MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2032175570 · doi:10.1139/l09-172

Three-dimensional numerical modeling of unconfined and confined wall-jet flow with two different turbulence models

2010· article· en· W2032175570 sur OpenAlexaffvenue
Ali Khosronejad, Colin D. Rennie

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbulenceReynolds-averaged Navier–Stokes equationsMechanicsFinite volume methodReynolds stressShear stressJet (fluid)K-epsilon turbulence modelSluiceTurbulence modelingGeologyFlow (mathematics)Open-channel flowGeotechnical engineeringReynolds numberPhysicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wall-jet flow is an important flow field in hydraulic engineering, and its applications include flow from the bottom outlet of dams and sluice gates. An in-house three-dimensional (3-D) finite-volume Reynolds-averaged-Navier-Stokes (RANS) numerical model predicts the hydrodynamic characteristics of wall jets with square and rectangular source geometry. Either the low-turbulence Reynolds number k–ω or the standard k–ε turbulence closure models are applied. The calculated results for velocity profile and bed shear stress in both longitudinal and vertical directions compare favourably with both the published experimental results and the FLUENT®finite volume model. The two closure models are compared with the k–ω model, displaying 4% greater average accuracy than the k–ε model. Finally, the influence of lateral confinement of the receiving channel on wall-jet hydrodynamics is investigated, with decreased longitudinal deceleration and decreased bed shear stress observed in a confined jet. This has important implications for sediment transport in the receiving channels downstream of sluice gates.

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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,164 · 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

Citations19
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Civil EngineeringMême sujetHydrology and Sediment Transport ProcessesTravaux en français237 207