Reconsideration of the overlap region in smooth shallow open channel flows
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, data sets for mean velocity distributions in smooth shallow open channel flow are reconsidered to evaluate the characteristics of the overlap region and estimate the friction velocity (u∗). Both new and existing velocity measurements are used in the analysis. The velocity profiles are obtained using laser Doppler velocimetry and particle image velocimetry at typical Reynolds numbers (20 000–60 000) achieved in laboratory flumes. Validation of the estimated u∗ values using different forms of power law is established by comparing these values with the ones available in literature. Also, the Reynolds shear stress distribution based on two-dimensional measurements validate the estimated u∗. The availability of new data sets allows one to verify the usefulness of the log-law and evaluate the log-law constants. Different fitting methods; least squares, derivative, and scattered methods are used to evaluate the value of von Kármán coefficient. It is found that the value of κ obtained from the least squares method varies between 0.35 and 0.51 and depends on the Reynolds number. This refutes the conventional constant value assumption for the von Kármán coefficient (κ = 0.41). By considering the Prandtl’s mixing-length theory, the present values of the von Kármán coefficient are used to evaluate the mixing length distributions. The mixing length distributions in smooth open channel flow are found to depend on Reθ.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».