Finite element based meta-modeling of ship-ice interaction at shoulder and midship areas for ship performance simulation
Notice bibliographique
Résumé
The climate change has made the transit through Arctic area more feasible, which demands reliable methods to evaluate ship performance. Ship performance in ice is a cross-scale problem, where the desired output such as ship speed lies in larger scale while the actual ship-ice interaction happens in smaller scale. Due to insufficient knowledge in ice mechanics and the demand for computational efficiency, existing approaches for modelling ship-ice interaction from ship performance perspective are mostly either (semi-) empirical, or simplified analytical, with reduced dimensions and extensively simplified mechanics. This paper presents a novel approach to model ship-ice interaction, which maintains the accuracy of the modelling with Finite Element Method (FEM) in ship-ice interaction scale, while being computationally very cheap, therefore is capable to be applied in ship scale simulations. The ice failure is firstly qualitatively investigated through full-scale and model-scale observations, as well as a numerical simulation with Extended Finite Element Method (XFEM). The model is then simplified and executed by Abaqus to automatically run a large database. A neural network is used to fit the results to get a simulation-free tool for ship-ice interaction calculation. Finally, the uncertainty in the results due to an important assumption is quantified. The results show that the obtained neural network fits the database with excellent performance. Therefore, it can be applied in ship scale simulations with improved accuracy compared to empirical or analytical approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».