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Enregistrement W1823289693 · doi:10.1139/cjce-2013-0160

Efficient non-hydrostatic modelling of flow and bed shear stress in a pier scour hole

2014· article· en· W1823289693 sur OpenAlexaffvenue
Shaghayegh Pournazeri, S.S. Li, Fariborz Haghighat

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPierBed loadGeologyWakeMechanicsFlow (mathematics)Geotechnical engineeringShear stressHydrostatic equilibriumVortexInstabilityOpen-channel flowStructural engineeringEngineeringSediment transportPhysicsGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Predicting 3-D flow in a pier scour hole and the associated bed shear stress τb is important for the safe and economical design of bridge piers. This paper combines layered, hydrostatic hydrodynamic computations with non-hydrostatic pressure corrections, exploring a new modelling approach for efficient and reliable predictions of 3-D flow velocity. The law of the wall method is used for estimating τb. Its suitability for incorporation into layered models for bedload transport and pier scour simulations is also discussed. The predicted flow shows realistic features: strong downward flow adjacent to the upstream nose of a circular pier, vortex motions in the vertical and horizontal direction, and meandering flow wakes. The velocity results compare well with available experimental data. In the approach region, τb is uniform. It attains a local maximum immediately before flow enters the scour hole and then drops non-linearly in the scour-hole region toward the pier. In the wake region, τb has very low values. The τb predictions are consistent with the experimental data. In multi-layer models, when applying the law of wall method, one should use near-bed velocities as opposed to bottom-layer velocities to obtain more reliable τb estimates and avoid noisy results, which can cause a numerical instability problem in bedload transport simulations.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,164
Écart entre enseignants0,159 · 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'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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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