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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 OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,014
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