MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3135412565 · doi:10.1016/j.coldregions.2021.103266

A fully Lagrangian DEM-MPS mesh-free model for ice-wave dynamics

2021· article· en· W3135412565 sur OpenAlexafffund
Rubens Augusto Amaro, Andrea Nicole Mellado-Cusicahua, Ahmad Shakibaeinia, Liang‐Yee Cheng

Notice bibliographique

RevueCold Regions Science and Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics Simulations and Interactions
Établissements canadiensHydro One (Canada)Polytechnique Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesCanada Foundation for Innovation
Mots-clésFree surfaceMechanicsDiscrete element methodGeologyFlow (mathematics)ObstacleSmoothed-particle hydrodynamicsGeotechnical engineeringClassical mechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper develops and evaluates a novel 3D fully-Lagrangian (particle-based) numerical model, based on the hybrid discrete element method (DEM) and moving particle semi-implicit (MPS) mesh-free techniques, for modeling the highly-dynamic ice-wave interactions. Both MPS and DEM belong to mesh-free Lagrangian (particle) techniques. The model considers ice-wave dynamics as a multiphase continuum-discrete system. While the MPS solves the continuum equations of free-surface flow in a Lagrangian particle-based domain, the DEM uses a multi-sphere Hertzian contact dynamic model to simulate the ice floes motion and interaction. The hybrid model predicts the motion and collision of ice floes as well as their interaction with water, boundaries, and any obstacle in their way. Considering the mesh-free Lagrangian nature of both DEM and MPS, the developed model has an inherent ability to predict the free-drift (absence of internal stress) movements of the ice floes, e.g., sliding, rolling, colliding, and piling-up, in violent free-surface flow. A small-scale and challenging experiment based on dam-break flow over dry and wet beds with floating block floes, which mimics the characteristics of an idealized jam release, has been conducted to provide useful and comprehensive quality data for the validation of the proposed model, as well as other numerical models. Experimental and numerical results of the free-surface profile and the position of the blocks are compared. The results show the ability of the model to numerically reproduce and predict the complex three-dimensional dynamic behavior of wave-ice floes interaction. Overall, this study is a first effort toward developing an ice-wave dynamics within a fully Lagrangian framework, and its results can be extended to bring an in-depth understanding of the physics of the real-scale ice-wave or river ice dynamic problems in the future.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueCold Regions Science and TechnologyMême sujetFluid Dynamics Simulations and InteractionsTravaux en français237 207