MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2120160379 · doi:10.1680/wama.14.00005

Non-iterative design method for flexible channels with bends

2014· article· en· W2120160379 sur OpenAlexaff
Said M. Easa, Guoxiong Wu, Abd El Halim Omar Abd El Halim, Miao Yu

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Water Management · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensCarleton UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolverFlexibility (engineering)Channel (broadcasting)RiprapSensitivity (control systems)Optimal designComputer scienceStability (learning theory)SoftwareStructural engineeringEngineeringAlgorithmSimulationGeotechnical engineeringMathematicsElectronic engineeringStatisticsMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Flexible linings provide a means of stabilising roadside channels. These linings conform to potential changes in channel shape while maintaining overall lining integrity. The current design method of flexible linings is based on trial and error and typically involves three sets of iterations. The method becomes extremely complex when lining type and channel dimensions are to be modified to satisfy three design criteria: discharge, permissible shear stresses and side slope stability. This paper presents an optimisation model that directly provides the best channel lining subject to the design criteria. The proposed model can handle a large number of constraints, and provides the optimal solution in seconds using the Excel Solver software. The model is developed for riprap, cobble and gravel linings. The user needs to specify available stone sizes, and then the model selects the best size for channel straight and curved segments. The application of the model is illustrated using numerical examples, and sensitivity analysis is performed. The proposed model has been validated by comparing its results with those of the trial method. The proposed model provides efficiency and flexibility in the design of roadside channels, and should be a useful design tool of interest to practitioners and researchers.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil0,530

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,195 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Water ManagementMême sujetGeotechnical Engineering and Underground StructuresTravaux en français237 207