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Enregistrement W6929187270 · doi:10.4224/8894941

Azimuthing podded propellers in ice: experiment and some results

2004· other· en· W6929187270 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2004
Typeother
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNF-κB Signaling Pathways
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTractorPropulsionPropellerThrustTorqueMarine propulsionMode (computer interface)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the advent of podded propulsors finding applications in vessels destined to operate in ice conditions, a need to better understand how these propulsion devices interact with the ice has been recognized. Subsequently, testing has been conducted at IOT on a characteristic model of Azimuthing Podded Propulsors in order that a method of predicting the loads these devices experience, in ice conditions, may be developed. The following report briefly outlines the model Azimuthing Podded Propulsor, the method and extent of testing and some preliminary results for the Global system from testing the unit in pre-sawn level ice, pack ice and open water. The tests were conducted in Tractor and Pusher modes for ice thickness of 60 and 80 mm, depths of cut of 15 and 30 mm, and for a full range of azimuth angles. Preliminary results indicate the mode of propulsion is fundamental in determining the magnitude of Global loads, with Tractor mode providing reduced Global loads. This mode also produces increased thrust and torque developed when compared to the Pusher mode. These results are based on mean loads and further analysis based on maximum loads, and the loads experienced by the propeller shaft and blades will result in a complete analysis on which to base a computational model.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,396
Score d'incertitude au seuil0,878

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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