Developing new equations for maximum scour depth near tandem, side-by-side, and eccentric piers
Notice bibliographique
Résumé
There is a significant gap in the study of interference effects on side-by-side, tandem, and eccentric piers, which is critical for bridge design. This study investigates how hydraulic parameters affect the maximum scour depth ( d m ). These are pier spacings, flow intensity, flow shallowness, flow skew angle, sediment coarseness, sediment gradation, and time. Three different sets of equations are proposed to determine the d m around side-by-side, tandem, and eccentric piers, considering multiple factors and comparing them with existing literature. The accuracy of the equations is evaluated using statistical parameters such as correlation coefficient ( R), Nash-Sutcliffe efficiency (NSE), normalized root-mean-square-error (NRMSE), and index agreement (IA). The tandem front pier equation shows the highest accuracy with R = 0.91, NSE = 0.83, NRMSE = 0.23, and IA = 0.95. Likewise, the tandem rear pier equation excels in the highest accuracy with R = 0.83, NSE = 0.69, NRMSE = 0.31, and IA = 0.90. This research improves the robustness of scour prediction equations for two-piers by studying influential parameters.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».