Determining Non-Dimensional Group of Parameters Governing the Prediction of Penetration Depth and Holding Capacity of Drag Embedment Anchors Using Linear Regression
Notice bibliographique
Résumé
Drag embedment anchors (DEAs) provide reliable and cost-effective mooring solutions for floating structures, e.g., platforms, ships, offshore wind turbines, etc., in offshore engineering. Structural stability and operational safety require accurate predictions of their penetration depths and holding capacities across various seabed conditions. In this study, explicit linear regression (LR) models were developed for the first time to predict the penetration depth and holding capacity of DEAs on clay and sand seabed. Buckingham’s theorem was also applied to identify dimensionless groups of parameters that influence DEA behavior, e.g., the penetration depth and holding capacity of the DEAs. LR models were developed and validated against experimental data from the literature for both clay and sand seabed. To evaluate model performance and identify the most accurate LR models to predict DEA behavior, comprehensive sensitivity, error, and uncertainty analyses were performed. Additionally, LR analysis revealed the most influential input parameters impacting penetration depth and holding capacity. Regarding offshore mooring design and geotechnical engineering applications, the proposed LR models offered a practical and efficient approach to estimating DEA performance across various seabed conditions.
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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 | 0,001 | 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 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 ».