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Enregistrement W2736957381 · doi:10.1016/j.coastaleng.2017.07.001

Generation and propagation of ship-borne waves - Solutions from a Boussinesq-type model

2017· article· en· W2736957381 sur OpenAlexaff
C. Gabriel David, Volker Roeber, Nils Goseberg, Torsten Schlurmann

Notice bibliographique

RevueCoastal Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCoastal and Marine Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésBathymetryComputationNonlinear systemGeologyWedge (geometry)MechanicsWave propagationField (mathematics)Range (aeronautics)Marine engineeringPhysicsComputer scienceMathematicsOpticsEngineeringAerospace engineeringAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ship-borne waves are of significant interest for the design of port and waterway infrastructure and the maintenance of its surrounding environment. Computation of these nonlinear and dispersive waves has mainly been focusing on their near-field generation as a fluid-body interaction problem. This study presents an approach for the computation of ship waves generated by a moving pressure disturbance with phase-resolving and depth-averaged equations. To support a wide range of applicability, the paper deals with the evolution of the vessel wedge compared to an analytical solution for sub-to supercritical speeds and the assessment of wave patterns from a broad range of pressure term dimensions, including cross-references to findings in other studies. The conducted numerical experiments showcase the typical response of a Boussinesq-type model to a simplified moving pressure disturbance and identify the main factors and criteria for ship-wave propagation in the far-field of a vessel. Finally, a unique field dataset underlines the capability of an extended Boussinesq-type model to compute the propagation of vessel waves over an irregular bathymetry.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations60
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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