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Enregistrement W7132699970

Self-propulsion CFD simulation of a bulk carrier vessel with and without pre-swirl stators (PSS)

2025· article· en· W7132699970 sur OpenAlexvenueno aff
Abolfazl Shiri, Dmitry Ponkratov, Qingshan Zhang, Wie Jin, Dong Cheol Seo, Yan Xing-Kaeding, Themistoklis Melissaris, Rikard Johansson, Ram Kumar Joga

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueShip Hydrodynamics and Maneuverability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputational fluid dynamicsPropulsionMarine propulsionSea trialIdeal (ethics)Computer simulation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents the results of a workshop conducted within the JoRes framework, focusing on self-propulsion CFD simulation of the full-scale bulk carrier vessel, JoRes5 GRIP. This vessel serves as an ideal validation case, having undergone sea trials both with and without an Energy-Saving Device (ESD)—specifically, pre-swirl stators (PSS). The sea trials were performed at comparable draught conditions (TM = 7.7 m) and across multiple speeds, providing a robust comparative dataset. The vessel, with a length between perpendiculars (LPP) of 182 m, was tested at speeds of 13.65, 15.25, 16.02, and 16.32 kn. These conditions were replicated in the CFD simulations conducted during the workshop, providing insights into the influence of PSS on propulsion performance and enabling validation against full-scale measurement.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,344

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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