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Enregistrement W3092449262 · doi:10.5957/josr.09210031

Full-Scale/Model-Scale Comparison of Podded Icebreaker’s Performance in Ice with Flexural Strength Measurement Study

2022· article· en· W3092449262 sur OpenAlexaff
Jungyong Wang, Jeffrey Brown, R. Frederking

Notice bibliographique

RevueJournal of Ship Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarine engineeringPropellerFull scalePropulsorFlexural strengthEngineeringScale (ratio)Environmental scienceStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

_ This paper provides the results of model tests in ice to evaluate the performance of the USCG Mackinaw Icebreaker that was equipped with two podded propulsors and compares with the data obtained from the full-scale ice trials. The objective of this collaborative model test program between the NRC and USCG was to understand the capability and limitation of the model tests with podded vessels in ice. As a result, the model tests showed a good agreement with attainable speeds at selected power levels but an overestimation of the ice resistance by an average of 7% (from 10% to 25%). Further discussion of podded icebreaker performance including turning circle tests in ice is provided and future work is proposed. This paper also provides a discussion of two different flexural strength test methods, which are simple beam and cantilever beam tests. Introduction The number of icebreakers with podded propulsors has been increasing in recent years and many new icebreakers are planning to use the pods because of high maneuverability and additional benefits such as low noise and vibration, and various usages of the propeller wake. The first pod unit (1.3 MW) was installed in a utility vessel Seili in 1990. Since then, several ice-going tankers/ icebreakers have used single or multiple pod units, which had up to 16 MW power (Wilkman et al. 2018).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,226 · 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'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

Citations0
Publié2022
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