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Enregistrement W2076859792 · doi:10.1115/omae2004-51311

Simulation of Submerged Slack Tethers and Their Interaction With the Environment

2004· article· en· W2076859792 sur OpenAlexaff
Juan A. Carretero, Bradley J. Buckham

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUnderwater Vehicles and Communication Systems
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRemotely operated underwater vehicleUnderwaterContact dynamicsComputer scienceMarine engineeringWork (physics)Scope (computer science)Contact forceSimulationSystem dynamicsVehicle dynamicsAerospace engineeringControl engineeringEngineeringMechanical engineeringRobotMobile robotGeologyPhysicsArtificial intelligenceMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tethered systems, underwater or otherwise, are nowadays used for very diverse tasks. Due to the complexity of such systems, it is necessary to simulate them for design, operation and training purposes. This paper deals with an approach to simulation of tethered systems, in particular underwater remotely operated vehicles (ROVs), by incorporating contact forces acting between the tether and the environment into the dynamic model of the tether. This will ensure model fidelity when the tethered system is operated in a dense environment. In this paper, methods used to compute contact forces are described. In the calculation of contact dynamics, the distance between the tethered system and the environment is of utmost interest. Algorithms to determine the separation distance between the tether and the environment are discussed in the scope of this work. These algorithms are then incorporated into an existing dynamics model of the ROV tether. Finally, this paper concludes with a simple numerical example where a tether is moved in a concave environment. The distance between the tether and the environment is computed as the tether’s location and three-dimensional profile change with time.

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 enseignants0,354
Score d'incertitude au seuil0,084

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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