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Enregistrement W4413637725 · doi:10.14796/jwmm.c560

Comparison of Experimental Hydraulic Coefficients on Fixed and Mobile Bed Materials in Open Channel Flow

2025· article· en· W4413637725 sur OpenAlexvenueno aff
Lemita Berisha Urto, Elias Gebeyehu Ayele, Otoma Orkaido Garo, Engida Amare Erigalo

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Management Modeling · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpen-channel flowChannel (broadcasting)Flow (mathematics)MechanicsComputer scienceMaterials scienceGeologyPhysicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prediction of hydraulic coefficients, which varies for different materials, is an essential criterion for designing open channels and related hydraulic structures. The main objective of this research is to compare experimental hydraulic coefficients on fixed and mobile bed materials in open channel flow. The study considered three types of bed roughness; namely steel beds, 2 mm uniform beds, and 25 mm uniform grain-sized beds in a rectangular flume model with a 1:500 and 1:200 adjustable bed slope. Manning's roughness coefficient and Chezy's equations were used to model channel bed roughness concerning the variation of flow characteristics for different bed conditions. The results showed that Manning's roughness coefficient had an inverse relationship with the discharge, flow depth, hydraulic radius, flow conveyance, and Chezy’s coefficient, but it was directly proportional to grain size. The values of mean velocity in the mobile bed along the channel are comparatively less than that of the fixed bed. The percentage change of average n value due to changes in channel slope and bed condition is slightly increased by 144.95% and 150.23% under the channel slope of 1:200, and 143.02% and 148.04% under the channel slope of 1:500. Also, the percentage change of the average C value is slightly decreased by 59.97% and 59.98% under the channel slope of 1:200, and 58.75% and 59.42% under the channel slope of 1:500 when the bed changed from fixed to mobile 2 mm and 25 mm grain sizes, respectively.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,676
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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