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Enregistrement W3114580181 · doi:10.18280/mmep.070417

Simple Semi-analytical Solutions Using the Perturbation Method for Gradually Varied Flow Profile in Triangular Channels

2020· article· en· W3114580181 sur OpenAlexvenueno aff
Hamed Reza Zarif Sanayei, Fatemeh Nasiri

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic flow and structures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsNonlinear systemOdeMathematical analysisPerturbation (astronomy)Ordinary differential equationChannel (broadcasting)Open-channel flowFlow (mathematics)Applied mathematicsDifferential equationComputer scienceGeometryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In hydraulic engineering, the steady non-uniform flow in a channel with the gradual changes at the water surface level is introduced as the Gradually Varied Flow (GVF). For the design of open channels, it is necessary to calculate the GVF profile along the channel flow. The GVF profile is described by a nonlinear Ordinary Differential Equation (ODE). Because this equation is strongly nonlinear, providing new analytical and/or semi-analytical solutions for this equation without any simplifications and/or linearizations would be necessary and helpful. In this research, the Perturbation Method (PM) is proposed to present a semi-analytical solution for solving the GVF equation in the prismatic triangular channel. A total of two cases are studied in this paper. In case 1, the Manning equation and in case 2, the Chezy equation are applied as the resistance equations. The GVF profiles in the two cases are compared with the Finite Difference Method (FDM) profiles. Also, the effect of the summation truncation in the PM is studied for these cases. The results show that by increasing the terms approximation in the PM, the GVF profile converges to the FDM profile. A reference solution for efficiency assessment of numerical techniques can be provided by presented semi-analytical solutions in this paper. Furthermore, the proposed method in this paper can be used as a new idea in providing semi-analytical solutions to other open channel works.

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 enseignants0,776
Score d'incertitude au seuil0,613

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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