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Enregistrement W4386069515 · doi:10.1139/cjce-2021-0493

CFD modelling of initial stages of dam-break flow

2023· article· en· W4386069515 sur OpenAlexaffvenue
Saeid Esmaeeli Mohsenabadi, Ioan Nistor, Abdolmajid Mohammadian, Hossein Kheirkhah Gildeh

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbulenceComputational fluid dynamicsMechanicsDam failureReynolds stressReynolds-averaged Navier–Stokes equationsObstacleDam breakFinite volume methodReynolds numberFlow (mathematics)Fluid dynamicsMeteorologyGeologyPhysicsFlood myth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cases of dam failures are seen almost every year globally, and the propagation of rapidly varying unsteady flows resulting from those dam failures has significant environmental and economic consequences. A three-dimensional Computational Fluid Dynamics model was created to solve unsteady Reynolds-Averaged equations to investigate the generation and propagation of dam-break flows and reflected flood waves in the presence of a trapezoidal bottom obstacle. The dam-breaks were modelled using OpenFOAM based on the Volume of Fluid method employing the Finite Volume Method, and the performance of various Reynolds-Averaged Navier-Stokes turbulence models, including the realizable k − ε, SST k − ω (Shear Stress Transport k − ω), and v 2 − f models, has been evaluated. To assess the capabilities of the different turbulence models, quantitative comparisons of numerical simulations with laboratory experiments were completed, and it was found that the SST k − ω model performed better in predicting the free surface profiles and negative bore propagation speeds than the realizable k − ε and v 2 − f models.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,382
Score d'incertitude au seuil0,540

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,191 · 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
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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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