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Enregistrement W4413391792 · doi:10.1115/omae2025-157104

Hydroelastic Dynamics and Vibration Characteristics of Partially-Submerged Hull Panels

2025· article· en· W4413391792 sur OpenAlexaff
Ishan Neogi, Vaibhav Joshi, Rajeev K. Jaiman, Jasmin Jelovica

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueShip Hydrodynamics and Maneuverability
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHullVibrationDynamics (music)Marine engineeringStructural engineeringComputer scienceAcousticsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The interaction between free-surface waves and marine structures plays a critical role in underwater radiated noise (URN) generation and structural integrity, particularly for ships and submarines. Hydroelastic vibrations of hull panels under wave-induced dynamic loading represent a major URN source, with implications for marine ecosystems and acoustic stealth. This study investigates the hydroelastic response of partially submerged hull panels subjected to free-surface wave interactions, focusing on deformation dynamics, modal characteristics, and the impact of panel stiffening. A representative thin square panel, immersed to varying depths, is analyzed using a nonlinear finite element framework coupled with a phase-field method for free-surface modeling. Structural motion is resolved through hydroelastic eigenmodes derived from linear elasticity equations. Results quantify the influence of the steepness of the wave and the immersion ratio, revealing an exponential decrease in deformation with increasing steepness of the wave and a shift toward suction-dominated deformation modes at greater immersions. Replacing the idealized panel with a stiffened configuration demonstrates a 94% reduction in deformation amplitudes, highlighting the efficacy of structural reinforcement. These findings advance the understanding of hydroelastic vibration mechanics and provide actionable insights for noise-mitigating marine design.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,805
Score d'incertitude au seuil0,385

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,193 · 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
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