A CFD-based Methodology for Accurate Estimation of the Hydrodynamic Forces and Moments on an Explorer Class AUV
Notice bibliographique
Résumé
Accurate estimation of the hydrodynamic forces and moments acting on an Autonomous Underwater Vehicle (AUV) is essential for optimizing their motion behavior and developing effective control strategies. In the present study, these hydrodynamic forces and moments acting on an Explorer class AUV are predicted using the Computational Fluid Dynamics (CFD) and Semi-Empirical (SE) methods for various angles of attacks (AoA) and operational speeds. Validation is done by comparing the CFD and SE results for the benchmark DARPA SUBOFF submarine model with experimental results available in the literature. The research also evaluates the applicability of SE equations for two different bare hull configurations - Explorer AUV and the DARPA SUBOFF. By comparing CFD and SE results, the study assesses errors in SE estimates at various angles of attack (AoA) ranging from 0° to 30°. SE equations are known to be effective for axisymmetric bodies up to an AoA of 12°. Beyond this range, the accuracy of SE equations in predicting forces and moments remains unexplored and is a key investigation area in the present study. As SE methods do not provide expressions for fully appended configurations, the current study employs a component build-up approach, summing the semi-empirically obtained drag contributions from the hull and control planes for the Explorer AUV. These component build-up-based SE results are then compared with CFD outcomes to evaluate their accuracy for fully appended configurations of the Explorer AUV.
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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 ».