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Enregistrement W4408913729 · doi:10.18280/ijsse.150220

Enhancing Crashworthiness of Aluminum Fishing Boats with Stiffener Plate Configurations

2025· article· en· W4408913729 sur OpenAlexvenueno aff
Sunardi, Moch. Agus Choiron, Sugiarto Sugiarto, Putu Hadi Setyarini, Hasanudin Hasanudin, Oktiyas Muzakky Lutfi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Safety and Security Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics Simulations and Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrashworthinessEngineeringStructural engineeringPoison controlAluminiumFishingForensic engineeringMarine engineeringMaterials scienceFinite element methodComposite materialMedicineMedical emergencyFisheryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Collisions involving fishing vessels pose a significant threat to maritime safety, often resulting in structural damage, loss of life, and environmental harm.This study investigates the crashworthiness of aluminum fishing boat hulls with the integration of stiffener plates to enhance structural resistance during collisions.Crashworthiness, defined as the ability of a structure to absorb impact energy, was analyzed through finite element simulations using ANSYS software.This study investigates the crashworthiness of aluminum fishing boat hulls with stiffeners to enhance structural resistance during collisions.The simulations modeled collision scenarios at different speeds (20 and 30 knots), with various stiffener configurations.The results showed that the inclusion of stiffeners increased energy absorption (EA) by up to 83%, underscoring the importance of stiffener design.These findings highlight a potential reduction in collision damage and improvements in maritime safety, offering practical guidelines for safer fishing vessel construction.Nonlinear structural responses were observed under high-speed impacts, underscoring the importance of optimized stiffener design.This research provides critical insights into the design of safer fishing vessels, offering practical recommendations for improving maritime safety and minimizing collision-related risks.Future work will include experimental validation of the simulation results to ensure the reliability of these findings for real-world applications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,460
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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