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Enregistrement W4384306000 · doi:10.1061/jhend8.hyeng-13518

New Well-Balanced Path-Conservative Numerical Scheme for a Partially Relaxed Two-Layer Hydro-Sediment-Morphodynamic Model

2023· article· en· W4384306000 sur OpenAlexaff
Xin Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Hydraulic Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSediment transportShallow water equationsErosionMechanicsMathematical modelInstabilitySedimentGeotechnical engineeringMathematicsGeologyMathematical analysisPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By incorporating horizontal sediment transport and bed erosion into the two-layer depth-averaged shallow water system, one can construct a hydro-sediment-morphodynamic mathematical model in which a variable sediment concentration in a denser layer and interaction between underflows and ambient water are taken into account. Numerically solving such a promising system presents challenges due to its inherent mathematical properties of being conditionally hyperbolic and nonconservative. These properties may result in instability and incorrect results near sharp hydraulic gradients in numerical solutions. The major contribution of this paper is to develop a novel numerical scheme to overcome these issues and to allow the system to be extended to a wider range of engineering applications. To this end, for a one-dimensional two-layer hydro-sediment-morphodynamic system, (1) its mathematical model is first reformulated to a novel relaxation format, which is mathematically equivalent and unconditionally hyperbolic, by relaxing interlayer surface level, and (2) this relaxation system is then solved using a novel path-conservative numerical algorithm with new discrete formulas for the fluxes and nonconservative terms. Thus, the proposed numerical scheme ensures the well-balanced property, and has a major advantage in its ability to accurately and stably handle sharp hydraulic/density gradients with second-order accuracy. Several numerical and laboratory tests are conducted to demonstrate the performance of the proposed new scheme.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,616
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,227 · 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.

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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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