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Enregistrement W173119501

Ship And Winch Regulation For Remotely Operated Vehicle’s Waypoint Navigation

2009· article· en· W173119501 sur OpenAlexaff
Jonathan D.M. Zand, Bradley J. Buckham, Daniela Constantinescu, S. Prabhakar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Offshore and Polar Engineering · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics Simulations and Interactions
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWinchRemotely operated underwater vehicleWaypointMarine engineeringDragHeading (navigation)Position (finance)Remotely operated vehicleEngineeringControl theory (sociology)UnderwaterTension (geology)SimulationComputer scienceRobotAerospace engineeringMobile robotGeologyControl (management)Mechanical engineeringPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When working at significant depths, small inspection class ROV can suffer from restricted maneuverability due to accumulated drag over the tether. In this work, the surface vessel and winch motions are coordinated in a position regulation system that assists the maneuvering of the small ROV. The methodology is developed within a simulation that incorporates a simplified ship dynamic model, a complete tether dynamics model, and an ROV with idealized thrusters. A lumped mass representation of the tether is used that incorporates low-tension effects along with a fundamentally correct formulation of the tether payout/retrieval dynamics that is valid for both taut and low-tension circumstances. A 2-D transit maneuver is considered in this study. The position regulator uses a depressor mass to provide some control over the deployed tether profile, and the tether disturbance is reduced by making the depressor follow the ROV according to a schedule established by a series of a priori equilibrium studies. The optimal relative depressor locations are defined in terms of the ROV surge speed, subject to constraints stemming from starting and stopping considerations. A revised transit procedure is given that is shown to reduce the time of a 600-m transit at the 200-m depth by 44% over the current accepted practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,248
Score d'incertitude au seuil0,378

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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