Discrete Element Analysis of Ice Loads on Ships and Structures
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the versatility of discrete element analysis (DEM) in modeling ice-related problems is discussed and further demonstrated using the results from the DEM works conducted by the National Research Council’s Institute for Ocean Technology (NRC-IOT) using a commercial code DECICE. These works include a wide range of icestructure and ice-ship interaction problems of current interest, i.e., ice loads on conical structures, jamming of floes at bridge piers, modeling of the mechanical behavior of ice rubble, pack ice stability and associated forces on offshore structures, rubble loads exerted on an inclined retaining wall, ridge keel resistance during seabed scouring, dynamic response of a moored conical drill-ship in ice, and ship maneuvering performance in ice. Representative simulations for each case are presented including load, motion and/or interaction process, whichever is appropriate. The simulations from DECICE were compared with experimental data and found satisfactory in terms of accuracy and real-time simulation capability. The accuracy is important for design and engineering of marine structures and ships, whereas, the real-time simulation capability allows it to be used in marine simulators for personnel training and marine operation assessment. The performance of DECICE is also addressed and improved via the implementation of a new contact detection sequence and parallel considerations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».