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Enregistrement W2058022435 · doi:10.1115/omae2006-92027

Design and Optimization of an Ice Class Propeller Under Shallow Water, Semi-Tunnel Hull and Heavy Load Conditions

2006· article· en· W2058022435 sur OpenAlexaff
Pengfeï Liu, Mohammed Islam, Shawn Searle, Andrew MacNeil, Andrew Prior

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMaritime Transport Emissions and Efficiency
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHullPropellerWakeWater tunnelInflowMarine engineeringRakeOpen waterWaves and shallow waterCavitationEngineeringStructural engineeringGeologyAcousticsMeteorologyMechanical engineeringAerospace engineeringVortexPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A design and optimization procedure developed and used for a propeller installed on a twin-semi-tunnel-hull ship navigating in very shallow and icy water under heavy load conditions is presented. The base propeller was first determined using classical design routines under open water condition utilizing existing model test data. In the optimization process, a panel method code (PROPELLA) was used to vary the pitch values and distributions and take into account the inflow wake distribution, tunnel gap and cavitation effects. The optimized propeller was able to numerically achieve a ship speed 0.02 knots higher than the desired speed and 0.06 knots higher than the classical B-series propeller. The analysis of the effect of inflow wake, hull tunnel, cavitation and blade rake angle on propulsive performance will be the focus of this paper.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil0,996

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)0,0050,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,196 · 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.

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

Citations6
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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