Development of Ice-Load Algorithm for Real-Time Feedback During Simulator Training
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of simulator training for ice navigation is becoming increasingly widespread, in part due to the difficulty, risk, and expense of providing training on vessels in ice-covered waters. Simulator training offers the opportunity for comparatively inexpensive and low risk training for novices in ice-covered conditions. For effective ship operation, it is important to use a vessel to its capacity in ice, without exceeding this capacity and causing damage to the structure. To this end, an algorithm was developed that detects ship-ice collisions, calculates the ice-loads on the structure, and provides the operator with feedback in terms of how close the load is to exceeding the safe capacity of the structure. At present, the algorithm is ship specific in that its development uses finite element analysis for a specific ship to assess the ship’s structural response for a given ice thickness, strength, and contact geometry, to determine the maximum energy at which a safe collision can occur. This safe collision energy limit can then be implemented into simulator training to give real-time feedback to participants about the safety of ship-ice collisions as they occur. An experimental campaign to test the effect of the feedback for simulator training, as well as its utility as an aid onboard the bridge of ships, is proposed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».