A summary of the Lucy Ashton resistance prediction workshop
Notice bibliographique
Résumé
• Numerical results underpredict the experimental resistance. • Scatter in the total resistance decreases as the Froude number is increased. • Spread of the total resistance is lower at full-scale than at model-scale. A blind full-scale CFD resistance prediction workshop was held in 2024, with the Lucy Ashton paddle steamer as its test case. Results from forty participants were received for the three different parts in which the workshop was organised, which consisted of a grid refinement study with common grids, full-scale simulations for varying Froude number, and model-scale simulations at a constant Froude number for varying model sizes. This paper presents a summary of the results gathered for the workshop along with its main findings, and the comparison with the results available from the experimental campaign carried out for the Lucy Ashton in the 1950s. The computational results led to lower ship resistance than the experimental data for all conditions, due to the simulations considering the ship to be hydrodynamically smooth and to not heave or pitch. The scatter of the resistance at full-scale showed a decreasing trend as the Froude number was increased with a median absolute deviation of at most 2.3 %. The spread in the numerical results obtained for the full-scale conditions was equivalent to that observed for the model-scale cases, building further confidence in full-scale CFD.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».