A Mobile Inspection Robot Design Analysis in ANSYS Simulation for Extreme Weather Conditions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Inspection robots can be deployed in a wide range of environments exhibiting abundance of hazards and extreme conditions which includes environments with chemicals and radiation, strong winds and extreme weather conditions, forest fires and explosions, high pressure and temperature applications, fluid flows, deep sea and space applications, and areas infected with dangerous micro-organisms and diseases. However, Oil and gas industry is the largest one among others with wide-range of challenging on-shore and off-shore inspection applications that demands automation. Moreover, most of the onshore applications necessitate direct human involvement at various levels of the business from oil and gas energy product extraction to distribution. The oil and gas facilities are mostly located in inhospitable environments with extreme hot and cold temperature conditions such as low temperatures up to -40oC in the northern parts of Canada. In this paper, a proposed mobile inspection robot design composed of materials: IM7/977-2 carbon fiber, HRH-10 Aramid Fiber/ Phenolic Resin Honeycomb, and polycarbonate is tested in a simulation environment to validate their structural integrity against extreme weather phenomenon like; under wind pressures due to wind speed of 40 m/s, extreme temperatures in the range from -60 oC to 60 oC, and robot body impact with 25 mm and above sized hailstone. Based on the steady-state and stress analysis, the body materials demonstrated excellent resistance against high wind pressures and hailstone impact. Moreover, the combined carbon fiber and aramid material design resulted in insignificant heat conduction and enhanced robustness of the robot body against extreme weather conditions.
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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 | 0,001 |
| 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 découle