Impact force of granular flows on walls normal to the bottom: slow versus fast impact dynamics
Notice bibliographique
Résumé
The devastating effects of natural hazards due to the propagation of mass flows, such as landslides, debris flows, and avalanches, can be avoided, or at least reduced, by placing protective barriers or catching dams in the runout zones. Such structures can store the whole mass and finally stop the flow before it may reach vulnerable infrastructures. Their design requires the modelling of the runup of granular flows on rigid walls and the induced impact force. In this study, careful attention is paid on how the incoming flow regime (either slow or fast flow) that takes place before the impact with the wall can drive the prevailing process at stake during the impact of the flow with the wall. Slow flows produce gentle pile-up of the mass behind the wall with gradually varied streamlines, while faster flows give rise to a granular jump traveling upstream. Two different analytic solutions are proposed and checked against recent small-scale laboratory tests by Ashwood and Hungr (2016), who investigated both slow and fast impact dynamics of granular flows against a wall. This allows to clarify the intertwinned relation between the incoming flow regime and the induced impact force, thus providing crucial information for the geotechnical engineers in charge of the design of mitigation structures against mass flows and mountain hazards.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».