特開2024-78384船舶の波浪応答推定方法、波浪応答推定プログラム、波浪応答推定システム、及び船舶
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024078384
(43)【公開日】2024-06-10
(54)【発明の名称】船舶の波浪応答推定方法、波浪応答推定プログラム、波浪応答推定システム、及び船舶
(51)【国際特許分類】
B63B 79/15 20200101AFI20240603BHJP
B63B 49/00 20060101ALI20240603BHJP
B63B 79/00 20200101ALI20240603BHJP
B63B 79/20 20200101ALI20240603BHJP
【ＦＩ】
B63B79/15
B63B49/00 Z
B63B79/00
B63B79/20
【審査請求】未請求
【請求項の数】21
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023111271
(22)【出願日】2023-07-06
(31)【優先権主張番号】P 2022190686
(32)【優先日】2022-11-29
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
(71)【出願人】
【識別番号】501204525
【氏名又は名称】国立研究開発法人 海上・港湾・航空技術研究所
(74)【代理人】
【識別番号】110001210
【氏名又は名称】弁理士法人ＹＫＩ国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】岡 正義
(72)【発明者】
【氏名】陳 曦
(57)【要約】
【課題】波浪追算による２次元波スペクトルデータ、又は２次元波スペクトルを関数モデルに近似して得られる短期海象のパラメータを利用して確率論的に船舶の波浪応答を推定する。
【解決手段】ＡＩＳデータを含む船舶の航路情報を取得する航路情報取得ステップと、航路情報に基づいた波浪追算データを取得する波浪追算データ取得ステップと、航路情報と波浪追算データに基づいて波浪発現頻度確率モデルに適用し波浪発現確率を求め、波浪発現確率に基づいて短期海象を導出する短期海象導出ステップと、短期海象と、航路情報及び波浪追算データを波スペクトル確率モデルに適用し２次元波スペクトルを求める２次元波スペクトル導出ステップと、２次元波スペクトルと波浪を考慮した船舶の船速とに基づいて応答関数を導出する応答関数導出ステップと、応答関数を利用して波浪応答の短期予測を行う短期予測ステップを有する波浪応答推定方法とする。
【選択図】図８
【解決手段】ＡＩＳデータを含む船舶の航路情報を取得する航路情報取得ステップと、航路情報に基づいた波浪追算データを取得する波浪追算データ取得ステップと、航路情報と波浪追算データに基づいて波浪発現頻度確率モデルに適用し波浪発現確率を求め、波浪発現確率に基づいて短期海象を導出する短期海象導出ステップと、短期海象と、航路情報及び波浪追算データを波スペクトル確率モデルに適用し２次元波スペクトルを求める２次元波スペクトル導出ステップと、２次元波スペクトルと波浪を考慮した船舶の船速とに基づいて応答関数を導出する応答関数導出ステップと、応答関数を利用して波浪応答の短期予測を行う短期予測ステップを有する波浪応答推定方法とする。
【選択図】図８
【特許請求の範囲】
【請求項1】
船舶の波浪応答を推定する方法であって、
ＡＩＳデータを含む前記船舶の航路情報を取得する航路情報取得ステップと、
前記航路情報に基づいた波浪追算データを取得する波浪追算データ取得ステップと、
前記航路情報と前記波浪追算データに基づいて波浪発現頻度確率モデルに適用し波浪発現確率を求め、前記波浪発現確率に基づいて短期海象を導出する短期海象導出ステップと、
前記短期海象と、前記航路情報及び前記波浪追算データを波スペクトル確率モデルに適用し２次元波スペクトルを求める２次元波スペクトル導出ステップと、
前記２次元波スペクトルと波浪を考慮した前記船舶の船速とに基づいて応答関数を導出する応答関数導出ステップと、
前記応答関数を利用して前記波浪応答の短期予測を行う短期予測ステップを有することを特徴とする船舶の波浪応答推定方法。
ＡＩＳデータを含む前記船舶の航路情報を取得する航路情報取得ステップと、
前記航路情報に基づいた波浪追算データを取得する波浪追算データ取得ステップと、
前記航路情報と前記波浪追算データに基づいて波浪発現頻度確率モデルに適用し波浪発現確率を求め、前記波浪発現確率に基づいて短期海象を導出する短期海象導出ステップと、
前記短期海象と、前記航路情報及び前記波浪追算データを波スペクトル確率モデルに適用し２次元波スペクトルを求める２次元波スペクトル導出ステップと、
前記２次元波スペクトルと波浪を考慮した前記船舶の船速とに基づいて応答関数を導出する応答関数導出ステップと、
前記応答関数を利用して前記波浪応答の短期予測を行う短期予測ステップを有することを特徴とする船舶の波浪応答推定方法。
【請求項2】
請求項１に記載の船舶の波浪応答推定方法であって、
前記波浪の形状パラメータの同時発生確率を考慮して求めた前記２次元波スペクトルを用いて、前記応答関数を導出することを特徴とする船舶の波浪応答推定方法。
前記波浪の形状パラメータの同時発生確率を考慮して求めた前記２次元波スペクトルを用いて、前記応答関数を導出することを特徴とする船舶の波浪応答推定方法。
【請求項3】
請求項２に記載の船舶の波浪応答推定方法であって、
前記応答関数を利用した前記短期予測の結果を基に、前記波浪の形状パラメータの同時発生確率を考慮しない場合の前記短期予測の結果を修正する修正ステップを有することを特徴とする船舶の波浪応答推定方法。
前記応答関数を利用した前記短期予測の結果を基に、前記波浪の形状パラメータの同時発生確率を考慮しない場合の前記短期予測の結果を修正する修正ステップを有することを特徴とする船舶の波浪応答推定方法。
【請求項4】
請求項１に記載の船舶の波浪応答推定方法であって、
前記短期海象と、前記航路情報及び前記波浪追算データを波浪中船速確率モデルに適用し、前記波浪を考慮した前記船速を導出する波浪中船速導出ステップを有することを特徴とする船舶の波浪応答推定方法。
前記短期海象と、前記航路情報及び前記波浪追算データを波浪中船速確率モデルに適用し、前記波浪を考慮した前記船速を導出する波浪中船速導出ステップを有することを特徴とする船舶の波浪応答推定方法。
【請求項5】
請求項１に記載の船舶の波浪応答推定方法であって、
前記短期海象導出ステップ、前記２次元波スペクトル導出ステップ、前記応答関数導出ステップ、及び前記短期予測ステップを所定回数Ｎｋ繰り返して、前記所定回数Ｎｋの前記短期予測の結果を得ることを特徴とする船舶の波浪応答推定方法。
前記短期海象導出ステップ、前記２次元波スペクトル導出ステップ、前記応答関数導出ステップ、及び前記短期予測ステップを所定回数Ｎｋ繰り返して、前記所定回数Ｎｋの前記短期予測の結果を得ることを特徴とする船舶の波浪応答推定方法。
【請求項6】
請求項５に記載の船舶の波浪応答推定方法であって、
前記所定回数Ｎｋの前記短期予測の前記結果に基づいて短期標準偏差の頻度分布を求め、前記短期標準偏差の頻度分布を前記波浪応答の長期予測に反映する長期予測ステップを有することを特徴とする船舶の波浪応答推定方法。
前記所定回数Ｎｋの前記短期予測の前記結果に基づいて短期標準偏差の頻度分布を求め、前記短期標準偏差の頻度分布を前記波浪応答の長期予測に反映する長期予測ステップを有することを特徴とする船舶の波浪応答推定方法。
【請求項7】
請求項６に記載の船舶の波浪応答推定方法であって、
前記航路情報取得ステップ、前記波浪追算データ取得ステップ、前記短期海象導出ステップ、前記２次元波スペクトル導出ステップ、前記応答関数導出ステップ、前記短期予測ステップ、及び前記長期予測ステップを所定回数Ｎｉ回繰り返して、前記所定回数Ｎｉの前記長期予測の結果を得ることを特徴とする船舶の波浪応答推定方法。
前記航路情報取得ステップ、前記波浪追算データ取得ステップ、前記短期海象導出ステップ、前記２次元波スペクトル導出ステップ、前記応答関数導出ステップ、前記短期予測ステップ、及び前記長期予測ステップを所定回数Ｎｉ回繰り返して、前記所定回数Ｎｉの前記長期予測の結果を得ることを特徴とする船舶の波浪応答推定方法。
【請求項8】
請求項７に記載の船舶の波浪応答推定方法であって、
前記所定回数Ｎｉの前記長期予測の前記結果に基づいて前記船舶の波浪応答の確率密度分布を求め長期最大期待値を導出する長期最大期待値導出ステップを有することを特徴とする船舶の波浪応答推定方法。
前記所定回数Ｎｉの前記長期予測の前記結果に基づいて前記船舶の波浪応答の確率密度分布を求め長期最大期待値を導出する長期最大期待値導出ステップを有することを特徴とする船舶の波浪応答推定方法。
【請求項9】
請求項８に記載の船舶の波浪応答推定方法であって、
前記長期最大期待値の確率分布を求め前記船舶の最終強度及び疲労強度の少なくとも一方の長期に亘る信頼性を評価する信頼性評価ステップを有することを特徴とする船舶の波浪応答推定方法。
前記長期最大期待値の確率分布を求め前記船舶の最終強度及び疲労強度の少なくとも一方の長期に亘る信頼性を評価する信頼性評価ステップを有することを特徴とする船舶の波浪応答推定方法。
【請求項10】
コンピュータに、波浪応答の推定条件の入力を受け付けさせ、
請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の船舶の波浪応答推定方法における航路情報取得ステップ、波浪追算データ取得ステップ、短期海象導出ステップ、２次元波スペクトル導出ステップ、応答関数導出ステップ、及び短期予測ステップを実行させ、前記波浪応答の推定した結果を出力させることを特徴とする船舶の波浪応答推定プログラム。
請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の船舶の波浪応答推定方法における航路情報取得ステップ、波浪追算データ取得ステップ、短期海象導出ステップ、２次元波スペクトル導出ステップ、応答関数導出ステップ、及び短期予測ステップを実行させ、前記波浪応答の推定した結果を出力させることを特徴とする船舶の波浪応答推定プログラム。
【請求項11】
前記コンピュータに、修正ステップを実行させることを特徴とする請求項３を引用する請求項１０に記載の船舶の波浪応答推定プログラム。
【請求項12】
前記コンピュータに、波浪中船速導出ステップを実行させることを特徴とする請求項４を引用する請求項１０に記載の船舶の波浪応答推定プログラム。
【請求項13】
前記コンピュータに、短期海象導出ステップ、２次元波スペクトル導出ステップ、応答関数導出ステップ、及び短期予測ステップを所定回数Ｎｋ繰り返して、前記所定回数Ｎｋの短期予測の結果を得ることを特徴とする請求項５を引用する請求項１０に記載の船舶の波浪応答推定プログラム。
【請求項14】
前記コンピュータに、長期予測ステップを実行させることを特徴とする請求項６引用する請求項１０に記載の船舶の波浪応答推定プログラム。
【請求項15】
前記コンピュータに、前記航路情報取得ステップ、前記波浪追算データ取得ステップ、前記短期海象導出ステップ、前記２次元波スペクトル導出ステップ、前記応答関数導出ステップ、前記短期予測ステップ、及び長期予測ステップを所定回数Ｎｉ回繰り返して、前記所定回数Ｎｉの長期予測の結果を得ることを特徴とする請求項７を引用する請求項１０に記載の船舶の波浪応答推定プログラム。
【請求項16】
前記コンピュータに、長期最大期待値導出ステップを実行させることを特徴とする請求項８を引用する請求項１０に記載の船舶の波浪応答推定プログラム。
【請求項17】
前記コンピュータに、信頼性評価ステップを実行させることを特徴とする請求項９引用する請求項１０に記載の船舶の波浪応答推定プログラム。
【請求項18】
波浪応答の推定条件を入力する条件入力手段と、推定した結果を出力する結果出力手段にアクセス可能なコンピュータを備え、
前記コンピュータに、請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の船舶の波浪応答推定方法における少なくとも航路情報取得ステップ、波浪追算データ取得ステップ、短期海象導出ステップ、２次元波スペクトル導出ステップ、応答関数導出ステップ、及び短期予測ステップを実行させることを特徴とする船舶の波浪応答推定システム。
前記コンピュータに、請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の船舶の波浪応答推定方法における少なくとも航路情報取得ステップ、波浪追算データ取得ステップ、短期海象導出ステップ、２次元波スペクトル導出ステップ、応答関数導出ステップ、及び短期予測ステップを実行させることを特徴とする船舶の波浪応答推定システム。
【請求項19】
請求項１８に記載の船舶の波浪応答推定システムであって、
ＡＩＳデータを含む船舶の航路情報を取得する航路情報取得手段と、前記航路情報に基づいた波浪追算データを取得する波浪追算データ取得手段を備えることを特徴とする船舶の波浪応答推定システム。
ＡＩＳデータを含む船舶の航路情報を取得する航路情報取得手段と、前記航路情報に基づいた波浪追算データを取得する波浪追算データ取得手段を備えることを特徴とする船舶の波浪応答推定システム。
【請求項20】
請求項１８に記載の船舶の波浪応答推定システムであって、
前記コンピュータは、前記条件入力手段及び前記結果出力手段と情報通信網を利用して接続されていることを特徴とする波浪応答推定システム。
前記コンピュータは、前記条件入力手段及び前記結果出力手段と情報通信網を利用して接続されていることを特徴とする波浪応答推定システム。
【請求項21】
請求項９に記載の船舶の波浪応答推定方法に基づいて長期に亘る信頼性が評価された船体を用いたことを特徴とする船舶。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、船舶の波浪応答推定方法、波浪応答推定プログラム、波浪応答推定システム及びそれよって信頼性が評価された船舶に関する。
【背景技術】
【0002】
船舶の航海性能や安全性を考慮して船体を設計するに当たり、波浪を受けたときの船舶の応答が勘案される。この波浪応答（船体応答）には、例えば、船舶の鉛直方向の加速度、波面に対する相対運動、船体外板に作用する水圧、積荷の慣性力で生じるタンク及びホールド内圧、船体の横断面に作用するせん断力、及び曲げモーメント等が含まれる（非特許文献１）。なお、非特許文献１は、波浪中の種々の船体応答を統計的に予測する方法である。また、既に知られている過去の気象データを用いて、船舶が航行する水域の波浪を位置と時間の２次元スペクトルとして求める波浪追算の技術も開示されている（非特許文献２）。
【0003】
また、船舶の位置データを含む船舶情報と波浪データを取得し、位置データに最も近い位置の波浪データを探索して船舶の遭遇波浪データを求め、遭遇波浪データを予め求めた船舶の波浪応答関数に適用し、船舶の波浪応答を推定する技術が開示されている（特許文献１）。これにより、船舶が実際に遭遇した波浪である遭遇波浪データに基づいて波浪応答が推定される。
【0004】
また、船舶の構造荷重を推定しこれを航行支援に利用する運転支援システムが開示されている（特許文献２）。当該システムは、海波運動を表示する環境検出手段を備える。検出された海波運動に基づいて、直接の波浪起振による船舶の構造荷重が推定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【特許文献1】特開２０２０－８３１２５号公報
【特許文献2】特開２０１８－５０９３２７号公報
【非特許文献】
【0006】
【非特許文献1】福田淳一、「III.船体応答の統計的予測」、日本造船学会耐航性に関するシンポジウム、pp99-118、昭和４４年７月３，４日
【非特許文献2】冨田宏、「波浪追算」、日本造船学会誌 第８３１号、pp42-47、平成１０年９月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
ところで、船体強度設計に必要な波浪荷重推定においては、従来、波高、波周期、波向の有義波諸元が利用されていた。近年、波浪データの整備が進んだことにより、船舶が就航する実海域の波スペクトルを波周波数と波方向の２次元スペクトルの形で、かつ、任意の日時・地点で得られる様になった。そこで、波浪の２次元スペクトルのデータ用いて波浪荷重推定を行うことによって、波浪中の船体応答の推定精度を高めることが望まれている。本願発明は、２次元波スペクトルのデータを活用して確率論的に船舶の波浪応答を推定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0008】
請求項１に対応する船舶の波浪応答推定方法は、船舶の波浪応答を推定する方法であって、ＡＩＳデータを含む前記船舶の航路情報を取得する航路情報取得ステップと、前記航路情報に基づいた波浪追算データを取得する波浪追算データ取得ステップと、前記航路情報と前記波浪追算データに基づいて波浪発現頻度確率モデルに適用し波浪発現確率を求め、前記波浪発現確率に基づいて短期海象を導出する短期海象導出ステップと、前記短期海象と、前記航路情報及び前記波浪追算データを波スペクトル確率モデルに適用し２次元波スペクトルを求める２次元波スペクトル導出ステップと、前記２次元波スペクトルと波浪を考慮した前記船舶の船速とに基づいて応答関数を導出する応答関数導出ステップと、前記応答関数を利用して前記波浪応答の短期予測を行う短期予測ステップを有することを特徴とする。
【0009】
ここで、前記波浪の形状パラメータの同時発生確率を考慮して求めた前記２次元波スペクトルを用いて、前記応答関数を導出することが好適である。
【0010】
また、前記応答関数を利用した前記短期予測の結果を基に、前記波浪の形状パラメータの同時発生確率を考慮しない場合の前記短期予測の結果を修正する修正ステップを有することが好適である。
【0011】
また、前記短期海象と、前記航路情報及び前記波浪追算データを波浪中船速確率モデルに適用し、前記波浪を考慮した前記船速を導出する波浪中船速導出ステップを有することが好適である。
【0012】
また、前記短期海象導出ステップ、前記２次元波スペクトル導出ステップ、前記応答関数導出ステップ、及び前記短期予測ステップを所定回数Ｎｋ繰り返して、前記所定回数Ｎｋの前記短期予測の結果を得ることが好適である。
【0013】
また、前記所定回数Ｎｋの前記短期予測の前記結果に基づいて短期標準偏差の頻度分布を求め、前記短期標準偏差の頻度分布を前記波浪応答の長期予測に反映する長期予測ステップを有することが好適である。
【0014】
また、前記航路情報取得ステップ、前記波浪追算データ取得ステップ、前記短期海象導出ステップ、前記２次元波スペクトル導出ステップ、前記応答関数導出ステップ、前記短期予測ステップ、及び前記長期予測ステップを所定回数Ｎｉ回繰り返して、前記所定回数Ｎｉの前記長期予測の結果を得ることが好適である。
【0015】
また、前記所定回数Ｎｉの前記長期予測の前記結果に基づいて前記船舶の波浪応答の確率密度分布を求め長期最大期待値を導出する長期最大期待値導出ステップを有することが好適である。
【0016】
また、前記長期最大期待値の確率分布を求め前記船舶の最終強度及び疲労強度の少なくとも一方の長期に亘る信頼性を評価する信頼性評価ステップを有することが好適である。
【0017】
請求項１０に対応する船舶の波浪応答推定プログラムは、コンピュータに、波浪応答の推定条件の入力を受け付けさせ、上記の船舶の波浪応答推定方法における航路情報取得ステップ、波浪追算データ取得ステップ、短期海象導出ステップ、２次元波スペクトル導出ステップ、応答関数導出ステップ、及び短期予測ステップを実行させ、前記波浪応答の推定した結果を出力させることを特徴とする。
【0018】
ここで、前記コンピュータに、修正ステップを実行させることが好適である。
【0019】
また、前記コンピュータに、波浪中船速導出ステップを実行させることが好適である。
【0020】
また、前記コンピュータに、短期海象導出ステップ、２次元波スペクトル導出ステップ、応答関数導出ステップ、及び短期予測ステップを所定回数Ｎｋ繰り返して、前記所定回数Ｎｋの短期予測の結果を得ることが好適である。
【0021】
また、前記コンピュータに、長期予測ステップを実行させることが好適である。
【0022】
また、前記コンピュータに、前記航路情報取得ステップ、前記波浪追算データ取得ステップ、前記短期海象導出ステップ、前記２次元波スペクトル導出ステップ、前記応答関数導出ステップ、前記短期予測ステップ、及び長期予測ステップを所定回数Ｎｉ回繰り返して、前記所定回数Ｎｉの長期予測の結果を得ることが好適である。
【0023】
また、前記コンピュータに、長期最大期待値導出ステップを実行させることが好適である。
【0024】
また、前記コンピュータに、信頼性評価ステップを実行させることが好適である。
【0025】
請求項１８に対応する船舶の波浪応答推定システムは、波浪応答の推定条件を入力する条件入力手段と、推定した結果を出力する結果出力手段にアクセス可能なコンピュータを備え、前記コンピュータに、上記の船舶の波浪応答推定方法における少なくとも航路情報取得ステップ、波浪追算データ取得ステップ、短期海象導出ステップ、２次元波スペクトル導出ステップ、応答関数導出ステップ、及び短期予測ステップを実行させることを特徴とする。
【0026】
ここで、ＡＩＳデータを含む船舶の航路情報を取得する航路情報取得手段と、前記航路情報に基づいた波浪追算データを取得する波浪追算データ取得手段を備えることが好適である。
【0027】
また、前記コンピュータは、前記条件入力手段及び前記結果出力手段と情報通信網を利用して接続されていることが好適である。
【0028】
船舶は、上記船舶の波浪応答推定方法に基づいて長期に亘る信頼性が評価された船体を用いたことを特徴とする。
【発明の効果】
【0029】
請求項１に対応する船舶の波浪応答推定方法によれば、船舶の波浪応答を推定する方法であって、ＡＩＳデータを含む前記船舶の航路情報を取得する航路情報取得ステップと、前記航路情報に基づいた波浪追算データを取得する波浪追算データ取得ステップと、前記航路情報と前記波浪追算データに基づいて波浪発現頻度確率モデルに適用し波浪発現確率を求め、前記波浪発現確率に基づいて短期海象を導出する短期海象導出ステップと、前記短期海象と、前記航路情報及び前記波浪追算データを波スペクトル確率モデルに適用し２次元波スペクトルを求める２次元波スペクトル導出ステップと、前記２次元波スペクトルと波浪を考慮した前記船舶の船速とに基づいて応答関数を導出する応答関数導出ステップと、前記応答関数を利用して前記波浪応答の短期予測を行う短期予測ステップを有することによって、２次元波スペクトル又は２次元波スペクトルを関数モデルに近似して得られる短期海象のパラメータを利用して確率論的に船舶の波浪応答を推定することができる。
【0030】
ここで、前記波浪の形状パラメータの同時発生確率を考慮して求めた前記２次元波スペクトルを用いて、前記応答関数を導出することによって、同時発生した波浪を考慮して船舶の波浪応答を推定することができる。
【0031】
また、前記応答関数を利用した前記短期予測の結果を基に、前記波浪の形状パラメータの同時発生確率を考慮しない場合の前記短期予測の結果を修正する修正ステップを有することによって、修正された短期予想の結果に応じた船舶の波浪応答を推定することができる。
【0032】
また、前記短期海象と、前記航路情報及び前記波浪追算データを波浪中船速確率モデルに適用し、前記波浪を考慮した前記船速を導出する波浪中船速導出ステップを有することによって、波浪中の船舶について船速を適切に求めて、船舶の波浪応答を推定することができる。
【0033】
また、前記短期海象導出ステップ、前記２次元波スペクトル導出ステップ、前記応答関数導出ステップ、及び前記短期予測ステップを所定回数Ｎｋ繰り返して、前記所定回数Ｎｋの前記短期予測の結果を得ることによって、船舶の航路に沿った各海域での短期予想を行うことができ、短期海象における短期標準偏差の頻度分布を求めることに反映できる。
【0034】
また、前記所定回数Ｎｋの前記短期予測の前記結果に基づいて短期標準偏差の頻度分布を求め、前記短期標準偏差の頻度分布を前記波浪応答の長期予測に反映する長期予測ステップを有することによって、縦曲げモーメントを含む船体応答の確率密度分布を求めることができる。
【0035】
また、前記航路情報取得ステップ、前記波浪追算データ取得ステップ、前記短期海象導出ステップ、前記２次元波スペクトル導出ステップ、前記応答関数導出ステップ、前記短期予測ステップ、及び前記長期予測ステップを所定回数Ｎｉ回繰り返して、前記所定回数Ｎｉの前記長期予測の結果を得ることによって、縦曲げモーメントを含む船体応答の確率密度分布に基づいて船舶に対して最大の負荷となる曲げモーメント等を求めることができる。
【0036】
また、前記所定回数Ｎｉの前記長期予測の前記結果に基づいて前記船舶の波浪応答の確率密度分布を求め長期最大期待値を導出する長期最大期待値導出ステップを有することによって、船舶に対して長期に亘る最大の負荷となる曲げモーメント等を求めることができる。
【0037】
また、前記長期最大期待値の確率分布を求め前記船舶の最終強度及び疲労強度の少なくとも一方の長期に亘る信頼性を評価する信頼性評価ステップを有することによって、船舶の長期に亘る信頼性を評価することができる。
【0038】
請求項１０に対応する船舶の波浪応答推定プログラムによれば、コンピュータに、波浪応答の推定条件の入力を受け付けさせ、上記の船舶の波浪応答推定方法における航路情報取得ステップ、波浪追算データ取得ステップ、短期海象導出ステップ、２次元波スペクトル導出ステップ、応答関数導出ステップ、及び短期予測ステップを実行させ、前記波浪応答の推定した結果を出力させることによって、２次元波スペクトル又は２次元波スペクトルを関数モデルに近似して得られる短期海象のパラメータを利用して確率論的に船舶の波浪応答を推定することができる。
【0039】
ここで、前記コンピュータに、修正ステップを実行させることによって、同時発生した波浪を考慮して、修正された短期予想の結果に応じた船舶の波浪応答を推定することができる。
【0040】
ここで、前記コンピュータに、波浪中船速導出ステップを実行させることによって、波浪中の船舶について船速を適切に求めて、船舶の波浪応答を推定することができる。
【0041】
また、前記コンピュータに、短期海象導出ステップ、２次元波スペクトル導出ステップ、応答関数導出ステップ、及び短期予測ステップを所定回数Ｎｋ繰り返して、前記所定回数Ｎｋの短期予測の結果を得ることによって、船舶の航路に沿った各海域での短期予想を行うことができ、短期海象における短期標準偏差の頻度分布を求めることに反映できる。
【0042】
また、前記コンピュータに、長期予測ステップを実行させることによって、縦曲げモーメントを含む船体応答の確率密度分布を求めることに反映できる。
【0043】
また、前記コンピュータに、前記航路情報取得ステップ、前記波浪追算データ取得ステップ、前記短期海象導出ステップ、前記２次元波スペクトル導出ステップ、前記応答関数導出ステップ、前記短期予測ステップ、及び長期予測ステップを所定回数Ｎｉ回繰り返して、前記所定回数Ｎｉの長期予測の結果を得ることによって、縦曲げモーメントを含む船体応答の確率密度分布に基づいて船舶に対して最大の負荷となる曲げモーメント等を求めることができる。
【0044】
また、前記コンピュータに、長期最大期待値導出ステップを実行させることによって、船舶に対して長期に亘る最大の負荷となる曲げモーメント等を求めることができる。
【0045】
また、前記コンピュータに、信頼性評価ステップを実行させることによって、船舶の長期に亘る信頼性を評価することができる。
【0046】
請求項１８に対応する船舶の波浪応答推定システムは、波浪応答の推定条件を入力する条件入力手段と、推定した結果を出力する結果出力手段にアクセス可能なコンピュータを備え、前記コンピュータに、上記の船舶の波浪応答推定方法における少なくとも航路情報取得ステップ、波浪追算データ取得ステップ、短期海象導出ステップ、２次元波スペクトル導出ステップ、応答関数導出ステップ、及び短期予測ステップを実行させることによって、２次元波スペクトル又は２次元波スペクトルを関数モデルに近似して得られる短期海象のパラメータを利用して確率論的に船舶の波浪応答を推定することができる。
【0047】
ここで、ＡＩＳデータを含む船舶の航路情報を取得する航路情報取得手段と、前記航路情報に基づいた波浪追算データを取得する波浪追算データ取得手段を備えることによって、ＡＩＳデータ及び波浪追算データを用いて船舶の波浪応答を推定することができる。
【0048】
また、前記コンピュータは、前記条件入力手段及び前記結果出力手段と情報通信網を利用して接続されていることによって、情報通信網を介した船舶の波浪応答推定システムを構築することができる。
【0049】
船舶は、上記船舶の波浪応答推定方法に基づいて長期に亘る信頼性が評価された船体を用いたことによって、長期に亘る信頼性の高い船舶を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【0050】
【図1】本発明の実施の形態における船舶の波浪応答推定システムを例示するブロック図である。
【図2】本発明の実施の形態におけるサービス提供機関が備えるコンピュータの構成を示す図である。
【図3】航路情報データベースの記憶内容を説明する図である。
【図4】北大西洋海域を対象とした波浪追算データのエリアの例を示す図である。
【図5】波浪の２次元スペクトルの例を示す図である。
【図6】本発明の実施の形態における船舶の波浪応答推定システムを例示するブロック図である。
【図7】本発明の実施の形態における船舶の波浪応答推定システムを例示するブロック図である。
【図8】本発明の実施の形態における船舶の波浪応答推定処理を示すフローチャートである。
【図9】波浪の履歴データを例示する図である。
【図10】方向波スペクトルを例示する図である。
【図11】船速と波高の相関関係を例示する図である。
【図12】船速確率モデルを例示する図である。
【図13】本発明の実施の形態における波浪応答推定を利用した船体の設計方法を示すフローチャートである。
【図14】波浪のピークを判別する概念図である。
【図15】方向波スペクトルを例示する図である。
【図16】本発明の実施の形態における船舶の波浪応答推定処理の変形例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0051】
［船舶の波浪応答推定システム］
図１には、本実施形態に係る船舶の波浪応答推定システム１００が例示される。船舶の波浪応答推定システム１００は、船舶１０２、サービス提供機関１０４、航路情報データベース１０６、波浪追算データベース１０８及びユーザ端末１１０を含んで構成される。船舶１０２、サービス提供機関１０４、航路情報データベース１０６、波浪追算データベース１０８及びユーザ端末１１０は、情報通信網１１２を介して互いに情報の通信が可能に接続される。
図１には、本実施形態に係る船舶の波浪応答推定システム１００が例示される。船舶の波浪応答推定システム１００は、船舶１０２、サービス提供機関１０４、航路情報データベース１０６、波浪追算データベース１０８及びユーザ端末１１０を含んで構成される。船舶１０２、サービス提供機関１０４、航路情報データベース１０６、波浪追算データベース１０８及びユーザ端末１１０は、情報通信網１１２を介して互いに情報の通信が可能に接続される。
【0052】
船舶の波浪応答推定システム１００では、ユーザ端末１１０からの条件入力を受けて、サービス提供機関１０４への条件の送信に基づいて船舶の波浪応答推定処理が実行される。サービス提供機関１０４で求められた処理結果はユーザ端末１１０へ送信され、ユーザ端末１１０において処理結果が出力される。すなわち、ユーザ端末１１０を含めて船舶１０２、サービス提供機関１０４、航路情報データベース１０６、波浪追算データベース１０８及びユーザ端末１１０の連系利用が行われる。
【0053】
船舶１０２は、航行に関する情報を航路情報データベース１０６に蓄積するためのものであるが、本実施形態に係る船舶の波浪応答推定システム１００の波浪応答推定の対象となる船舶であってもよい。船舶１０２は、単数であってもよいし、複数であってもよい。船舶１０２の航行に関する情報は、航路情報データベース１０６に集約され、サービス提供機関１０４やユーザ端末１１０へ提供される。船舶１０２は、後述する航路情報データベース１０６へ提供されるＡＩＳデータを取得するためのモニタリングシステムを備える。
【0054】
サービス提供機関１０４は、波浪応答推定対象の船舶の波浪に対する応答推定を行うサービスを提供する機関である。サービス提供機関１０４には、波浪応答推定を行うためのコンピュータ２００を備える。
【0055】
なお、波浪応答推定対象の船舶とは、船体構造の最終強度や疲労強度を評価したい船舶、設計検討中の船舶、航行中の船舶１０２を含む特定の船舶を指す。以下、便宜上、波浪応答推定対象の船舶を、船舶１０２をもって代表して説明する。
【0056】
コンピュータ２００は、図２に示すように、処理部４０、記憶部４２、入力手段４４、出力手段４６及び情報提供手段４８を含んで構成される。処理部４０は、ＣＰＵ等の演算処理を行う手段を含む。処理部４０は、記憶部４２に記憶されている波浪応答推定プログラムを実行することによって船舶１０２の波浪に対する応答推定処理を行う。記憶部４２は、半導体メモリ、ハードディスク等の記憶手段を含む。記憶部４２は、処理部４０とアクセス可能に接続され、波浪応答推定プログラム、波浪応答推定処理に必要な各種の情報を記憶する。入力手段４４は、コンピュータ２００に情報を入力する手段を含む。入力手段４４は、例えば、サービス提供機関１０４のユーザからの入力を受けるキーボード等を備える。出力手段４６は、コンピュータ２００から情報を出力する手段を含む。出力手段４６は、例えば、サービス提供機関１０４のユーザから入力情報を受け付けるためのユーザインターフェース画面（ＵＩ）等やコンピュータ２００での処理結果を出力する手段を含む。出力手段４６は、例えば、サービス提供機関１０４のユーザに対して画像を呈示するディスプレイを備える。情報提供手段４８は、情報通信網１１２を介して、航路情報データベース１０６、波浪追算データベース１０８及びユーザ端末１１０や他の情報通信機器と情報をやり取りするためのインターフェースを含んで構成される。情報提供手段４８による通信は有線及び無線を問わない。
【0057】
コンピュータ２００は、波浪応答推定プログラムを実行することによって後述する波浪応答推定処理を行う。これによって、コンピュータ２００は、航路情報取得手段１０、波浪追算データ取得手段１２、航路情報取得部１４、波浪追算データ取得部１６、波浪発現頻度確率モデル構築部１８、短期海象導出部２０、波スペクトルモデル構築部（２次元波スペクトル導出部）２２、波浪中船速確率モデル構築部２４、応答関数導出部２６、短期予測部２８及び長期予測部３０として機能する。なお、波浪発現頻度確率モデル構築部１８、波スペクトルモデル構築部（２次元波スペクトル導出部）２２、波浪中船速確率モデル構築部２４については、予め各モデルを構築し、例えば、記憶部４２に記憶させておいて、各モデル構築部でその機能を果たすことでも代替できる。また、予めモデルを構築しておくことは、波浪発現頻度確率モデル構築部１８、波スペクトルモデル構築部（２次元波スペクトル導出部）２２、波浪中船速確率モデル構築部２４のすべてであってもよいし、任意の組み合わせ、又はいずれか一つであってもよい。
【0058】
航路情報データベース１０６は、船舶１０２の航路に関する情報を記憶したデータベースである。船舶１０２の航路に関する情報としてＡＩＳ（自動船舶識別装置、Automatic Identification System）データが挙げられる。ＡＩＳデータには、静的情報、動的情報、航海関係情報及び安全関係通信文が含まれる。静的情報には、船舶１０２のＩＤ（船ＩＤ）である船舶１０２のＩＭＯ番号、信号符字及び船名、船舶１０２の長さ（船長）、船舶１０２の幅、船舶１０２の種類（船種）、及び、船舶１０２が備える測位システムアンテナ位置が含まれる。動的情報には、船舶１０２の位置（緯度、経度）、ＵＴＣ(Universal Time Coordinated)時刻、航海針路（対地進路）、対地速力、船首方位、回頭率、傾き角、ピッチ及びロール等が含まれる。航海関係情報には、船舶１０２の喫水、危険な積載物、仕向港、入港予定日（ＥＴＡ、Estimated Time of Arrival）及び航海計画等が含まれる。安全関係通信文には、例えば操船支援時等における、航海情報や気象、海象情報または警報を含んだ通信文が含まれる。航路情報データベース１０６には、波浪応答推定を行う海域（評価対象海域）を通過する船舶１０２のＡＩＳデータが記憶される。例えば、船舶１０２毎に割り当てられた船ＩＤに関連付けてＡＩＳデータが時系列に記憶される。
【0059】
波浪応答の推定に当たり、時系列データが用いられる。例えば、上記エリアを航行する全船舶のＡＩＳデータが１時間刻みで取得され航路情報データベース１０６に記憶される。例えば、船舶の寿命は一般的に２５年とされていることから、評価対象海域における２５年間分のＡＩＳデータを航路情報データベース１０６に記憶させてもよい。図３には航路情報データベース１０６に記憶されたＡＩＳデータに基づいた船舶の位置情報を含む船舶情報の具体例が列挙されている。すなわち航路情報データベース１０６には、船ＩＤ、船種、船長さ、時刻、経度、緯度、進路、船速、向かい角等の時系列データが記憶される。なお、航路情報データベース１０６の情報は、船種や船長、また季節等に基づいて分類された航路情報、予め登録した自船や姉妹船の航路情報等であってもよい。
【0060】
波浪追算データベース１０８には、波浪応答推定対象の船舶１０２が航行する海域における波浪追算データが記憶されている。波浪追算データは、船舶１０２が航行する海域における過去の気象データを用いて当該海域の波浪を位置と時間の２次元スペクトルとして求める波浪追算を行うことによって得られる。波浪追算データとして、例えば、日本気象協会の全球波浪推算データベースに含まれる波浪追算による波スペクトルデータを使用することができる。図４は、北大西洋海域を対象とした波浪追算データのエリアの例を示す。図４は、北緯４０°～６０°及び西経１０°～６０°の範囲と北緯４０°～４５°及び西経６０°～７０°の範囲であり、当該エリアを１°毎（１００ｋｍ毎に対応）の１０８１地点に分割して各地点について波浪追算データを算出したことを示す。すなわち、波浪追算データベース１０８には、波浪応答推定処理の対象である海域の各地点について波浪追算によって得られた各時刻の波浪の２次元スペクトルが記憶される。例えば、一般社団法人日本気象協会の全球波浪推算データベースによれば、エリア毎に波高、周期、波向、風向、風速のデータが１時間刻みでデータ化されている。
【0061】
ここで、波浪の２次元スペクトルとは、波浪推算データベースに記憶された波スペクトルを意味する。波浪の２次元スペクトルは、波浪の発達・減衰及び伝搬等から計算され、波浪の波周波数と波方向の組み合わせに対する素性波のエネルギー分布で表される。波向は、北から南へ進む波を０度、東から西へ進む波を９０度と定義する。図５は、波浪の２次元スペクトルの例を示す。
【0062】
ユーザ端末１１０は、サービス提供機関１０４へ波浪応答推定対象の船舶１０２の波浪応答推定処理を行うための情報を入力及び送信するための端末である。ユーザ端末１１０は、一般的なコンピュータとすることができる。船舶１０２の波浪応答推定処理を実行しようとするユーザは、ユーザ端末１１０に設けられた条件入力手段を用いて船舶１０２の波浪応答推定処理を行うための条件を入力する。ユーザ端末１１０は、条件の入力を受け付けると、情報通信網１１２を介して当該条件をサービス提供機関１０４へ送信する。サービス提供機関１０４は、当該条件を受信すると、当該条件に応じて船舶１０２の波浪応答推定処理を行い、情報通信網１１２を介して処理結果をユーザ端末１１０へ送信する。ユーザ端末１１０は、処理結果を受信すると、結果出力手段を用いてユーザに処理結果を提示する。なお、ユーザ端末１１０を船舶１０２に搭載し、船上で条件を入力し波浪応答推定の処理結果を利用することも可能である。
【0063】
なお、船舶の波浪応答推定システム１００は、図６に示すように、ユーザ端末１１０がサービス提供機関１０４の機能を兼ねる構成としてもよい。当該構成では、ユーザ端末１１０の入力手段４４によってサービス提供機関１０４のコンピュータ２００に条件が直接入力され、処理結果が直接出力される。すなわち、船舶１０２、サービス提供機関１０４のコンピュータ２００、航路情報データベース１０６及び波浪追算データベース１０８の連系－単独利用が行われる。また、ユーザ端末１１０を船舶１０２に搭載し、船上で条件を入力し波浪応答推定の処理結果を利用することも可能である。
【0064】
また、船舶の波浪応答推定システム１００は、図７に示すように、波浪応答推定プログラムを装備したユーザ端末１１０がサービス提供機関１０４の機能を兼ねて単独で機能するようにしてもよい。当該構成では、ユーザ端末１１０は、航路情報データベース１０６及び波浪追算データベース１０８から必要な情報を直接取得して船舶１０２の波浪応答推定処理を行う。また、波浪応答推定プログラムを装備したユーザ端末１１０を船舶１０２に搭載して用いることもできる。
【0065】
［船舶の波浪応答推定処理］
図８は、船舶の波浪応答推定システム１００を用いた船舶１０２の波浪応答推定処理を示すフローチャートである。以下、図８のフローチャートを参照しつつ、船舶１０２の波浪応答推定処理について説明する。
図８は、船舶の波浪応答推定システム１００を用いた船舶１０２の波浪応答推定処理を示すフローチャートである。以下、図８のフローチャートを参照しつつ、船舶１０２の波浪応答推定処理について説明する。
【0066】
ステップＳ１０では、条件の入力が行われる。ユーザは、ユーザ端末１１０の条件入力手段を用いて、船舶１０２の波浪応答推定処理に必要な条件を入力する。入力される条件は、海域、エリア、航路条件、波浪応答推定対象の船舶の船体条件、船上利用の場合の船舶１０２を特定する情報（船ＩＤ）、繰り返しの所定回数、波浪応答推定処理を行う期間等である。入力された条件は、情報通信網１１２を介してサービス提供機関１０４へ送信される。サービス提供機関１０４のコンピュータ２００は、入力手段４４及び情報提供手段４８を介して当該条件を取得する。波浪応答推定対象の船舶１０２の航路情報は入力された海域と航路条件に基づいて、航路情報データベース１０６から類似した航路が選択される。
【0067】
ステップＳ１０の処理が終了すると、波浪応答推定対象の船舶１０２の波浪応答推定処理の長期推定に用いられるカウンタｉが１に設定される。カウンタｉは、波浪応答推定処理の対象である船舶１０２の航路ＩＤに該当する。すなわち、カウンタｉは、船舶１０２の波浪応答推定処理における長期分布及び長期最大期待値を求めるための航路の数Ｎｉをカウントするために用いられる。
【0068】
ステップＳ１２では、航路情報の取得処理が行われる。当該ステップにおける処理によって、サービス提供機関１０４は、航路情報取得手段１０及び航路情報取得部１４として機能する。サービス提供機関１０４は、ステップＳ１０において受信した情報（船体条件又は船ＩＤ）で特定される船舶１０２について、波浪応答推定処理を行う期間中にカウンタｉで特定される航路ＩＤに該当する当該船舶１０２が航行する航路情報を航路情報データベース１０６から取得する。なお、当該ステップにおいて、船舶１０２の航路情報に加えて、ＡＩＳデータに含まれる他の情報を取得してもよい。
【0069】
ステップＳ１４では、波浪追算データの取得処理が行われる。当該ステップにおける処理によって、サービス提供機関１０４及びコンピュータ２００は、波浪追算データ取得手段１２及び波浪追算データ取得部１６として機能する。サービス提供機関１０４は、ステップＳ１２において取得した航路情報で特定される船舶１０２の航路に対応した海域における波浪追算データを波浪追算データベース１０８から取得する。波浪追算データには、例えば、時刻、経度、緯度、有義波高、有義周期、波向きが含まれる。このとき、ステップＳ１２において取得したＡＩＳデータの位置（緯度、経度）及び時刻に最も近い波浪追算データを取得することが好適である。
【0070】
ステップＳ１４における処理が終了すると、船舶１０２の波浪応答推定処理の短期推定に用いられるカウンタｋが１に設定される。カウンタｋは、波浪応答推定処理における海象ＩＤに該当する。すなわち、カウンタｋは、船舶１０２の波浪応答推定処理において、カウンタｉで特定される一回の航路について短期標準偏差を求めるための短期海象の数Ｎｋをカウントするために用いられる。以下に説明する短期海象に対する船舶１０２の応答の短期予想は、航路を示すカウンタｉと海象を示すカウンタｋの組み合わせ毎に行われる。
【0071】
なお、波浪追算データの時間刻み毎の海象を短期海象と呼ぶ。短期海象は海洋波（風波）の統計的性質が一定で同じような海面状態が持続する時間における海象の状態を指す。短期海象は、有義波高、平均波周期（または有義波周期）、及び場合によって波向きの３種類のデータの組合せで表される。一般に、短期海象の持続時間は１～２時間と考えられており、出会い波で約１０００波に相当する。一般的な船舶の寿命は２５年であり、その間に船舶が遭遇する短期海象の数は約１００，０００回である。したがって、短期海象の数Ｎｋは、例えば１００，０００回に設定される。
【0072】
ステップＳ１６では、波浪発現頻度確率モデルの構築が行われる。当該ステップにおける処理によって、サービス提供機関１０４は、波浪発現頻度確率モデル構築部１８として機能する。波浪発現頻度確率モデルは、数式（１）及び数式（２）に示すように、短期海象の有義波高Ｈの発生確率Ｐ（Ｈ）及び短期海象の有義波高Ｈの条件下において平均波周期Ｔの発生確率Ｐ（Ｔ｜Ｈ）を求めるモデルである。
ここで、Ｐ（Ｈ）は、有義波高Ｈの発生確率（＝ワイブル分布）であり、Ｐ（Ｔ｜Ｈ）：有義波高Ｈの条件での平均波周期の発生確率（＝対数正規分布）である。また、各種パラメータについて、βは有義波高のワイブル分布の形状パラメータ（正規分布と仮定）、αは有義波高のワイブル分布の尺度パラメータ（正規分布と仮定）、γは有義波高のワイブル分布の位置パラメータ（正規分布と仮定）、ａ１，ａ２，ａ３はそれぞれ波周期の平均値を表すパラメータ（正規分布と仮定）、及びｂ１，ｂ２，ｂ３はそれぞれ波周期の標準偏差を表すパラメータ（正規分布と仮定）である。また、Ｅ（ｘ）はｘの平均値、及びＳｔｄ（ｘ）はｘの標準偏差を示す。
【数1】
【数2】
【0073】
図９は、船舶１０２が航行する海域において船舶が過去に遭遇した波浪の履歴データの例を示す。波浪の履歴データは、図９に示すように、短期海象の解析の対象としている海域において船舶が過去に遭遇した波浪の波高及び平均波周期の頻度を示す。このような波浪の履歴データは、各海域を航行した船舶の数だけ蓄積されている。波浪発現頻度確率モデル構築部１８は、船舶１０２が航行する海域において船舶が過去に遭遇した波浪の履歴に合致するように数式（１）及び数式（２）に含まれる各種のパラメータをフィッティングする。これによって、波浪発現頻度確率モデルが構築される。
【0074】
なお、ステップＳ１６における波浪発現頻度確率モデルの構築は、予め構築した波浪発現頻度確率モデルをステップＳ１６で適用することであってもよい。
【0075】
ステップＳ１８では、波浪発現頻度確率モデルを用いて短期海象の導出処理が行われる。当該ステップにおける処理によって、サービス提供機関１０４は、短期海象導出部２０として機能する。サービス提供機関１０４は、波浪発現頻度確率モデルに対してステップＳ１４において取得した波浪追算データを適用して船舶１０２が航行する海域について発生する確率が高い有義波高及び平均波周期を短期海象として導出する。具体的には、航路ＩＤを示すカウンタｉ及び波浪応答推定処理における海象ＩＤを示すカウンタｋの組み合わせ毎に短期海象［Ｈｉｋ，Ｔｉｋ］を導出する。
【0076】
ステップＳ２０では、波スペクトル確率モデルの構築が行われる。当該ステップにおける処理によって、サービス提供機関１０４は、波スペクトルモデル構築部２２として機能する。波スペクトル確率モデルは、数式（３）に示すように、波周波数ωの関数である波周波数スペクトルＳ（ω）で表される。また、波の方向分散Ｄ（δｊ）は、数式（４）で表される。
ここで、ｊは、フィッティングする方向波スペクトルに含まれる山の数（山の数は最大ｊ＝３と仮定）、ωｐは、波周波数ωのピーク周波数（ωｐ＝２π／Ｔｐ，Ｔｐ：ピーク周期（≒１．４Ｔ））、λは、スペクトルの集中度、Ｈｊは、フィッティングする方向波スペクトルに含まれる山ｊの有義波高（正規分布と仮定）、ωｐｊ：フィッティングする方向波スペクトルに含まれる山ｊのピーク周波数（正規分布と仮定）、λｊは、フィッティングする方向波スペクトルに含まれる山ｊの集中度（正規分布と仮定）、Γ（＊）は、ガンマ関数、δは、短期海象を形成する素性波の進行方向と波の平均方向とのなす角、ｓは、波方向の集中度パラメータ、ｓｊは、フィッティングする方向波スペクトルに含まれる山ｊの波方向の集中度（正規分布と仮定）である。なお、本実施の形態では、フィッティングする方向波スペクトルに含まれる各山の平均方向θｊ及びθｊの間の偏角はランダムに設定する。
【数3】
【数4】
【0077】
図１０は、波浪の方向波スペクトルの例を示す。方向波スペクトルは、短期海象の数だけ蓄積されている。波スペクトルモデル構築部２２は、船舶１０２が航行する海域における方向波スペクトルに合致するように数式（３）及び数式（４）に含まれる各種のパラメータをフィッティングする。これによって、波周波数スペクトルＳ（ω）で表される波スペクトル確率モデルが構築される。
【0078】
なお、ステップＳ２０における波スペクトル確率モデルの構築は、予め構築した波スペクトル確率モデルをステップＳ２０で適用することであってもよい。
【0079】
ステップＳ２２では、波浪中船速確率モデルの構築が行われる。当該ステップにおける処理によって、サービス提供機関１０４は、波浪中船速確率モデル構築部２４として機能する。図１１は、過去に実測された波浪の波高Ｈに対する船速の関係を頻度で示した図である。また、図１２は、船舶１０２が航行する際の波浪の波高に対する船速の関係を速度の平均値を定式化したモデルを示す。図１２では、船舶１０２の針路と波の平均進行方向のなす角χが０°～１８０°の範囲を３０°毎にモデル化した例を示している。１８０°が正面向かい波を示し、０°が真追い波を示す。当該波浪中船速確率モデルを適用して、波浪の有義波高Ｈｉｋに対応する船舶１０２の船速Ｖｉｋを決定することができる。
【0080】
なお、ステップＳ２２における波浪中船速確率モデルの構築は、予め構築した波浪中船速確率モデルをステップＳ２２で適用することであってもよい。
【0081】
ステップＳ２４では、船速が決定される。ステップＳ１８において導出された短期海象の有義波高Ｈｉｋを波浪中船速確率モデルに当て嵌めることによって船舶１０２の船速Ｖｉｋを導出する。
【0082】
ステップＳ２６では、船舶１０２の波浪中の応答関数を導出する処理が行われる。当該ステップにおける処理によって、サービス提供機関１０４は、応答関数導出部２６として機能する。応答関数Ａ（ω，χ－δ｜Ｆｒｉｋ）は、船舶１０２の船体に対する縦曲げモーメントを有義波高Ｈ、船長Ｌ、船幅Ｂ、重力加速度ｇ及び流体密度ρで無次元化した値である。なお、χは、船舶１０２の針路と波の平均進行方向のなす角である。また、Ｆｒｉｋは、フルード数であり、Ｆｒｉｋ＝Ｖｉｋ／√（ｇＬ）で求められる。
【0083】
なお、波浪応答（船体応答）には、曲げモーメント以外にも例えば、船舶の鉛直方向の加速度、波面に対する相対運動、船体外板に作用する水圧、積荷の慣性力で生じるタンク及びホールド内圧、船体の横断面に作用するせん断力等が含まれるところ、応答関数は、対象となる波浪応答に応じて適宜設定できる。
【0084】
ステップＳ２８では、船舶１０２の波浪に対する応答の短期予測が行われる。当該ステップにおける処理によって、サービス提供機関１０４は、短期予測部２８の一部として機能する。ステップＳ２６で求められた応答関数Ａ（ω，χ－δ｜Ｆｒｉｋ）に基づいて船舶１０２の遭遇波浪への波浪応答（短期海象波浪応答）を推定する処理が行われる。例えば、船舶１０２の操船パターンの分析、作用荷重の統計処理、船舶１０２の疲労被害推定等を行う。
【0085】
ステップＳ３０では、短期予測に基づいて短期海象における縦曲げモーメントの標準偏差を求める処理が行われる。当該ステップにおける処理によって、サービス提供機関１０４は、短期予測部２８の一部として機能する。短期海象での応答標準偏差Ｒ（χ）は、一般的に数式（５）によって求めることができる。
【数5】
【0086】
数式（５）に、ステップＳ２８までに求めた応答関数Ａ（ω，χ－δ｜Ｆｒｉｋ）、波周波数スペクトルＳ（ω）及び波の方向分散Ｄ（δ）を導入することによって船舶１０２に対する縦曲げモーメントの応答標準偏差Ｒｉｋ（χ）を求めることができる。
【0087】
なお、短期海象における船舶１０２への縦曲げモーメントの応答標準偏差Ｒｉｋ（χ）が求められれば、短期海象における船舶１０２の応答振幅の分布が求められる。一般には、応答振幅の確率分布はレイリー分布で近似できることが知られている。また、短期海象での応答振幅がある値を超過する確率は、応答標準偏差Ｒｉｋ（χ）を用いて求めることができる。
【0088】
ステップＳ３２では、カウンタｋが短期標準偏差を求めるための短期海象の数Ｎｋに到達したか否かが判定される。カウンタｋが短期海象の数Ｎｋ以上であればステップＳ３４に処理を移行させ、短期海象の数Ｎｋ未満であればステップＳ１８に処理を戻して、次の短期海象について船舶１０２に対する縦曲げモーメントの応答標準偏差Ｒｉｋ（χ）を求める処理を繰り返す。
【0089】
ステップＳ３４では、船舶１０２に対する長期的な波浪応答推定が行われる。当該ステップにおける処理によって、サービス提供機関１０４は、長期予測部３０の一部として機能する。例えば、ステップＳ２８で行われた短期予測に基づいて、作用荷重の統計処理や船舶１０２の疲労被害推定を通して、船舶１０２が受ける波浪応答の長期頻度分布が推定できる。この推定に基づけば、船舶１０２がその生涯で出会う最大波高等の推定が可能となり、最大波高に基づいて設計荷重を定める等、合理的な設計荷重を定めることができる。
【0090】
ステップＳ３６では、船舶１０２の針路と波の平均進行方向のなす角χに対する縦曲げモーメントの確率密度分布Ｐ＊（χ）を求める処理が行われる。当該ステップにおける処理によって、サービス提供機関１０４は、長期予測部３０の一部として機能する。ステップＳ２８において、航路を示すカウンタｉ及び短期海象を示すカウンタｋの組み合わせ毎について求められた船舶１０２に対する縦曲げモーメントの応答標準偏差Ｒｉｋ（χ）を蓄積することによって船舶１０２の針路と波の平均進行方向のなす角χに対する縦曲げモーメントの確率密度分布Ｐ＊（χ）が得られる。縦曲げモーメントの確率密度分布Ｐ＊（χ）は航路を示すカウンタｉ毎に得られる。
【0091】
ステップＳ３８では、長期最大期待値を求める処理が行われる。当該ステップにおける処理によって、サービス提供機関１０４は、長期予測部３０の一部として機能する。航路を示すカウンタｉ毎に求められた船舶１０２に対する縦曲げモーメントの確率密度分布Ｐ＊（χ）に基づいて船舶１０２に対して最大の負荷となる曲げモーメントＭｉを求める。すなわち、１つの航路の航行において短期海象の最悪海象の中でも船舶１０２において最も過酷であった海象（最悪海象の中でも特に最悪な海象）における波浪応答が曲げモーメントＭｉとして得られる。
【0092】
ステップＳ４０では、カウンタｉが船舶１０２の航路数Ｎｉに到達したか否かが判定される。カウンタｉが航路数Ｎｉ以上であればステップＳ４２に処理を移行させ、航路数Ｎｉ未満であればステップＳ１２に処理を戻して、次の航路について船舶１０２に対して最大の負荷となる曲げモーメントＭｉを求める処理を繰り返す。
【0093】
ステップＳ４２では、船舶１０２の信頼性評価が行われる。ステップＳ４０までの処理によって、航路を示すカウンタｉ毎に船舶１０２に対する最大負荷の曲げモーメントＭｉが求められる。すべての航路について最大負荷の曲げモーメントＭｉを蓄積することによって最大負荷の曲げモーメントＭの確率分布が得られる。また、一般に船が生涯は約２５年であり、その間に出会う波の数は１０８回に近いことが知られており、長期超過確率Ｑ（Ｑ＝１０－８）での船舶１０２に掛かる最大曲モーメントＭの値を求めることができる。上記処理に応じて、船舶１０２に対する長期に亘る信頼性を評価する。例えば、船舶１０２に対して最大の曲げモーメントに対する最終強度や疲労強度の許容値が定められている場合、船舶１０２に対する最大負荷の曲げモーメントＭｉが当該許容値を超えてしまっているか否かを判定する。ただし、船舶１０２の信頼性の評価方法は、これに限定されるものではなく、上記処理において得られた結果に基づいて船舶１０２の信頼性を評価するものであればよい。
【0094】
ステップＳ４４では、処理結果の出力が行われる。当該ステップにおける処理は、サービス提供機関１０４の出力手段４６によって行われる。また、情報提供手段４８及び情報通信網１１２を介して、ユーザ端末１１０へ処理結果を送信し、ユーザ端末１１０の結果出力手段によって処理結果を出力するようにしてもよい。処理結果は、船舶１０２に対する信頼性評価の結果のみならず、ステップＳ２８で得られた短期予測、ステップＳ３０で得られた短期海象での応答標準偏差Ｒ（χ）、ステップＳ３４で得られた長期予測、ステップＳ３６で得られた船舶１０２に対する縦曲げモーメントの確率密度分布Ｐ＊（χ）、ステップＳ３８で得られた船舶１０２に対して最大の負荷となる曲げモーメントＭｉ等を出力するようにしてもよい。
【0095】
［波浪応答推定を利用した船体の設計方法］
以下、上記波浪応答推定を利用して船舶１０２の船体の設計方法について説明する。図１３は、本発明の実施の形態における船体の設計方法を示すフローチャートである。
以下、上記波浪応答推定を利用して船舶１０２の船体の設計方法について説明する。図１３は、本発明の実施の形態における船体の設計方法を示すフローチャートである。
【0096】
ステップＳ５０では、船舶１０２の設計条件の設定が行われる。ユーザは、船舶１０２が満たすべきサイズ、構造、出力、材料等の基本設計条件に加えて、船舶１０２が満たすべき最終強度や疲労強度等の構造的な強度の条件を入力する。
【0097】
ステップＳ５２では、船舶１０２の船体の設計が行われる。ステップＳ５０において設定された設計条件に基づいて船体の設計が行われる。船体の設計は、従来の設計装置及び設計方法を適用して行うことができる。
【0098】
ステップＳ５４では、船舶１０２の波浪応答推定処理が行われる。ステップＳ５２において設計された船舶１０２に対して本発明の実施の形態における上記波浪応答推定処理を適用することによって波浪応答特性を求める。
【0099】
ステップＳ５６では、船舶１０２の信頼性評価が行われる。ステップＳ５４において得られた船舶１０２に対する波浪応答について船舶１０２の設計基準を満たすか否かについて信頼性を評価する。信頼性の評価は、上記のように、例えば船舶１０２に対する最大負荷の曲げモーメントＭｉが最終強度や疲労強度の許容値を超えているか否かを判定するものとすればよい。ただし、船舶１０２の信頼性の評価方法は、これに限定されるものではない。
【0100】
ステップＳ５８では、船舶１０２の設計基準が満たされているか否かが判定される。ステップＳ５６における信頼性の評価に基づいて船舶１０２の設計基準が満たされていればステップＳ６０に処理を移行させ、設計基準が満たされていなければステップＳ５２に処理を戻して、船舶１０２の船体の設計をやり直す。
【0101】
このとき、船舶１０２の船体の設計だけでは船舶１０２の設計基準が満たされないと判断される場合、ステップＳ５０に処理を戻して、設計条件の設定からやり直すようにしてもよい。
【0102】
ステップＳ６０では、船舶１０２の船体の製造処理が行われる。ステップＳ５８において設計条件を満たすと判断された場合、ステップＳ５２において行われた船体の設計は妥当であるといえるので、当該設計に基づいて船舶１０２の詳細設計を行い、船体を製造する。
【0103】
以上のように、本発明の実施の形態によれば、２次元波スペクトルのデータを活用して、波浪中の船体応答の推定精度の向上を図るとともに、船体応答の確率分布を用いて、構造信頼性に基づく船体設計が可能になる。また、ビッグデータ分析によって、就航中の船舶が実際に受けた荷重や実際に生じた応答を知ることができ、設計や設計規則を見直すことができる。設計改善による船体軽量化によって、ＧＨＧ削減や鋼材資源の使用量を削減できる。また、波浪応答(船体応答)を推定し、船舶にとって有利な航路を選択することや有利な航行条件を設定すること等にも役立てることができる。
【0104】
［形状パラメータの同時発生確率を考慮した波浪発現頻度確率モデル］
上記波浪発現頻度確率モデルの構築では、波浪の形状パラメータの同時発生確率を考慮せず短期海象の有義波高Ｈの発生確率Ｐ（Ｈ）及び短期海象の有義波高Ｈの条件下において平均波周期Ｔの発生確率Ｐ（Ｔ｜Ｈ）を求めるモデルとした。以下、波浪の形状パラメータの同時発生確率を考慮した波浪発現頻度確率モデルを適用した処理について説明する。
上記波浪発現頻度確率モデルの構築では、波浪の形状パラメータの同時発生確率を考慮せず短期海象の有義波高Ｈの発生確率Ｐ（Ｈ）及び短期海象の有義波高Ｈの条件下において平均波周期Ｔの発生確率Ｐ（Ｔ｜Ｈ）を求めるモデルとした。以下、波浪の形状パラメータの同時発生確率を考慮した波浪発現頻度確率モデルを適用した処理について説明する。
【0105】
波浪の形状パラメータの同時発生確率を考慮した波浪発現頻度確率モデルを適用する場合も図８に示したフローチャートと同様のフローで処理が行われる。そこで、図８のフローチャートを参照して、波浪の形状パラメータの同時発生確率を考慮した波浪発現頻度確率モデルの構築及びそれを用いた短期予測について説明する。以下に説明するステップ以外のステップにおける処理は、上記船舶の波浪応答推定システム１００を用いた船舶１０２の波浪応答推定処理と同様である。
【0106】
ステップＳ１６では、波浪発現頻度確率モデルの構築が行われる。波浪発現頻度確率モデルは、数式（１）及び数式（２）に示すように、短期海象の有義波高Ｈの発生確率Ｐ（Ｈ）及び短期海象の有義波高Ｈの条件下において平均波周期Ｔの発生確率Ｐ（Ｔ｜Ｈ）を求めるモデルである。このとき、有義波高Ｈ、平均波周期Ｔのみならず、スペクトルの集中度λ、波方向の集中度パラメータｓ、フィッティングする方向波スペクトルに含まれる山の数ｊ（山の数は最大ｊ＝３と仮定）、波高依存φをパラメータとするモデルとする。すなわち、スペクトルの集中度λ及び波方向の集中度パラメータｓは、固定値とせず、波の同時性を含む確率分布に基づいて実値（変動値）とする。
【0107】
なお、ステップＳ１６における波浪発現頻度確率モデルの構築は、予め構築した波浪発現頻度確率モデルをステップＳ１６で適用することであってもよい。
【0108】
ステップＳ１８では、波浪発現頻度確率モデルを用いて短期海象の導出処理が行われる。サービス提供機関１０４は、波浪発現頻度確率モデルに対してステップＳ１４において取得した波浪追算データを適用して船舶１０２が航行する海域について発生する確率が高い有義波高及び平均波周期を短期海象として導出する。具体的には、航路ＩＤを示すカウンタｉ及び波浪応答推定処理における海象ＩＤを示すカウンタｋの組み合わせ毎に短期海象［Ｈｉｋ，Ｔｉｋ，λｉｋ，ｓｉｋ，φｉｋ］として、有義波高Ｈ、平均波周期Ｔのみならず、スペクトルの集中度λ、波方向の集中度パラメータｓ、波高依存φを短期海象として導出する。
【0109】
なお、有義波高Ｈは、波浪のスペクトルの集中度λ、波方向の集中度パラメータｓに対して影響を受けることが把握されている。有義波高Ｈが高くなると、波浪のスペクトルの集中度λが大きくなる。また、有義波高Ｈが高くなると、波方向の集中度パラメータｓは小さくなり、エネルギーが広く分布する傾向を示す。すなわち、有義波高Ｈが高くなるにつれて、周波数スペクトルのエネルギーは集中するが、波方向に関してはエネルギーは分散する傾向を示す。また、周波数スペクトルのピーク形状パラメータである波浪のスペクトルの集中度λと波浪の方向分散の形状パラメータである波方向の集中度パラメータｓは、確率的な評価において互いに独立であるとみなしてもよいと考えられる。
【0110】
ステップＳ２０では、波スペクトル確率モデルの構築が行われる。当該ステップにおける処理によって、サービス提供機関１０４は、波スペクトルモデル構築部（２次元波スペクトル導出部）２２として機能する。波スペクトル確率モデルは、数式（３）に示すように、波周波数ωの関数である波周波数スペクトルＳ（ω）で表される。また、波の方向分散Ｄ（δｊ）は、数式（４）で表される。
【0111】
ここで、波浪追算による２次元波スペクトルを、数式（３）の波スペクトル及び数式（４）の方向分布の関数に近似して、２次元波スペクトルを表現するためのパラメータを取得する。２次元波スペクトルのピーク数をカウントするため、ピークに対して以下の３つの条件を設けて判別することができる。図１４は、ピークを判別する概念図である。
（条件１）ピーク値間の谷の深さ（Ｃ／Ｐ）
（条件２）ピーク波向の偏差（Δθ又はΔω）
（条件３）ピーク値の比率（Ｐ２／Ｐ１）
（条件１）ピーク値間の谷の深さ（Ｃ／Ｐ）
（条件２）ピーク波向の偏差（Δθ又はΔω）
（条件３）ピーク値の比率（Ｐ２／Ｐ１）
【0112】
数式（６）により、波浪追算による２次元波スペクトルの有義波高を求める。ただし、Ｒは、標準偏差である。
【数6】
【0113】
数式（７）にしたがい、波浪追算による方向分布関数Ｇを求める。
【数7】
【0114】
ＧHindcast（θ）において極大値Ｐｉ及び極小値Ｔｉ、これらが発生する波向きθｉ
＋、θｉ
－及び極大値間（ピーク間）の谷の深さＣｉをそれぞれ求める。
【数8】
【0115】
条件１として、Ｃｉ／Ｐｉ＜Ｄ１のとき、ピークｉは有意ではないと判断してピークとして処理しない。
【0116】
残ったピークが複数のとき、条件２として、ピーク間の偏差を数式（９）で求める。そして、Δθｉ＜Ｄ２のとき、Ｇ（θｉ
＋）とＧ（θｉ＋１
＋）の小さい方はピークとして処理しない。
【数9】
【0117】
さらに残ったピークが複数のとき、条件３として、Ｇ（θｉ＋１
＋）／Ｇ（θｉ
＋）＞Ｄ３（ただし、Ｇ（θｉ＋１
＋）＞Ｇ（θｉ
＋）とする）が成り立つとき、Ｇ（θｉ
＋）はピークとして処理しない。
【0118】
代表波向をθｉ（ｉ＝１～Ｎ）とするシングルピーク方向分布ＧHindcast（θ｜θｉ）を数式（１０）で近似して、分散パラメータｓｉ（ｉ＝１～Ｎ）及びＧ（θ｜θｉ，ｓｉ）を得る。ここで、分散パラメータｓｉの周波数依存性はないものとした。
【数10】
【0119】
マルチピークの方向分布Ｇ（θ）は、数式（１１）に示すように、シングルピークスペクトルＧ（θ｜θｉ，ｓｉ）の和で表すことができる。
【数11】
【0120】
続いて、波浪追算による２次元波スペクトルから代表波向θｉ（ｉ＝１～Ｎ）での周波数スペクトルＳHindcast（ω｜θｉ）を抽出する。周波数スペクトルＳHindcast（ω｜θｉ）に対しても、ＧHindcast(θ)と同様に処理を適用して、周波数スペクトルＳHindcast（ω｜θｉ）のピーク数Ｍｉ及びピーク周波数ωpij（ｊ＝１～Ｍｉ）を求める。
【0121】
周波数スペクトルＳHindcast（ω｜θｉ）を数式（３）に近似して、Ｓ（ω｜λｉ，θｉ）（ｉ＝１～Ｎ）を得る。ここで、数式（３）においてｊ＝Ｍｉとする。そして、数式（１２）により、２次元波スペクトル算式を求める。
【数12】
【0122】
数式（６）にしたがい、２次元波スペクトルＳ（ω，θ｜λ，ｓ）の有義波高Ｈを算出する。ここで、Ｈ＝ＨHindcastとなるように波スペクトルＳ（ω，θ｜λ，ｓ）を補正する。具体的には、数式（３）のパラメータＨｊを補正する。以上のように、波スペクトルのピークの数Ｌ、各ピークに応じたＨｋ，ωｐｋ、θｋ、λｋ、ｓｋ（ｋ＝１～Ｌ）、及びこれらのパラメータを用いて２次元波スペクトルＳ（ω，θ｜λ，ｓ）を求めることができる。これによって、２次元波スペクトルＳ（ω，θ｜λ，ｓ）で表される波スペクトル確率モデルが構築される。
【0123】
なお、ステップＳ２０における波スペクトル確率モデルの構築は、予め構築した波スペクトル確率モデルをステップＳ２０で適用することであってもよい。
【0124】
図１５（ａ）は、波向に依存しない波スペクトルの例を示す。また、図１５（ｂ）は、波向に依存している波スペクトルの例を示す。図１５において、横軸は波周波数ω、縦軸は波向θを示している。また、図１５（ｂ）では、波スペクトルのピークが連なる方向φも図示している。
【0125】
ステップＳ２２では、波浪中船速確率モデルの構築が行われる。当該ステップにおける処理によって、サービス提供機関１０４は、波浪中船速確率モデル構築部２４として機能する。このとき、２次元波スペクトルＳ（ω，θ｜λ，ｓ）を適用して補正された有義波高Ｈを適用して、波浪の有義波高Ｈｉｋに対応する船舶１０２の船速Ｖｉｋを決定する波浪中船速確率モデルとする。
【0126】
なお、ステップＳ２２における波浪中船速確率モデルの構築は、予め構築した波浪中船速確率モデルをステップＳ２２で適用することであってもよい。
【0127】
ステップＳ２４では、船速が決定される。ステップＳ１８において導出され、補正された短期海象の有義波高Ｈｉｋを波浪中船速確率モデルに当て嵌めることによって船舶１０２の船速Ｖｉｋを導出する。
【0128】
ステップＳ２６では、船舶１０２の波浪中の応答関数を導出する処理が行われる。応答関数Ａ（ω，χ－δ｜Ｆｒｉｋ）は、船舶１０２の船体に対する縦曲げモーメントを有義波高Ｈ、船長Ｌ、船幅Ｂ、重力加速度ｇ及び流体密度ρで無次元化した値である。なお、χは、船舶１０２の針路と波の平均進行方向のなす角である。また、Ｆｒｉｋは、フルード数であり、Ｆｒｉｋ＝Ｖｉｋ／√（ｇＬ）で求められる。
【0129】
ステップＳ２８では、船舶１０２の波浪に対する応答の短期予測が行われる。当該ステップにおける処理によって、サービス提供機関１０４は、短期予測部２８の一部として機能する。ステップＳ２６で求められた応答関数Ａ（ω，χ－δ｜Ｆｒｉｋ）に基づいて船舶１０２の遭遇波浪への波浪応答（短期海象波浪応答）を推定する処理が行われる。例えば、船舶１０２の操船パターンの分析、作用荷重の統計処理、船舶１０２の疲労被害推定等を行う。
【0130】
ステップＳ３０以降の処理は、上記実施の形態と同様に行われる。以上のように、形状パラメータの同時発生確率を考慮した波浪発現頻度確率モデルを適用して船舶１０２の波浪応答推定を行うことができる。
【0131】
［変形例］
図１６に、有義波高Ｈ、平均波周期Ｔの確率及び波浪の形状パラメータλ，ｓ，φの確率の同時発生確率を考慮した船舶１０２の波浪応答推定処理の変形例のフローチャートを示す。基本的なフローは、上記実施の形態に基づく。
図１６に、有義波高Ｈ、平均波周期Ｔの確率及び波浪の形状パラメータλ，ｓ，φの確率の同時発生確率を考慮した船舶１０２の波浪応答推定処理の変形例のフローチャートを示す。基本的なフローは、上記実施の形態に基づく。
【0132】
波浪の形状パラメータλ，ｓ，φの組み合わせに対する短期予想値への影響を予め調べて、波浪の形状パラメータλ，ｓ，φの組み合わせ毎に短期予想値を補正するための波浪の形状パラメータを考慮した補正係数をチャートや補正データとして記憶部４２やデータベースに記憶させる。例えば、有義波高Ｈ、平均波周期Ｔの確率及び波浪の形状パラメータλ，ｓ，φの確率の同時発生確率を考慮しない場合の短期予想値と、有義波高Ｈ、平均波周期Ｔの確率及び波浪の形状パラメータλ，ｓ，φの確率の同時発生確率を考慮した場合の短期予想値との計算のケースを積み重ねて傾向分析を行い、これらの比から補正係数を予め求めて、簡易法のチャートとして記憶させたりデータベースとして構築しておくことができる。また、有義波高Ｈ、平均波周期Ｔの確率及び波浪の形状パラメータλ，ｓ，φの確率の同時発生確率を考慮しない場合の短期予想値と、有義波高Ｈ、平均波周期Ｔの確率及び波浪の形状パラメータλ，ｓ，φの確率の同時発生確率を考慮した場合の短期予想値との計算のケースを積み重ねた傾向分析に当たっては、同時発生確率を考慮しない場合の短期予想値を先ず算出し、続いて同時発生確率を考慮した場合の短期予想値を算出し、比や差を求めてこれを積み重ねる方法、また、複数の入力する条件を準備し、同時発生確率を考慮しない場合の複数の短期予想値をまとめて算出し、同時発生確率を考慮した場合の複数の短期予測値をまとめて算出し、両者を対応させて比や差を求めてこれを積み重ねる方法等、各種の方法が採用できる。
【0133】
本変形例では、ステップＳ１６～Ｓ２８において、上記実施の形態と同様に、有義波高Ｈ、平均波周期Ｔの確率及び波浪の形状パラメータλ，ｓ，φの確率の同時発生確率を考慮しない短期予測値を求める。そのうえで、予め求めておいた補正係数を当該短期予想値に乗算することで、有義波高Ｈ、平均波周期Ｔの確率及び波浪の形状パラメータλ，ｓ，φの確率の同時発生確率を考慮した場合の短期予想値を求める。
【0134】
ステップＳ３０以降の処理は、上記実施の形態と同様に行われる。以上のように、有義波高Ｈ、平均波周期Ｔの確率及び波浪の形状パラメータλ，ｓ，φの確率の同時発生確率を考慮して船舶１０２の波浪応答推定を行うことができる。
【産業上の利用可能性】
【0135】
本発明によれば、２次元波スペクトルのデータ又は２次元波スペクトルを関数モデルに近似して得られる短期海象のパラメータを利用して船舶の波浪応答を推定し、これにより、波浪中の船体応答の推定に基づく船体設計や航路選択、また船舶の寿命判断等を実現することができる。
【符号の説明】
【0136】
１０ 航路情報取得手段、１２ 波浪追算データ取得手段、１４ 航路情報取得部、１６ 波浪追算データ取得部、１８ 波浪発現頻度確率モデル構築部、２０ 短期海象導出部、２２ 波スペクトルモデル構築部（２次元波スペクトル導出部）、２４ 波浪中船速確率モデル構築部、２６ 応答関数導出部、２８ 短期予測部、３０ 長期予測部、４０ 処理部、４２ 記憶部、４４ 入力手段、４６ 出力手段、４８ 情報提供手段、１００ 波浪応答推定システム、１０２ 船舶、１０４ サービス提供機関、１０６ 航路情報データベース、１０８ 波浪追算データベース、１１０ ユーザ端末、１１２ 情報通信網。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
