Estimation of Local Ice Pressure Using Up-Crossing Rate
Notice bibliographique
Résumé
Ice load estimation is required in the design of ships and offshore structures for arctic and subarctic conditions. This paper focuses on the estimation of local ice pressures. The “event-maximum” method for local ice pressure analysis is a probabilistic method based on the maximum pressure of a given event; other local peaks in the data are not included. To study how this may affect local ice pressure estimates, a new probabilistic method based on the up-crossing rate was developed. Field data from 1982 Polar Sea arctic trials in the Beaufort Sea are processed as a time series. Up-crossing rates at different local pressure levels are obtained for local areas of interest. A relationship between up-crossing rate and local pressure-area results is established. Results from the analysis of full-scale data using the event-maximum method are presented for the selected data set; a more comprehensive set of results for the analysis of available ship-ice interaction data is presented in a companion paper. For a sample case, local ice pressure estimates obtained using the up-crossing rate method are compared with results obtained using the event-maximum method. The local pressure-area relationship is found to be similar for both the up-crossing rate method and the event-maximum method. For design curves based on the data set considered, estimates using the event-maximum method were more conservative than those obtained using the up-crossing rate method. The up-crossing rate approach is promising; analysis of additional data sets is recommended to allow broader comparison of the methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».