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Enregistrement W1996748028 · doi:10.1061/(asce)0733-9429(2007)133:10(1145)

Multilayer Depth-Averaged Flow Model with Implicit Interfaces

2007· article· en· W1996748028 sur OpenAlexafffund
Cenling Xia, Yee‐Chung Jin

Notice bibliographique

RevueJournal of Hydraulic Engineering · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésOpen-channel flowMechanicsFlow (mathematics)WeirBoundary layerFree surfaceChannel (broadcasting)GeologyEnergy–depth relationship in a rectangular channelGeotechnical engineeringGeometryMathematicsChézy formulaPhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using a depth-averaged model to obtain the velocity and pressure distributions in the vertical direction is difficult. A multilayer model is an option that can be used to improve on the depth-averaged model. However, the unknown flow depth needs to be predicted first and then divided into layers as an input for the multilayer model. An improved multilayer model is proposed here by introducing an implicit layer dividing interfaces that are associated with the flow velocity and pressure distribution. The formulation of interfaces also applies to boundary faces: Free surface and channel beds. Therefore, each flow layer behaves like that in the classical depth-averaged model. Subsequently the governing equations are also simplified due to the vanishing terms related to interfacial flow exchanges. This improved model has been satisfactorily applied to steady flow simulations in three cases: Flow over a slope transition from mild to steep, from steep to mild, and over a trapezoidal weir. The results demonstrate the efficiency and validity of the proposed models to simulate open channel flows with bed slope changes.

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 enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil0,415

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations7
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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