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Enregistrement W2087006712 · doi:10.4043/23773-ms

Hull Structural Performance Monitoring System for Ships Operating

2012· article· en· W2087006712 sur OpenAlexaff
Han Yu, Aleksandr Iyerusalimskiy, Yong‐Sung Kim, James A. St John

Notice bibliographique

RevueOTC Arctic Technology Conference · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesSamsungConocoPhillips
Mots-clésCrewHullMarine engineeringNaval architectureProcess (computing)Focus (optics)IcebergComputer scienceJoint (building)EngineeringAeronauticsSea iceMeteorologyCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Research on measuring the ice impact pressure on icebreaker hulls began inthe late 1970's, and its focus was to determine the magnitude of the impactpressures and to obtain long-term statistics of the impacts. Increasedcomputing power in the 1980's allowed the recording of time-histories onmultiple sensors that led to the development of the pressure-contact arearelationship. The aim of these systems, however, was to understand theice impact process and to provide guidance to design engineers. Thispaper presents a new hull structure monitoring system that can benefit both theship designers and operators for ships operating in ice-covered waters. With this system, the ice load monitoring system can measure and process theice impact loads immediately after each impact in near real-time. Theimpact measurements are used to estimate the resulting stresses on the hullstructures which are then compared to the allowable stresses. This systemcan provide meaningful near real-time feedback to the ship's crew of thestresses due to ice impact compared to the allowable stress. Thisinformation can assist the ship's crew in making informed decisions for safeand efficient operations in ice. The main focus of this paper is on themethodology for assessing the hull structural responses under ice impact andthe presentation of this information to the ship's crew. Introduction The state-of-the-art ice load monitoring and alarm system (ILMS) has beeninstalled on the Arctic shuttle tanker Timofey Guzhenko. The workassociated with the development, design, installation of the system, datacollection and analysis is a joint venture between ABS, ConocoPhillips, andSamsung Heavy Industries (SHI) with vessel owner cooperation [1]. This systemis designed to measure and record ice pressures and loads as well as computeice-induced responses of the hull structure at highly loaded locations on thehull. Stresses resulting from the ice loads are compared with allowablestresses in near real-time and the margin of safety in the structure isdisplayed on a bridge monitor. The system was commissioned in April 2009with the intent of long-term unmanned operation.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,707

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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