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Enregistrement W4411953773 · doi:10.1016/j.coastaleng.2025.104811

A weakly-compressible SPH-porous media model to simulate wave–breakwater interactions

2025· article· en· W4411953773 sur OpenAlexafffund
Mojtaba Jandaghian, Abolghasem Pilechi, Scott Baker

Notice bibliographique

RevueCoastal Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics Simulations and Interactions
Établissements canadiensUniversity of OttawaNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesInfrastructure CanadaNational Research Council CanadaNational Research Council
Mots-clésBreakwaterCompressibilityPorous mediumMechanicsPorosityCompressible flowGeotechnical engineeringGeologyMaterials sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study introduces a weakly-compressible Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) model for accurately simulating free-surface flows and wave interactions with permeable breakwaters. Using mixture theory and the intrinsic phase-averaging method, we integrate the porous media constitutive law into the fluid flow solver, allowing SPH particles to dynamically adjust their volume based on local porosity variations. To enhance numerical stability, we introduce a modified dynamic particle collision regularization technique and employ an artificial density diffusive term that accounts for variable-volume particle interactions. We validate the developed SPH-porous media formulation against theoretical predictions and experimental benchmarks, demonstrating its capability to capture long-term wave propagation over permeable structures. Results confirm that our SPH model effectively handles particle interactions with varying volumes at the porous medium interface, mitigating particle clustering issues. This work provides a robust and high-performance SPH tool for investigating wave dynamics in coastal engineering applications, including the design of permeable breakwaters and revetments.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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