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Enregistrement W4294316298 · doi:10.5957/imdc-2022-226

A Decision Making Process for the Selection of Better Ship Main Dimensions with the Fuel EEDI Requirements

2022· article· en· W4294316298 sur OpenAlexaff
Sander M. Çalışal, Onur Yurdakul, Gözde Nur Küçüksu, Ziya Saydam

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMaritime Transport Emissions and Efficiency
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeakeepingNaval architecturePareto principleHullMulti-objective optimizationEngineering design processProcess (computing)EngineeringFuel efficiencyOperations researchSelection (genetic algorithm)ShipbuildingComputer scienceIndustrial engineeringReliability engineeringMarine engineeringAutomotive engineeringOperations managementMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Initial ship design necessitates the evaluation of main ship parameters in order to obtain a feasible design solution satisfying the design objectives. Traditionally, relationships between the main dimensions and design parameters of proven designs provided the basis of a successful and safe solution. This approach restrains the designer from improving the design with respect to possible conflicting design criteria. Pareto frontier technique has widely been utilized in the design of ships, mainly at the advanced design stages for multi-objective optimization problems. As the principal dimensions of a ship, are vital on the performance of a vessel, major improvements in performance may be achieved by selecting “better” principal dimensions. This paper proposes to integrate in the Pareto technique studied earlier by the authors, the EEDI perspective at an early stage in the a decision-making process for the selection of better main dimensions with respect to multiple conflicting criteria. The previous work on the subject showed that rather promising results could be obtained for fishing boats, naval ships and planning hulls. In this case additional requirements are included in the selection using the expected fuel consumption into the owner requirements. The study is now limited to displacement type vessels and well known and tested resistance, seakeeping and propeller algorithms. A Pareto Front has been observed for all cases studied and is seen as a technological barrier for the ship performance with respect to main dimensions. We believe that the procedure developed reduces future conflicts in the design along the design spiral and satisfying the EEDI fuel reduction requirements. The improved performance of the design with respect to the conflicting design criteria at the initial stage of design also serves as a better basis for further optimization.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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