Efficient Modelling of Harsh Environment Disturbances for DP and Autonomous Ships Simulations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Numerical modelling of the Arctic ocean dynamics with real-time simulation capability is useful for designing, developing, testing, and validating the performance of Dynamically Positioned (DP) and Autonomous ships/offshore platforms. Advanced simulation technology needs to be developed to predict the expected loads on these systems due to the complex interactions with environmental disturbances. This paper presents models of waves, currents, wind, and ice that comply with the real-time simulation requirements and adequately capture the dynamic characteristics of the most relevant physical processes. A 3D dispersive numerical model is deployed to predict the wave parameters to be utilized to compute the wave loads on a ship with known Response Amplitude Operators (RAO). A uniform current load is then incorporated in a superposition manner by using a combined wave-current field dispersion relation capable of expressing the wavenumber of an interactive wave-current field. The mean and the gust wind components are added to the resultant force components. A multiple regression-based ice model is used to predict the loads caused by an ice field characterized by varied ice thickness, concentration, floe size, drift speed and directions. The stationkeeping performance of a generic DP-controlled ship subjected to environmental disturbances is evaluated for a range of environmental conditions. The proposed models can help design, develop, and evaluate dynamic positioning and autonomous ship controllers’ performance. Another application may be developing a realistic simulation environment to train conventional, DP-controlled and autonomous ship operators.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».