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Enregistrement W3048969045 · doi:10.1139/juvs-2019-0019

Development of small-scale unmanned hydrofoil boats

2020· article· en· W3048969045 sur OpenAlexvenueno aff
Noah T. Thompson, Phillip R. Whitworth, Konstantin I. Matveev

Notice bibliographique

RevueJournal of Unmanned Vehicle Systems · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Navigation and Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of Naval Research
Mots-clésAutopilotThrustHullMarine engineeringAerospace engineeringEngineeringRange (aeronautics)Scale (ratio)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unmanned boats have gained a lot of interest in the maritime community during the last decade. Most hydrodynamic platforms employed for unmanned boats are based on traditional relatively simple hulls. In the present study, small-scale hydrofoil-assisted unmanned boats (0.6–0.7 m in length and 3.5–5.5 kg in mass) have been developed and tested. Design calculations using a hydrodynamic transverse-strip engineering method with semi-empirical correlations were applied to determine suitable dimensions for hydrofoil systems. The boat hulls and hydrofoils were fabricated by laying up carbon-fiber cloth sheets on foam cores or 3-D printed profiles. The boats were instrumented with outboard propulsors and electronic equipment for operations in both remote control and autopilot modes. In addition, an in-situ thrust-measuring module was designed and installed at the hull sterns to gather thrust data at GPS-measured speeds in the range between 0 and 11 m/s. The developed boats proved to be robust platforms capable of going over 600 m distances at high speeds while autonomously following preset paths. The presented methods and results can assist engineers developing unmanned surface vehicles that utilize advanced hydrodynamic concepts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,398
Score d'incertitude au seuil0,618

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,188 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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