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Enregistrement W2538025651 · doi:10.1115/omae2016-54277

The Influence of External Boundary Conditions on Ice Loads in Ice-Structure Interactions

2016· article· en· W2538025651 sur OpenAlexaff
Regina Sopper, Claude Daley, Bruce Colbourne, Stephen Bruneau

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndentationSnowMaterials scienceGeologySea iceIce divideIce wedgeConical surfaceSea ice thicknessArctic ice packComposite materialPermafrostGeomorphologyClimatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Design ice loads are generally derived from field measurements or laboratory experiments. The latter commonly neglect the circumstance that most ice-structure interactions occur underwater, despite the fact that studies report higher ice loads if water is present. Other than a few studies on ice extrusion processes, most investigations on ice loads also do not specifically consider the presence of snow or granular ice at the ice-structure interface. To elucidate the influence of water, snow and crushed ice, as external boundary conditions, on ice load magnitude, 71 small-scale laboratory tests were carried out. Testing involved a hydraulic material testing system (MTS machine) located in a cold room at −7°C. Ice specimens were conical shaped with 25 cm in diameter and with 20° and 30° cone angles. Those were impacted with a flat indentation plate at 1 mm/s, 10mm/s and 100 mm/s indentation rates. Time-penetration and time-force histories from the MTS machine, as well as qualitative contact area and local pressure measurements from tactile pressure sensors were collected. Tests were also recorded with a high speed camera and monitored with still photos. The effect of submergence was most evident at high indentation rate, yielding high ice loads. Snow and granular ice caused comparably high ice loads at the high indentation rate. Moreover, the snow and granular ice conditions also significantly increased loads at the low indentation rate. In all cases, higher ice loads were associated with increased effective contact areas.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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