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Enregistrement W2473951084 · doi:10.1139/cgj-2015-0248

Flume investigation of the influence of rigid barrier deflector angle on dry granular overflow mechanisms

2016· article· en· W2473951084 sur OpenAlexvenueno aff
Clarence Edward Choi, Charles Wang Wai Ng, Saoirse Robin Goodwin, L.H.D. Liu

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHong Kong GovernmentHong Kong University of Science and Technology
Mots-clésFlumeDissipationFlow (mathematics)MechanicsInclination anglePlane (geometry)Geotechnical engineeringHorizontal planeMaterials scienceGeologyEngineeringStructural engineeringGeometryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mass-wasting processes are often intercepted using rigid barriers, which are sometimes equipped with deflectors to prevent overspilling. Despite the engineering value of deflectors, they are currently only installed using empirical and prescriptive approaches because flow interaction mechanisms are not well understood. A 5 m flume was used to study dry granular flow deposition and overflow processes with and without deflectors of varying angles. The deflector angle was varied as 0°, 30°, 45°, and 60° with respect to the horizontal plane. For the geometric and material parameters adopted in this study, experimental results reveal that deflector angles greater than 45° develop steep ramp-like deadzones that result in effective energy dissipation as approaching flow impacts the deflector, whereas deflectors less than 45° rapidly develop shallow ramp-like deadzones, which promote high-energy overflow. Deflectors of at least 45° are required to develop upward overflow launch angles, whilst deflectors of 30° or less result in downward overflow launch angles. Upward launch angles indicate that a steep deadzone develops and effectively dissipates flow energy. An orthogonal deflector increases launch lengths by 40% compared to a bare rigid barrier.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,352

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 GPT0,181
Écart entre enseignants0,174 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations31
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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