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Enregistrement W4379056781 · doi:10.5267/j.esm.2023.5.006

Marine hatch covers using light-weight GFRP composites: Experiments and finite element simulations

2023· article· en· W4379056781 sur OpenAlexvenueno aff
A. Vasanthanathan, K. Amudhan, M. Karthick, V. Pandeeswaran, K. Yogesh Rahav

Notice bibliographique

RevueEngineering Solid Mechanics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpacecraft and Cryogenic Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinite element methodWorkbenchMaterials scienceFibre-reinforced plasticGridHoneycombDiamondComposite materialGlass fiberStructural engineeringSquare (algebra)Core (optical fiber)Mechanical engineeringEngineeringMathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, Finite Element Analysis was used to simulate ship hatch covers with different grid geometries viz. Square grid, Inclined grid, Diamond grid and Honeycomb grid. The entire finite element analysis results were generated by ANSYS® 2022 workbench environment. The hatch cover provides an air tight barrier protection for the cargo. For the present simulation the original hatch cover dimensions are used (21000 × 14000 × 300 mm). The principle objective of the present paper is aimed at proposing a light-weight material, so called glass fibre reinforced plastic material over the existing steel to reduce the weight for the cargo ship to improve the efficiency by reducing fuel consumption so that dead weight is downgraded. Glass fibre reinforced hatch cover also reduces man power for the process of handling the hatch cover. Based upon the finite element analysis outcomes of different grid geometries are Square, Inclined, Diamond, Honeycomb optimal core grid of hatch cover was chosen. A scaled down model of hatch cover using glass fibre reinforced plastic with an optimal grid structure has been also developed in this paper.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,262
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,222 · 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'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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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