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Enregistrement W2076776770 · doi:10.1115/omae2008-57793

Elastodynamic Analysis of Towed Cable Systems by Global Nodal Position Vector Finite Element Method

2008· article· en· W2076776770 sur OpenAlexafffund
Zheng Zhu, Michael LaRosa, Feng Sun

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics Simulations and Interactions
Établissements canadiensCurtiss-Wright (Canada)York University
Organismes subventionnairesOntario Centres of Excellence
Mots-clésFinite element methodRobustness (evolution)Position (finance)Computer scienceRigid bodyMarine engineeringStructural engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The handling and control of towed cable and body systems onboard surface ships and submarines presents a significant technical challenge to design engineers in the defense and ocean industries. The current approaches rely heavily on the empirical methods and the time-consuming and costly prototype testing. Computer simulation provides a cost effective way to reduce the high risks associated with the towed cable/body system. However, the current dynamic analysis of towed cables is mostly done by the finite difference (FD) method in stead of the finite element (FE) method that is widely used in almost all engineering fields. This paper presents an alternative FE method to simulate the dynamics of towed cable and body system, in which the large rigid body motion is coupled with small elastic deformation. The newly derived FE method is formulated in terms of element nodal positions, which is different from the existing FE methods that use displacements. The alternative FE method solves for the cable position directly in order to eliminate accumulated numerical errors arising from existing FE methods that solve for displacements first in order to obtain the cable position over very long period of time. The alternative FE formulation is implemented and applied to real applications to demonstrate its robustness by comparing simulation results with the experimental and sea trial data.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil0,426

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations1
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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