The problem of fleet design and fleet modelling; for decades problems regarding determining fleet sizes and optimized routing problems have formed the groundwork into the fleet design and fleet optimization for a wide range of business sectors. In most of these problems only single entities or fixed design resources are optimized for a certain route and delivery objective based on minimizing operational costs. In the naval industry, there has been a growing need for numerical methods that are able to predict what kind of fleets, in terms of size and capabilities, would be suited to achieve certain operational needs. Further than that, for shipbuilders and designers, what kind of design requirements the individual vessel platforms in such a fleet must contain constitutes the bridge in translating operational needs to ship design and system integration requirements. Especially in an era where technology advances more quickly than it takes to design a naval vessel, creating tools that are able to predict something about future fleet resilience could become an effective asset for future naval fleet development. For this, studies that contribute to developing methods that can evaluate the combined effect of individual vessel platforms from a fleet perspective are still fairly limited. The overall goal of this study was to determine how the development and application of fleet modelling tools can contribute to designing naval fleets that are more robust against future threats and missions. The objective was to extend and build on a fleet modelling method based on Systems Engineering, that is able to generate fleet compositions and produce basic individual platform design requirements for early-stage design phases of naval fleets through scripted naval scenario's. The aim was to construct a functional numerical simulation model through Mixed Integer Linear programming and extend the abilities of the method to be able to include 'future' technologies, with UXV's receiving the main focus. The overall potential and results that the numerical model produces are interesting, through an optimization process it is able to build a fleet from a wide range of platform choices and deliver basic platform design requirements. Actual combat performance of the fleets that are generated, is debatable and needs to be further investigated and tested/verified through different means. The conclusion from the study is that to design future resilient fleets, more research and development is needed in the area of naval fleet modelling and simulation since the functionality of tools available can not overcome the amount of uncertainty that the future brings. Besides that, the method under review does make it able to generate interesting fleet combinations that could spark new ideas on how we could regard the future potential of uprising technology and their combined capabilities with naval vessel platforms. / Problemet med flottdesign och flottmodellering; i årtionden har problem med att bestämma flottans storlek och optimerade routingproblem bildat grunden för flottans design och flottans optimering för ett brett spektrum av affärssektorer. I de flesta av dessa problem är mätvärden för enkel design eller fasta fartyg optimerade för en viss rutt och antal hamnar baserat på minimering av driftskostnader. Inom marinindustrin har det funnits ett växande behov av numeriska metoder som kan förutsäga vilken typ av flotta, när det gäller storlek och kapacitet, som skulle vara lämplig för att möta vissa operativa behov. För varvsbyggare och konstruktörer fungerar dessutom att tillskriva designkrav till enskilda fartygsplattformar i en sådan flotta som bron som översätter operativa behov till krav på fartygsdesign och systemintegration. Särskilt i en tid där tekniken går snabbare än vad som krävs för att utforma ett marinfartyg kan skapandet av verktyg som kan förutsäga motståndskraften hos en framtida flotta vara en effektiv tillgång för framtida marinutveckling. För detta är studier som bidrar till att utveckla metoder som kan utvärdera den kombinerade effekten av enskilda fartygsplattformar ur ett flottperspektiv fortfarande ganska begränsade. Det övergripande målet för denna studie var att avgöra hur utvecklingen och tillämpningen av verktyg för modellering av flottor kan bidra till att utforma marinflottor som är mer robusta mot framtida hot och uppdrag. Målet var att utöka och bygga på en flottmodelleringsmetod baserad på Systems Engineering, som kan generera flottanheter och producera grundläggande individuella plattformskrav för designfasen i de tidiga stadierna av marina flottar genom scenarier för manusskrivning. Syftet var att konstruera en funktionell numerisk simuleringsmodell genom Mixed Integer Linear Programmering och utöka metodens förmåga för att kunna inkludera 'framtida' teknologier, med UXV: er som huvudfokus. Den övergripande potentialen och resultaten som den numeriska modellen ger är intressanta, genom en optimeringsprocess kan den bygga en flotta från ett brett spektrum av plattformsval och leverera grundläggande krav på plattformsdesign. Den faktiska stridsprestandan för de genererade flottorna kan inte bedömas och måste undersökas vidare och testas / verifieras med olika metoder. Studien drar slutsatsen att utformning av framtida motståndskraftiga flottor kräver mer forskning och utveckling inom marinmodellering och simulering, eftersom funktionaliteten hos nuvarande tillgängliga verktyg inte kan övervinna osäkerheten i framtiden. Förutom det gör metoden under granskning det möjligt att generera intressanta flottkombinationer som kan utlösa nya idéer om hur vi kan betrakta den framtida potentialen för upprorsteknologi och deras kombinerade kapacitet med sjöfartygsplattformar.
Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-302130 |
Date | January 2021 |
Creators | Sinnema, Sjoerd Jan |
Publisher | KTH, Marina system |
Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
Language | English |
Detected Language | Swedish |
Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
Format | application/pdf |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Relation | TRITA-SCI-GRU ; 2021:243 |
Page generated in 0.0021 seconds