Roll Waves in Mudflow Modeled as Herschel–Bulkley Fluids
Notice bibliographique
Résumé
We develop a multilayer model to study roll waves in mudflow of Herschel–Bulkley fluids initiated by periodic and localized disturbance. Simulations are conducted of the temporal development of periodic roll waves and spatial development of wave packets due to localized disturbance. The results of the temporal development are expressed in terms of the power-law index, the relative plug-layer thickness, the Froude number, and the perturbation wavelength. Our simulation for the spatial development shows the roll waves led by a dominant front runner and followed by a quiescent tail, closely reproducing a well-known river-clogging phenomenon of the natural mudflow observed in the mountain rivers on mild slopes. The leading wave of the roll-wave packet, i.e., the front runner, grows in depth, velocity, celerity, and wavelength with distance from the localized disturbance. The front-runner wave amplitude depends on the distance from the localized disturbance, the power law index, the plug-layer thickness, and the Froude number. We calculated the front-runner’s wave amplitude due to a line source of disturbance in a 1D unidirectional development and the roll waves’ 2D development due to a point source. The initial nonlinear growth in the 2D front runner is a fraction of the 1D waves, but the increase in the wave amplitude with distance follows the same trend. We have also conducted a mesh refinement study to determine the convergence and accuracy. The present simulations using 64 layers have attained an accuracy within a 2% error.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».