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Enregistrement W649711308 · doi:10.3329/jname.v2i1.2026

Prediction of transient loading on a propeller from an approaching ice block

2005· article· en· W649711308 sur OpenAlexafffund
Pengxuan Liu, Bruce Colbourne, Chin Shin

Notice bibliographique

RevueNational Research Council Canada (Government of Canada) · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésPropellerBlock (permutation group theory)SuctionMechanicsGeologyInertial frame of referenceStructural engineeringMarine engineeringEngineeringGeometryPhysicsMathematicsMechanical engineeringClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An unsteady 3D surface panel method has been developed to predict hydrodynamic load fluctuations on an ice class propeller induced by continuous variation of proximity to an ice block. The low order, time domain, combined doublet and source panel method approximates the doublet and source distribution uniformly over each panel on the propeller blades. For non-lifting bodies, i.e., the hub and ice block, only sources are distributed over the body surfaces. The simulations model is contrived in such a manner that the ice block and surrounding fluid remain stationary; and at each time step, the propeller rotates and advances forward in the inertial reference frame. This numerical model is validated with previous fixed-proximity experimental measurements and good agreement is obtained. Prediction of the fluctuating hydrodynamic load is carried out as a full dynamic interaction between the ice block and the propeller. Results for this study are compared with previous fixed-proximity numerical models and experiments. The new dynamic model establishes a basis for analysis of a more realistic fluid-structure interaction, which could, in the future, include ice block acceleration due to suction force and ice block impact loading on the propeller blade and shaft.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,514
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,004
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,164 · 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

Citations3
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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