A Computational Study to Predict the Seakeeping Performance of a Surfaced Submarine in Irregular Waves
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In general, submarines are designed to optimize operation below the water surface because they spend most of their time underwater. On the other hand, the performance in the free surface condition is also important because submarines face a variety of scenarios to complete operational missions, and the free surface condition is unavoidable for port departure and arrival. In the case of a submarine, the numerical accuracy of the potential theory for seakeeping analysis is excellent in submerged conditions, but it is poor in free surface conditions because of nonlinear effects near the free surface area. In this study, star-ccm+ was used as a Reynolds-averaged Navier–Stokes (RANS) solver to estimate the seakeeping performance of a Canadian Victoria Class submarine in irregular waves. The results were compared with those of model tests from a published paper. In addition, the potential theory code was also used to assess the seakeeping performance and compare it with computational fluid dynamics (CFD) results. From the calculation results, the motion responses in irregular waves using CFD showed similar trends to the experimental results. In contrast, motion responses from potential code showed significantly larger values than the experimental results. In conclusion, CFD simulations with irregular waves can be a good solution to predict the seakeeping performance of submarines in free surface conditions.
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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 | 0,001 | 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 ».