RANS simulation and validation of self propulsion test of a bulkcarrier
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: This paper presents numerical simulations of bare-hull resistance, open-water propeller performance, and self-propulsion of a PANAMAX bulk carrier model with a four-bladed fixed-pitch propeller using the RANS solver in the open-source Computational Fluid Dynamics (CFD) package OpenFOAM. The computational domains were generated using Star CCM+ and converted to OpenFOAM format using the ccm26ToFoam utility, except for the self-propulsion study, which was generated using the snappyHexMesh utility in OpenFOAM. Then the numerical results were compared with the available experimental data. The unsteady simulations were run in OpenFOAM and Star CCM+ for the bare hull at F n = 0.178 in order to compare the trim, sinkage, and free surface elevation. Secondly, the open-water hydrodynamic characteristics of the propeller were simulated with the Moving Reference Frame (MRF) and compared with the simulation results using Star CCM+. The OpenFOAM results for the resistance and open-water curve agree quite well with the StarCCM+ solutions and the experimental data. In addition, the predicted trim angles by OpenFOAM and StarCCM+ are very close, however, large discrepancies were found in trim and sinkage in comparison with experimental data. As a result, uncertainty analysis must be performed to understand the source of these discrepancies in the next stage of the study. Finally, a steady-state self-propulsion simulation was conducted for one rotational speed. It was observed that the predicted thrust and total resistance were very close, indicating the self-propulsion point.
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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 ».