Design Through Simulation: Finite Element Capabilities for Ocean Engineering
Notice bibliographique
Résumé
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».