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Enregistrement W4367317592 · doi:10.18280/mmep.100219

Influence of Pile-Cap Elevation and Skewness on Clear Water Scour at Complex Bridge Piers

2023· article· en· W4367317592 sur OpenAlexvenueno aff
Noor Hussein, Abdul H. Shukur, Zaid Hameed Majeed

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElevation (ballistics)Bridge (graph theory)Bridge scourSkewnessPile capPilePierGeotechnical engineeringGeologyForensic engineeringEnvironmental scienceEngineeringStructural engineeringMathematicsStatisticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, laboratory tests were used to determine the effects of skewness and pilecap elevation on the local scour of complex bridge piers.The 1:50 scale river models represent the Beta complex bridge piers in Babylon Province and the Ali Al-Gharbi complex bridge piers in Missan Province.The model pier consists of circular columns, rectangular pile-cap, and 2×4 array of circular piles below for the Beta Bridge and 2×3 array of circular piles below for the Missan Bridge.Four different skew-angles (=0°, 30°, 45°, 60°) and pile-cap elevations corresponding to bed level are used.All experiments are conducted for twenty-four hours.Results suggest that locations of scour start, and maximum scour depth may be different, and that their relationship is dependent on pile-cap elevation and pier skew angle.Maximum equilibrium scour depth for aligned complex piers occurs when bottom of pile cap is above original bed level; for skewed complex piers, maximum equilibrium scour depth is much larger.Increase in depth of scouring is proportional to skew angle.Sensitivity of scour development to pier skew angle increases as pile-cap elevation increases, particularly when it is fully above original bed.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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