Solving 2-D Slamming Problems by an Improved Higher-Order Moving Particle Semi-Implicit Method
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A higher-order moving particle semi-implicit (MPS) method was further developed to solve 2-D water entry problems. To overcome the inconsistency in the original MPS methods, a pressure gradient correction was implemented to guarantee the first-order consistency of the gradient. The corrective matrix was modified by using the derivative of the kernel function. A particle shifting technique was also applied to improve the numerical stability. Validation studies were carried out for water entry of a rigid wedge with the tilting angles of 0, 10, and 20, and two rigid ship sections. Convergence studies were conducted on domain size, particle spacing, and time step. A particle convergence index method was proposed to evaluate numerical uncertainties in the improved MPS method. Uncertainties in numerical solutions due to spatial discretization were calculated. The predicted impact pressures and forces by the present method are in good agreement with experimental data. Introduction Slamming can cause local structural deformation and damages. It is important to solve highly nonlinear water-entry problems involving breaking free surfaces. Many studies on the impact of pressures/ loads during water entry or slamming have been performed using experiments, analytical solutions, and numerical simulations. Extensive drop tests have been conducted. For example, Bisplinghoff and Doherty (1952) carried out a series of experiments for free-fall wedges. Because ship motions in waves can lead to asymmetric water entry, wedges with different tilt angles were tested by Barjasteh et al. (2016). A more detailed review of studies based on theoretical, potential-flow, and computational fluid dynamics (CFD) methods is presented in the work of Peng and Qiu (2018).
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle