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Enregistrement W4405387751 · doi:10.1016/j.oceaneng.2024.120024

Propeller cavitation on small craft: Underwater noise measurements and visualisation from full-scale trials

2024· article· en· W4405387751 sur OpenAlexaff
T. A. Smith, Andrea Grech La Rosa, G. Piggott, J. A. N. Gaivota, S. S. McMorran

Notice bibliographique

RevueOcean Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCavitation Phenomena in Pumps
Établissements canadiensRoyal Canadian Navy
Organismes subventionnairesBentham-Moxon Trust
Mots-clésPropellerCavitationMarine engineeringUnderwaterAcousticsCraftNoise (video)Scale (ratio)Full scaleVisualizationEnvironmental scienceEngineeringGeologyComputer sciencePhysicsOceanographyGeographyElectrical engineeringMechanical engineeringCartographyArtArtificial intelligenceVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Propeller cavitation is a significant contributor to vessel underwater radiated noise (URN). It is often assumed to be the major contributor for large vessels at higher speeds, but very little work is available in the literature on the role of cavitation on small boat propellers. In this work, data from two trials are presented to show how cavitation develops on small boats and how this contributes to the overall sound levels. Camera footage is combined with hydrophone measurements to determine the cavitation inception speed and this shows that tip vortex cavitation can appear at 5 knots. The emergence of cavitation is accompanied by a sharp rise in the URN levels. Cavitation due to gas bubbles being pulled close to the propeller blades is observed at speeds as low as 4 knots, leading to either bubble collapse close to the blades or the tip vortex cavitating downstream of the propeller. Wavelet analysis is used to investigate the makeup of the high frequency noise, providing insights into the types of cavitation that are present and how they scale with speed. This shows that high frequency noise from cloud cavitation increases far more substantially with speed than for tip vortex cavitation. • Camera footage shows the cavitation pattern on an outboard propeller. • The cavitation inception speed on all three boats is no more than 6 knots. • Tip vortex cavitation predominates on both outboard-powered vessels. • High frequency noise scales weakly with speed when tip vortex cavitation predominates. • High frequency noise scales strongly with speed when cloud cavitation predominates.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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