Estimation of Bed Shear Stress in Shallow Transitional Flows under Condition of Incipient Motion of Sand Particles Using Turbulence Characteristics
Notice bibliographique
Résumé
In this experimental study, using an ADV, experiments were performed in three different shallow water flows under hydraulically transitional flow condition to estimate the bed shear stress using turbulence characteristics. Vertical distributions of all shear and normal Reynolds stresses as well as TKE were evaluated and simplified in order to estimate bed shear stress under incipient motion of four groups of sand particles. To determine bed shear stress, as the main approach, the linear portion of the −u′w′ profiles were extended towards the channel bed. The necessity of the approach of the vector addition of −u′w′ and −v′w′ in this experimental study was examined. It was found that the bed shear stress can be effectively estimated by multiplying the values of u′20, v′20, w′20 and TKE0 by 0.17, 0.33, 1.24 and 0.2, respectively. However, it was found that these values were slightly proportional to the shear Reynolds number. Additionally, the one-point measurement approach was assessed. The TKE method which applies all three components of Reynolds normal stresses was preferred to the u′2, v′2 and w′2 methods. Results showed that, u′20, v′20 and w′20 have values of 60.5, 31.3 and 8.2 percent of the total, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».