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Enregistrement W3156330065 · doi:10.3390/app11083618

Numerical Modelling of Flow-Debris Interaction during Extreme Hydrodynamic Events with DualSPHysics-CHRONO

2021· article· en· W3156330065 sur OpenAlexaff
Gioele Ruffini, Riccardo Briganti, Paolo De Girolamo, Jacob Stolle, Bahman Ghiassi, Myrta Castellino

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics Simulations and Interactions
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesUniversity of Nottingham
Mots-clésDebris flowDebrisContainer (type theory)Smoothed-particle hydrodynamicsMechanicsContext (archaeology)TrajectoryFlow (mathematics)Computer simulationNumerical modelsCentroidMarine engineeringGeologySimulationComputer scienceMeteorologyPhysicsEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Floods can transport debris of a very wide range of dimensions, from cohesive sediments to large floating debris, such as trees and cars. The latter increases the risk associated with floods by, for example, obstructing the flow or damaging structures due to impact. The transport of this type of debris and their interaction with structures are often studied experimentally in the context of tsunamis and flash floods. Numerical studies on this problem are rare, therefore the present study focuses on the numerical modelling of the flow-debris interaction. This is achieved by simulating multiple laboratory experiments, available in the literature, of a single buoyant container transported by a dam-break flow in order to validate the chosen numerical approach. The numerical simulations are carried using the open source DualSPHysics model based on the smoothed particle hydrodynamics method coupled with the multi-physics engine CHRONO, which handles the container–bottom interactions. The trajectory, as well as the velocity of the centroid of the container, were tracked throughout the simulation and compared with the same quantities measured in the laboratory. The agreement between the model and the experiment results is quantitatively assessed using the normalised root mean squared error and it is shown that the model is accurate in reproducing the floating container trajectory and velocity.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,203 · 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
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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