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Enregistrement W4386971152 · doi:10.1115/omae2023-104860

Using Non-Linear Finite Element Analysis to Analyze the Effects of Connection Designs on the Ice Strength of a Vessel

2023· article· en· W4386971152 sur OpenAlexaffabout
Joshua Gosse, Bruce Quinton, Claude Daley, Andrew Kendrick, James A. Bond

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHullWeldingFinite element methodStructural engineeringStiffnessMarine engineeringArcticEngineeringComputer scienceGeologyMechanical engineeringOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As global temperatures rise, ice clears in the Arctic Ocean and the demand for Canadian Coast Guard presence in the Canadian Arctic increases. The Canadian government intends to acquire two new heavy icebreakers as part of the “Polar Icebreaker Project”. These icebreakers are to be built to IACS Polar Class 2 standards. Some classification societies require fully welded collars to support stiffener penetrations through deeper hull structure in the ice-strengthened region of the ship. This, however, is a labour-intensive, material-heavy, and thus costly way to manufacture these vessels. This study analyzes hull structural response for three alternative penetration support details and compares these with the base case for a fully welded collar. The goal is to determine if there is a more cost-effective and less material-intensive way to implement these penetrations while maintaining the stiffness of a fully welded collar. A three-dimensional model of the port side ice strengthened structure of a Polar Class 2 vessel was investigated. A design ice load pressure patch based on the International Association of Classification Society’s unified rules for polar class was applied to the structure using finite element analysis. Results show that two of the three alternative connection designs gave unsatisfactory performance but that alternative connection designs with less steel and less welding can maintain acceptable structural strength.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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