Ship-Wave Impact Generated Sea Spray: Part 2 — Formulating Spray Frequency
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In certain, but not all, circumstances a cloud of spray forms after a wave impacts a ship. The frequency of spray events affects the icing process. Previous spray frequency formulas are derived empirically from field observations considering only the ship’s forward speed and oceanographic conditions. The significance of various degrees of ship motions on the spray frequency is ignored. However in reality, the interrelationships of heave and pitch motions under wave actions together with surge motion determine the number of spray events that a ship may experience in a given period of time. This paper introduces a theoretical model for estimating the frequency of sea spray considering ship motions. Ship motions can be easily estimated by strip/panel methods. However, in this work, the aim was to develop a simple framework for a quick estimate of spray frequency. The model inputs are, therefore, restricted to ship’s principal particulars, its operating conditions, and the environmental conditions. The wave-induced motions are estimated by semi empirical analytical expressions. A novel spray threshold is developed to keep the deck wetness frequency separated from the spray frequency. The proposed spray frequency formula is validated against available full-scale field measurements from a Russian fishing vessel, MFV Narva, and reasonable agreement is found. Limitations of previous empirical formulas are also discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».