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Enregistrement W2899185622 · doi:10.4043/29139-ms

Simulation of Ice-Structure Interactions Using a Coupled SPH-DEM Method

2018· article· en· W2899185622 sur OpenAlexafffund
Shafiul Mintu, David Molyneux

Notice bibliographique

RevueOTC Arctic Technology Conference · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics Simulations and Interactions
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésDragSmoothed-particle hydrodynamicsMechanicsSubmarine pipelineDomain (mathematical analysis)Computational fluid dynamicsDiscrete element methodGeologyMarine engineeringComputer sciencePhysicsEngineeringGeotechnical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ice-structure interaction (ISI) is a complex process, which requires a thorough understanding of the underlying physics to ensure safe operations in the ice-covered regions. Application of discrete element method (DEM) to compute ice loads on structures is a widely accepted approach, where the equations of rigid body motions are solved for all ice pieces in the computational domain. In most ISI simulations, the ice zone is assumed to be resting on a static water foundation omitting the hydrodynamic effects (added mass, water drag, wave damping) of the interacting bodies. This assumption can introduce erroneous results to simulations of the floating ice floes behavior, which in turn will incur uncertainties in planning ice management activities. In this paper, a smooth particle hydrodynamics (SPH) based computational fluid dynamics (CFD) code is coupled with a three-dimensional DEM model to take the hydrodynamic effects of the interacting bodies including the ice pieces into account. The ice zone is modeled as discrete elements, which allows computing interaction forces by considering contact laws. The water foundation is modeled using smooth particles, which are modelled with the Naiver-Stokes equations. Several applications of ship and offshore structures interacting with level ice and pack ice are simulated. A scenario of an offshore supply vessel operating in the marginal ice zone (MIZ) that is subject to wave forces is also simulated to show how this approach can be used for modelling complex real-world problems. This scenario is unique in a sense that it yields a multi-physics solution, where ice-structure-wave are all included in a single CFD simulation as a fully coupled analysis. The cost of the simulation is significantly reduced by running the computations on a Graphics Processing Unit (GPU) instead of a typical CPU workstation. Some of the initial results of ice-structure interactions are presented in this paper and a reasonable agreement with reduced scale model test results are found.

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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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