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Enregistrement W4301696840 · doi:10.5957/icetech-2010-138

Modeling of Pressured Ice Interaction with Ships

2010· article· en· W4301696840 sur OpenAlexaffabout
Ivana Kubat, Mohamed Sayed, Anne Collins

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensCanadian Cardiovascular Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDragMechanicsGeologySea iceMomentum (technical analysis)IcingMeteorologyPhysicsClimatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper describes numerical simulations of ship transit through ice. The simulations employ a model which is based on solving the conservation of mass and linear momentum together with constitutive equations representing plastic yield. A cohesive Mohr-Coulomb criterion with a tension cut-off is used to represent the yield condition. The numerical solution approach is based on a Lagrangian-Eulerian hybrid formulation. A depth-averaged version of the model is used, whereby the stresses and velocities are averaged over ice thickness. Ice thickness build-up and lead opening are accounted for in the model. The ice cover is driven by prescribed displacements or pressures at the boundaries. Wind and water current drag are also included. The simulations address cases of ship moving at constant velocity through a uniform ice cover, of 200 m width and 1 km length. The geometry of the Canadian Coast Guard vessel, CCGS Louis S. St- Laurent, is used in the tests. The results give the evolution of the distributions of ice concentration, thickness and pressures. The ice force-time records are also produced. The predicted forces are compared to recently reported field measurements of ice forces on the CCGS Louis S. St-Laurent. The magnitude of the simulation forces are in agreement with the measurements. A parametric study examined the role of the following variables: velocity of the ship, ice concentration, ice thickness, and properties of the ice cover (angle of internal friction). The results indicate that velocity has the most pronounced effect on ice force. The concentration and thickness also had significant effects. The angle of internal friction has somewhat less significant effects. The simulations also examined ship transit under pressured ice, or convergence, conditions. Conditions at the lateral boundaries applied ice movements against the ship during transit. The simulations show the pressure build-up against the sides of the bow due to ice convergence, and the increase in the ice force on the ship. The results indicate that ice pressures on the ship are two orders of magnitude higher than the large-scale average stresses which are calculated over a 1 km length.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,195 · 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
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

Citations3
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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