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Enregistrement W3084408671 · doi:10.22215/etd/2019-13812

Control, Simulation, and Testbed Development for Improving Maritime Launch and Recovery Operations

2019· dissertation· en· W3084408671 sur OpenAlexafffund
Johanna McPhee

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDynamics and Control of Mechanical Systems
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTestbedSimulationSIGNAL (programming language)Synchronization (alternating current)Compensation (psychology)Computer scienceEngineeringPlungerShip motionsSet (abstract data type)Control engineeringMarine engineeringAerospace engineeringMechanical engineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Improvements to launch and recovery operations at sea are driven by the desire to increase safety and operational availability.This thesis presents various tools to improve motion compensation strategies in maritime launch and recovery: a 3D computer simulator to examine wave synchronization, a signal prediction algorithm for Go-NoGo states and a hardware set-up to simulate ship and wave motion.The 3D simulator of towed body dynamics was advanced to model the wave interactions with the cable and towed body as the body exits the water.Small scale simulations were run to investigate the inclusion of wave synchronization in established active heave compensation strategies where the hypothesis that wave synchronization would reduce variations in cable tension was not supported; the simulations demonstrated that wave synchronization increased variations in cable tension compared to simulations not using motion compensation.The use of a signal prediction method that forecasts a periodic signal based only on historic data of the signal was explored.The method is a means to predict safe breach events where the prediction algorithm was advanced and tuned to determine Go-NoGo states.A Go scenario identified by the mean and one standard deviation of the predicted signal was found to produce a Go-NoGo signal that agreed most with the desired Go-NoGo signal for forecasts up to 10 s.For the development of laboratory equipment for the Carleton University flume tank, a ship motion simulator was designed and built to emulate 5 degrees-of-freedom of ship motion and a kinematic analysis was performed to characterize the system workspace.For producing waves in the flume tank, a design methodology was developed for the design of a plunger-type wavemaker.A numerical model for determining the wave amplitude to actuator stroke length ratio was advanced to include the effects of a flow current.The design methodology enables the designer to select an appropriate actuator and plunger shape based on an operating point that incorporates multiple design variables.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,204 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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