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Enregistrement W7092293096 · doi:10.5957/smc-2025-097

Accelerating heavy lift and transport design and analysis for the Polar Icebreaker

2025· article· W7092293096 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSNAME Maritime Convention · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Vibration Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShipbuildingShipyardBARGEModular designLift (data mining)YardProcess (computing)Naval architecture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper presents the development and review of shipyard heavy lift and transport design and analysis at Seaspan Vancouver Shipyard, located in the Canadian Pacific. With larger projects that require higher demands in movement in the yards, several challenges arose, such as design, process, and physical constraints. The state of design and analysis of rigging and structural analysis is discussed and compared to industry methods. Seaspan has updated its design and analysis process to create safe and efficient production operations. Case studies of common analysis techniques and challenges are also discussed. INTRODUCTION Seaspan is currently building the heaviest ship ever constructed in Canada, the CCGS Arpatuuq (also known as the Polar Icebreaker). Since the inception of the National Shipbuilding Strategy (NSS) in 2011, Seaspan has been instrumental in revitalizing Canadian shipbuilding expertise, successfully launching five ships. Notably, three of these are first-of-class vessels, and each successive ship has grown substantial in size and complexity. Building the Protecteur-Class vessel (JSS) to Arpatuuq will result in approximately a 75% increase in weight, pushing facility, planning, and engineering process limits. Figure 1 illustrates the increase in both maximum displacement and lightship weight. One of the complex challenges that comes with building a larger first-of-class vessel is in the block handling operations. This includes overhead crane lifts and turns, transportation by Self-Propelled Modular Transporter (SPMT), and by barge between works sites and within the yard facilities. While Seaspan is a world-class shipyard with state-of-the- art facilities, its location within a major metropolitan area creates challenges with space limitations. The limited space necessitates a high volume of block movement, and this presents a unique challenge for engineers, as making efficient plans is critical to maintaining the schedule and therefore the build budget. To reduce the cost of ship construction to the customer, a heavy engineering focus is on simplifying deliverables without sacrificing safety, accelerating the engineering analysis, and reducing movement and production effort. This paper aims to explore the methods Seaspan has used to overcome the challenges and streamline the design and analysis of lifts and transports by incorporating global best practices in the maritime industry.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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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