた。内訳はタンカー166 船型、バルクキャリア 98 船

モデルにおける Validation データに対する推定結果

型、コンテナ船 158 船型、RORO 船 48 船型、一般の例を図 5 に示す。図 5 には推定結果が水槽試験結貨物船 8 船型、ガス運搬船 12 船型、研究船型 72 船果とよく一致しているものを示しているが、一方で図型、その他 20 船型である。水槽試験では、各船型で6 に示すように比較的誤差が大きいものも存在してい船速を変更し計測を行っているため、合計 6908 点のる。造波抵抗曲線の立ち上がりが正しく捉えられてい計測点となる。造波抵抗係数は船速ごとに推定されるない船型で推定誤差が大きくなることが確認された。

ため RMSE（Root Mean Squared Error：二乗平均

これは、上述したように波抵抗曲線に大きなハンプ・平方根誤差）を評価指標とした。
-3-

JMU テクニカル・レビュー No.9

（2021 年 1 月）

ホローが表れる船型がステップ 3 の Validation デー
タにほとんど含まれておらず、推定誤差が極端に大きくなる船型がなかったためと考えられる。このことか
らも学習には船型形状の特徴を網羅した十分なデータが必要と考えられる。

3.3 既存ツールとの比較
Deep Learning を用いた性能要素推定ツールの精度評価のため、船型設計に利用している水槽試験結果と主要目などの船体形状を含まない統計データに基づいた推定ツールとの比較を行った。
比較には、両ツールともに未使用の 41 船型 63 状態の水槽試験結果を用いた。これらは、教師データ群と比べ新しい船型である。内訳は、タンカー9 船型15 状態、バルクキャリア 10 船型 16 状態、コンテナ船 13 船型 22 状態、RORO 船 4 船型 5 状態、その他5 船型 5 状態である。
Deep Learning を用いた推定ツールおよび簡易推定ツールの両者で造波抵抗係数を推定し、RMSE を比較した結果を表 2 に示す。教師データの大半を占めるタンカー、バルクキャリアでは Deep Learning

図 5 造波抵抗係数推定結果の例
Fig.5 Examples of wave-making resistance coefficientestimationを用いることで推定精度が大きく改善しており、本提案手法の優位性が確認できた。一方で、コンテナ船、その他船型では大きな改善は見られず、RORO 船では推定精度が悪化する結果となった。精度が大きく改善しない原因としては、改善が見られない船種の教師データの隻数が少ない点、比較対象とした船型と教師データの年代が異なるため、設計思想が大きく異なっている可能性がある点が考えられる。
表 2 造波抵抗係数推定結果の比較
Table 2 Comparison of wave-making resistancecoefficient estimation
RMSE of Wave-making resistance coefficient
Ship typestatisticalDeepestimation

Learning

model

model

Improvement
ratio

All

0.108

0.076

29%

Tanker

0.123

0.037

70%

Bulk carrier

0.086

0.047

45%

0.102

0.093

8%

RORO

0.146

0.187

-29%

Others

0.140

0.131

7%

JMU テクニカル・レビュー No.9（2021 年 1 月）

Containercarrier

図 6 推定誤差の大きい例
Fig.6 Examples with large estimation error-4-できる点が大きく寄与していると考える。

4. 形状影響係数推定結果と考察
表 3 形状影響係数推定結果の比較
Table 3 Comparison of form factor estimation

4.1 学習設定

MAE of Form factor

基本的には造波抵抗係数推定と同一であるが、教師データから形状影響係数 K に影響を及ぼす付加物（省エネデバイス等）が含まれる船型を除外した 531

Ship typestatisticalDeepestimation

Learning

modelmodel

船型 531 状態を学習に用いた。形状影響係数は 1 状

Improvement
ratio態に対して 1 パラメータであるため、教師データはAll0.092

0.047

49%

531 点となる。形状影響係数では計測値と推定値の差

Tanker

0.050

0.01863%が重要であるため、評価指標には MAE（MeanBulk carrier

0.089

0.046

49%

Absolute Error：絶対平均誤差）を用いた。

Container

0.100

0.062

37%

RORO

0.183

0.045

76%

Others

0.042

0.027

35%

carrier

4.2 推定結果
形状影響係数の Validation データに対する MAEは 0.0156 となった。形状影響係数は通常 1+K の形で用いられるため、仮に 1+K が 1.3 である場合、上5. 船型設計への活用

記誤差は 1+K で 1.2%に相当することになる。

本研究で構築した、Deep Leaning を用いた性能要

図 7 に Validation データに対する 1+K の実測値と素推定ツールを船型設計に有効に活用するため、汎用推定値の比較を示す。おおむね±5%の範囲に収まっ

CAD ソフトウェア Rhinoceros への組み込みを行っているが、両端で誤差が大きな船型が存在しているこた。実装には Rhinoceros 上で動作するプラグインツとがわかる。これは、両端付近の船型のデータが不足ールである Grasshopper を利用している。

していることによるものと推測される。

船型変更に追従して性能要素の推定を行うことで、推定結果をリアルタイムに確認することが可能となり、

1.5

これにより船型設計の方向性がわかるという利点が得

Estimated value (Deep Learning model)+5%られる。以上により、迅速かつ効率的な船型開発の実-5%1.4

現が期待される。
1.31.2

1.1

11

1.1

1.2

1.3

1.4

1.5

Measured value (tank test)

図 7 形状影響係数推定結果
Fig.7 Estimation of form factor

形状影響係数推定

4.3 既存ツールとの比較
Deep Learning を用いた推定ツールおよび前述の造波抵抗係数推定

水槽試験結果と主要目などの船体形状を含まない統計データに基づいた推定ツールで形状影響係数を推定し、MAE を比較した結果を表 3 に示す。
形状影響係数の推定では、すべての船種で Deep

図 8 CAD ソフト Rhinoceros 上での性能要素推定の例
Fig.8 Example of hull performance estimation withCAD software

Learning を用いることで推定精度が大きく改善しており、本提案手法の優位性が確認できた。これは既存の方法では考慮できなかった船型の三次元形状を考慮-5-JMU テクニカル・レビュー No.9

（2021 年 1 月）

Applied to Document Recognition, In Proceedings

6. 結

言of the IEEE, Vol. 86, No.11, pp.2278-2324, 1998.

本研究では、設計者の専門的知見や経験を取り込ん

9) 李欣, 新井洋, 濱上知樹：船型データの分布を考慮だ船型生成ツールの構築を最終目標として、CNN をした深層学習による造波抵抗推定, 電気学会論文誌

用いて造波抵抗係数および形状影響係数の推定を行う

C, 第 140 巻 3 号, pp.391-397, 2020.

手法を提案した。本手法は、水槽試験結果に基づいた

10) 登内雅人, 新井洋, 濱上知樹：CNN を用いた類既存の簡易推定ツールと比較し、造波抵抗係数・形状似した三次元船型形状からの造波抵抗推定, 情報科影響係数ともに推定精度が優れていることを確認した。

学技術フォーラム講演論文集, 第 18 回, 2019.

この結果から、Deep Learning により性能要素と相関のある船型の特徴を正しく学習することができたと言える。また、構築した Deep Learning を用いた推定ツールを CAD 上で実行できるようにしたことで、本ツールを船型設計に有効に活用するための基盤を構築できた。
本稿は、横浜国立大学大学院理工学府濱上教授との共同研究の成果 9)10)を基に作成されたものである。

天谷 一朗

新井 洋

岡本 直也

参考文献
1) Yao Zhang, WoongJe Sung, Dimitri Mavris：
Application of Convolutional Neural Network toPredict Airfoil Lift Coefficient, In Proceedings ofAIAA/ASCE/AHS/ASC

Structures,

StructuralDynamics, and Materials Conference, 2018.
2) 赤坂啓, 陳放歌, 寺口剛仁：機械学習を用いた自動車空気抵抗係数のインタラクティブ予測ツール開発,
人工知能学会, 第 34 回全国大会, 2020.
3) 松村竹実, 浦環：ニューラルネットワークを利用した船型初期計画（第 1 報）, 日本造船学会論文集,
第 183 号, pp.91-100, 1998.
4) 松村竹実, 浦環：ニューラルネットワークを利用した船型初期計画（第 2 報）, 日本造船学会論文集,
第 184 号, pp551-560, 1998.
5) 金井健：ニューラルネットワークによる船舶の推進性能推定とその船型最適化への応用, 西部造船会
会報, 第 99 号, pp.1-11, 2000.
6) Zhirong Wu, Shuran Song, Aditya Khosla, FisherYu, Linguang Zhang, Xiaoou Tang, Jianxiong
Xiao：3D ShapeNets: A Deep Representation forVolumetric Shapes, In Proceedings of CVPR,
pp.1912-1920, 2015.
7)

Hang

Su,

Subhransu

Maji,

Evangelos

Kalogerakis, Erik Learned-Miller ： Multi-view
Convolutional Neural Networks for 3D Shape
Recognition, In Proceedings of ICCV, 2015.
8) Yann LeCun, Léon Bottou, Yoshua Bengio,
Patrick Haffner ： Gradient-Based Learning-6-

JMU テクニカル・レビュー No.9

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