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Enregistrement W2116312697 · doi:10.1109/oceans.2006.307022

Resistance and Static Yaw Experiments on the Underwater Vehicle "Phoenix"; Modeling and Analysis, Utilizing Statistical Design of Experiments Methodology

2006· article· en· W2116312697 sur OpenAlexafffund
Farhood Azarsina, Christopher Williams, Leonard M. Lye

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueShip Hydrodynamics and Maneuverability
Établissements canadiensNational Research Council CanadaMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaU.S. Department of Energy
Mots-clésDesign of experimentsHullExperimental dataRange (aeronautics)Point (geometry)UnderwaterComputer scienceMoment (physics)Vehicle dynamicsMarine engineeringSimulationEngineeringAutomotive engineeringMathematicsAerospace engineeringStatisticsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research is focused on the hydrodynamic behaviour of a series of hull forms for an underwater vehicle, which includes a range of length-to-diameter ratios. Experimental data were gathered for several standard manoeuvring experiments and a reverse Design Of Experiment (DOE) was applied to the available data. From the DOE point of view, the effects of the main factors in each type of experiment were studied and an appropriate Response Surface Model (RSM) was fitted to the data. The developed empirical model is very useful in predicting the non-dimensional hydrodynamic force and moment coefficients, which is a major step in simulating the motion of an underwater vehicle

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 enseignants0,438
Score d'incertitude au seuil0,419

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations3
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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