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Enregistrement W4386905685 · doi:10.1016/j.oceaneng.2023.115858

Numerical simulation of planing hull motions in calm water and waves with overset grid

2023· article· en· W4386905685 sur OpenAlexafffund
Shanqin Jin, Hongxuan Peng, Wei Qiu, Ryan Hunter, Sean Thompson

Notice bibliographique

RevueOcean Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueShip Hydrodynamics and Maneuverability
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHullFroude numberReynolds-averaged Navier–Stokes equationsDiscretizationSolverMarine engineeringConvergence (economics)GridClosure (psychology)Scale (ratio)TurbulenceGeologyMathematicsMeteorologyEngineeringGeometryMathematical analysisMathematical optimizationFlow (mathematics)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents simulations of planing hull motions in calm water and waves with the unsteady RANS solver and the overset grid in Star-CCM+. The calm-water simulations were performed for the Fridsma planing hull model at Froude numbers from 0.59 to 1.78. Convergence studies were first carried out on dimensions of overset domain, grid resolution, time step and turbulence model , including k – ɛ , Realizable k – ɛ , k – ω , and SST k – ω models. Uncertainties in numerical solutions due to spatial discretization were examined. The best-practice settings were summarized and used for simulations of the Fridsma planing hull with calm water and regular waves, as well as the investigations of scale effect . For the calm-water simulations, resistance, sinkage and trim of the Fridsma planing hull and LRI-II hull were compared with experimental data and empirical results based on the Savitsky method. Additionally, the recommended settings were also applied to two full-scale planing hulls, LRI-II and OTH-Vp, in irregular waves. Convergence studies were also carried out on wave generation. Predicted motions and vertical accelerations were compared with sea trial data. Validation studies show that the predictions are in good agreement with experimental data.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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