Use of spur dikes with different permeability levels for protecting bridge abutment against local scour under unsteady flow conditions
Notice bibliographique
Résumé
Local scour around abutments is one of the most important reasons for a bridge collapse, making it a major concern for hydraulic and river engineers. Available studies on scour control around abutments have been limited to steady flow conditions. In this light, the present experimental study investigates using a single spur dike with different levels of permeability (0%, 35%, 50%, and 65%) to reduce scour around a short vertical-wall abutment (abutment length/flow depth ≤ 1) under unsteady flow conditions. The hydrographs with Gaussian distribution and different base flow times (i.e., duration of 15, 30, 60, and 90 min) were used to simulate the unsteady flow. Abutment scour depth variations with time showed that the final scour depth always appeared after the peak discharge of the hydrograph regardless of whether a spur dike was used. It was shown that the spur dike has successfully reduced local scour around the abutment. The maximum depth of scour hole around abutment was reduced by 47%, 32%, and 11%, when spur dikes with 35%, 50%, and 65% permeability were, respectively, used. Using an impermeable spur dike not only prevented the scour upstream nose of the abutment but also led to some deposition that raised the bed level by nearly 0.47 La (where La is the abutment's length) in that area. However, the maximum depth of scour hole around the impermeable spur dike was nearly identical to that occurred around the abutment for the experiments without a spur dike, making it necessary to arrange for scour protection around the spur dike.
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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) | 0,001 | 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 ».