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Enregistrement W4200545093 · doi:10.18280/mmep.080611

Novel Approach to Computing Critical and Normal Depth in Circular Channels

2021· article· en· W4200545093 sur OpenAlexvenueno aff
Akram K. Mohammed, Raad Hoobi Irzooki, Asmaa Abdul Jabbar Jamel, Wesam S. Mohammed-Ali, Suhad S. Abbas

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic flow and structures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChannel (broadcasting)ComputationMathematicsOpen-channel flowFlow (mathematics)Choked flowGeometryMathematical analysisMechanicsAlgorithmComputer scienceTelecommunicationsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The critical depth and normal depth computation are essential for hydraulic engineers to understanding the characteristics of varied flow in open channels. These depths are fundamental to analyze the flow for irrigation, drainage, and sewer pipes. Several explicit solutions to calculate critical and normal depths in different shape open channels were discovered over time. Regardless of the complexity of using these explicit solutions, these formulas have a significant error percentage compared to the exact solution. Therefore, this research explicitly calculates the normal and critical depth in circular channels and finds simple, fast, and accurate equations. First, the dimensional analysis was used to propose an analytical equation for measuring the circular channels' critical and normal depths. Then, regression analysis has been carried for 2160 sets of discharge versus critical and normal depths data in a circular open channel. The results show that this study's proposed equation for measuring the circular channels' critical and normal depths overcomes the error percentage in previous studies. Furthermore, the proposed equation offers efficiency and precision compared with other previous solutions.

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 enseignants0,720
Score d'incertitude au seuil0,770

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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