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Enregistrement W1927314580

Nonlinear wave modelling over variable water depth using extended boussinesq equations

2012· dissertation· en· W1927314580 sur OpenAlexaff
Heather Peng

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2012
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCoastal and Marine Dynamics
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBoussinesq approximation (buoyancy)Shallow water equationsMathematicsMathematical analysisNonlinear systemPartial differential equationFinite differenceFinite difference methodHyperbolic partial differential equationDiscretizationWave equationFinite element methodPhysicsMechanics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerical modeling of wave-ship interaction in shallow water over variable depth requires an accurate description of diffraction, refraction, reflection, and nonlinear wave-wave interaction. A computer program has been developed to solve time dependent Boussinesq-type hyperbolic long wave equations. The velocity at an arbitrary depth is expanded into an infinite series for the formulation of the extended Boussinesq equations. The numerical stability and dispersion characteristics are improved for increasing water depths. The partial differential equations are solved by using a fifth-order Adams-Bashforth-Moulton time marching multistep finite difference method. The results are compared with a second-order Crank Nicolson finite difference method and a Galerkin finite element method from previously published results. Results for linear and nonlinear waves are also compared with analytical and experimental data. The program will be integrated with a time-domain seakeeping program to simulate wave-ship interaction in coast al waves. The current research contributes higher order time and space discretizations, and generalizes the numerical algorithm for methods of any order given the coefficients for finite difference equations. The research allows for higher-order Boussinesq equations while minimizing the numerical error from the time and space differential approximations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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