Local scour around bridge abutments protected by angled spur dikes under ice-covered flow conditions
Notice bibliographique
Résumé
Scouring around bridge piers and abutments presents a critical threat to bridge stability, necessitating effective mitigation strategies. Based on laboratory experiments in a large-scale flume which is 2.0-m wide and 38.5-m long, this study investigates the impact of non-submerged spur dikes with varying alignment angles of 45°, 60°, and 90° under different ice cover conditions on reducing local scour around bridge abutments located downstream of spur dikes. Results of this study reveal that the spur dike with an alignment angle of 90° relative to the downstream direction positioned 25 cm upstream of the abutment can effectively prevent the local scour around bridge abutment by redirecting flow and reducing vortex-induced erosion. The maximum depth of scour holes around bridge abutments increases with the increase in flow Froude number, relative roughness of ice cover and the dike alignment angle. On the other hand, the maximum depth of the scour hole decreases with the increase in the particle size of the bed material and the effective length of the dike. An empirical formula has been developed to determine the maximum depth of scour holes around bridge abutments, which are protected by spur dikes located upstream of the abutments. Clearly, the effective mitigation of local scour around bridge abutments varied with flow condition, ice cover roughness, particle size of bed material, alignment angle and the distance from the abutment to the spur dike located upstream of the abutments. • First evaluation of local scour around bridge abutments with spur dikes at varying angles under different ice-covered flow conditions. • Cover roughness, dike angle, and dike-abutment spacing significantly impact channel bed deformation around the bridge abutment. • An empirical formula is derived to estimate max scour depth at abutments, considering dike length, bed material, and flow Froude number.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».