文献

J-GLOBAL ID：202202266397221431   整理番号：22A0322775

多重回帰技術を用いた動的に位置付けられた容器と管理された氷-場相互作用のモデリング【JST・京大機械翻訳】

Modelling of Dynamically Positioned vessels and managed ice-field interactions using multiple regression techniques

著者 (4件)： Islam Mohammed (Ocean Coastal and River Engineering Research Centre, National Research Council, 1 Arctic Avenue, St. John’s, NL, A1B3T5, Canada) ,  Mills Jason (Ocean Coastal and River Engineering Research Centre, National Research Council, 1 Arctic Avenue, St. John’s, NL, A1B3T5, Canada) ,  Gash Robert (Ocean Coastal and River Engineering Research Centre, National Research Council, 1 Arctic Avenue, St. John’s, NL, A1B3T5, Canada) ,  Pearson Wayne (Ocean Coastal and River Engineering Research Centre, National Research Council, 1 Arctic Avenue, St. John’s, NL, A1B3T5, Canada)
資料名： Ocean Engineering  (Ocean Engineering)
巻： 243  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0597A  ISSN： 0029-8018  CODEN： OCENBQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 実物大またはモデルスケール測定に基づく経験的モデルは,船舶と浮遊海上プラットフォームの氷作用のリアルタイム予測が必要な場合,高忠実度数値モデルでしばしば好まれる。本論文では,2つの異なるDP制御容器の氷流域試験の大規模データセットを用いて開発した動的位置(DP)制御容器および管理氷場相互作用を予測するための多重回帰ベース経験的モデルを示した。ユニークなデータベースを開発するための2つの物理モデリングプログラムからの測定の詳細な解析を行った。多重回帰モデリング手順を開発し,管理された氷場の多重構成における氷作用によるDP制御容器の力とモーメントの時間平均と平均ピークを予測した。時間平均及び平均ピーク応答の予測に対するモデルスケール測定を用いてモデルを検証した。次に,モデルを,容器力とモーメントおよび相互作用事象パラメータに及ぼす各氷場パラメータの影響を評価するために使用した。本論文で提示したモデルは,現実的な運転条件の範囲で,2つの異なるDP制御容器の力とモーメントに対するいくつかの氷場パラメータの影響を予測する合理的な精度を示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *相互作用 ,  データベース ,  予測 ,  制御 ,  船舶 ,  数学モデル ,  *モデリング ,  *多重化 ,  海上プラットフォーム ,  モデル ,  集合 ,  モーメント
準シソーラス用語： 数値モデル ,  経験モデル ,  物理モデル ,  大規模データセット ,  氷流 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 回帰分析 ,  動的位置決め容器 ,  管理された氷場 ,  船舶-氷相互作用 ,  経験的モデリング

分類 (2件)： 雪氷学  (DC08000N) ,  船舶性能  (QJ02010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多重回帰 ,  氷 ,  相互作用 ,  モデリング