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Enregistrement W2535273331 · doi:10.1115/omae2016-54738

A System for Measuring Ice-Induced Accelerations and Identifying Ice Actions on the CCGS Amundsen and a Swedish Atle-Class Icebreaker

2016· article· en· W2535273331 sur OpenAlexaboutno aff
Hans-Martin Heyn, Roger Skjetne

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorges ForskningsrådPolarforskningssekretariatetNorges Teknisk-Naturvitenskapelige Universitet
Mots-clésSea iceGeologyArcticMarine engineeringArctic ice packOceanographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When ships operate in the Arctic, sea-ice induce an additional environmental load on the vessel. The ice load can vary significantly depending on the dominating ice-breaking failure mode. In this work a sensor system for measuring ice induced accelerations on the Canadian icebreaker CCGS Amundsen and a Swedish Atle-class icebreaker is presented. The sensor system consists of low-cost inertial measurement units. Ship-ice interaction data has been collected during expeditions along the coast of Labrador in Canada and in the Greenland Sea north of the Norwegian Svalbard archipelago. Depending on the failure mechanism of the interacting ice, vibrations at different frequencies are induced into the icebreaker ship. A time-frequency decomposition based on the Wigner-Ville distribution has been modified such that it is applicable to analysis of ice-load induced acceleration signals. Based on the frequency pattern of the induced vibrations, this novel method allows for evaluation of the intensity of the ice-loads and identification of the dominating ice failure mechanism, which is demonstrated for several ship-ice interaction events. The presented novel time-frequency decomposition for ice induced accelerations is a powerful tool for the identification of the threat imposed by sea-ice to a structure. In further work the time-frequency decomposition will be used as feedback in ice-capable control and monitoring systems for Arctic offshore operations.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,170 · 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'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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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