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Pubblicato un nuovo studio per migliorare le navi a guida autonoma

I metodi attuali non sono in grado di catturare le complicate interazioni tra lo scafo, l'elica, il timone e i carichi esterni delle navi

Economia, Trasporti
Pubblicato un nuovo studio per migliorare le navi a guida autonoma
(Teleborsa) - "Analizzare e migliorare la capacità delle navi a guida autonoma di tenere le rotte prescritte anche in condizioni avverse", è quanto si apprende su un nuovo studio, pubblicato sulla rivista "Ocean Engineering", e realizzato da un team internazionale guidato dal professor Daejeong Kim della Divisione di studi sulla convergenza della navigazione presso la National Korea Maritime & Ocean University.


La crescente popolarità dei veicoli autonomi ha stimolato un significativo interesse di ricerca nel settore marittimo, in particolare per lo sviluppo di navi marittime autonome di superficie (MASS). Requisito essenziale è la capacità di seguire un percorso predeterminato in mare. Qualsiasi deviazione da questo percorso, ad esempio, a causa di condizioni meteorologiche avverse, comporta seri rischi come collisioni, o altri tipi di incidenti. È quindi auspicabile che le navi autonome dispongano di un meccanismo per resistere efficacemente alle deviazioni.

I metodi attuali non sono in grado di catturare le complicate interazioni tra lo scafo, l'elica, il timone e i carichi esterni delle navi, portando a stime imprecise delle prestazioni della nave. Per far fronte al problema, il team internazionale autore del nuovo studio, ha analizzato le prestazioni delle MASS utilizzando un modello di fluidodinamica computazionale (CFD) a esecuzione libera combinato con il sistema di guida in linea di vista (LOS), a basse velocità in condizioni meteorologiche avverse. Il team ha utilizzato l'analisi basata su CFD sul popolare modello di nave portacontainer KRISO dotato del sistema di guida autonoma LOS.

Gli esperimenti sono stati modellati per simulare diverse condizioni meteorologiche avverse. Lo studio ha permesso di ottenere risultati più precisi rispetto ai tradizionali modelli di analisi.


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