Comparison of Seabed Friction Formulations in a Lumped-Mass Mooring Model
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the impact of friction models on mooring line simulations. Seabed friction can play an important role in the determination of mooring loads of slack-moored floating offshore wind turbines. Most mooring models include a relatively simple seabed friction formulation, if any, and little examination of their accuracy is available in literature. Current implementations typically represent seabed contact as coulombic friction with ramping near zero velocity to mitigate instability in the numerical time integration. To assess the impact of this friction model’s use, we compare it against a more sophisticated friction model. This model differentiates between static and kinetic friction, where the former is dependent upon the forces acting on the line and the latter is a function of seabed’s normal response. Both friction models have been implemented into the MoorDyn mooring dynamics simulator and tested under a set of prescribed scenarios including snap loads and oscillatory motion, where the fairlead of a mooring line was driven along both linear and circular paths. Additionally, coupled floating wind turbine simulations using the OC4-DeepCwind semisubmersible show how the friction models affect the platform global response and the extreme and fatigue mooring loads. The results highlight practical differences between the models in terms of both loads prediction and simulation stability/consistency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».