Benchmark of computational hydraulics models for open-channel flow with lateral cavities
Notice bibliographique
Résumé
Computational models in hydro-environmental engineering are diverse in their background formulation and span from two-dimensional depth-averaged shallow water models, to complex fully three-dimensional turbulence models resolving large-eddy simulation with surface capturing techniques, and to Lagrangian particle-based methods. This paper presents a first-of-its-kind comparison of six different computational hydraulics fluid dynamics models, namely Iber+, HO-SWM, GBVC, OpenFOAM (RANS), Hydro3D (LES) and DualSPHysics (SPH), in the prediction of mean velocities and free-surface dynamics in two benchmarks involving open-channel flows with symmetric lateral cavities. Results show that shallow-water models capture relatively well the main large-scale coherent structures of the in-cavity flow, with wider shear layers compared to three-dimensional models, and higher velocities in the main channel. Three-dimensional RANS, LES and SPH yield improved predictions of mean velocities compared with experimental data. Computational cost has been quantified for all models with a logarithmic growth when increasing model complexity. The transverse standing wave is captured by most models, with the shallow-water ones matching the theoretical value, while the three-dimensional models overestimate it slightly.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».