Comparative Numerical Analysis of Torpedo-Shaped and Cubic Symmetrical Autonomous Underwater Vehicles in the Context of Indonesian Marine Environments
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a comparative analysis of the performance dynamics of torpedoshaped and cubic symmetrical autonomous underwater vehicles (AUVs) within the unique context of Indonesian marine environments.The dynamics of these AUV models were assessed in MATLAB's ode45 solver, incorporating real-world sea wave data from Indonesian waters as external disturbance variables.As the AUVs were subjected to these disturbances, the performance of each model's positional capability was critically evaluated to determine their respective hydrodynamic attributes.Notably, the cubic symmetrical AUV model demonstrated superior trajectory following and differential actuation capabilities, indicating its aptness for missions necessitating meticulous path-tracking.Conversely, the torpedo-shaped AUV showcased an enhanced robustness in managing external disturbances, particularly when viewed from a bi-dimensional standpoint.The selection between these AUV models is contingent upon the specific mission requirements, including environmental factors, mission objectives, and design capabilities.This comparative investigation offers valuable insights into the design and operation of AUVs in the Indonesian marine environment, thus informing the development of optimized AUV models tailored to tackle the unique challenges of this maritime context.The findings from this study contribute significantly to the progression of underwater exploration, environmental surveillance, and offshore industries operating within Indonesian waters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».