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Enregistrement W2084516942 · doi:10.1115/omae2008-57473

Design Through Simulation: Finite Element Capabilities for Ocean Engineering

2008· article· en· W2084516942 sur OpenAlexaff
Dean M. Steinke, Ryan S. Nicoll, Bradley J. Buckham

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOffshore Engineering and Technologies
Établissements canadiensUniversity of VictoriaDynamic Systems Analysis (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRemotely operated underwater vehicleInstrumentation (computer programming)Marine engineeringMooringEngineeringComputer scienceFinite element methodNonlinear systemRemotely operated vehicleSimulationSystems engineeringControl engineeringAerospace engineeringStructural engineeringMobile robotRobot

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Design optimization and testing of marine technology and offshore structures, such as risers, moorings, or manned and unmanned submersibles is a challenge. This is due to many factors including weather, costly ship time, and the need for experienced off-shore personnel. Nevertheless, early stage design optimization is critical to a project’s success. There is a need for simulation facilities that can capture the complexity and the non-linear dynamics of large mechanical and structural systems, and provide accurate assessment of design variations. This article outlines the development of a nonlinear simulation tool for modeling mechanical systems and structures in the ocean. The framework design and simulation set-up procedures are discussed. The main components of the simulator, a nonlinear finite element cable model and a rigid body model, are discussed. Next, this paper shows how these fundamental models are used to simulate risers, remotely operated vehicle (ROV) umbilicals, and mooring lines. In addition, a module that produces the effects of vortex induced vibration (VIV) based on recent developments on the wake oscillator model is presented. Payin and payout simulations of a ROV tether are also presented to demonstrate the use of the variable-length capabilities of the cable model. Lastly, this paper discusses how ROV instrumentation can be simulated, permitting the design and refinement of instrumentation processing algorithms, such as a Kalman filter, or controllers.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,004

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,188 · 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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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