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Enregistrement W7065814549

Evaluation of a numerical wave modelling tool for studying the overtopping of rubblemound breakwaters

2018· article· en· W7065814549 sur OpenAlexvenueaboutno aff

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCoastal and Marine Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreakwaterCrestPhysical modellingWave heightScale (ratio)Coastal engineeringScale modelEngineering design process
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wave overtopping of rubblemound breakwaters is a complex physical process which influences the functional efficiency and structural stability of the structure. The mean overtopping discharge resulting from design wave and water level conditions is often an important consideration affecting the selection of breakwater profile and crest height. The volume of water which passes over the crest of a breakwater depends on the structure geometry and composition, the nearshore bathymetry, the water level, and the seastate conditions. Physical modelling at large scale has traditionally provided a robust and reliable means to support the design of rubblemound breakwaters. Recent advancements in computational fluid dynamics and computing power have led to increasing efforts to use numerical modelling as a complementary tool to physical modelling for breakwater design applications. This paper compares measurements from a physical model study of rubblemound breakwaters conducted by the National Research Council of Canada (NRC) with numerical simulations produced by the numerical model IH2VOF. The skill of the IH2VOF model in predicting free-surface elevations and mean wave overtopping discharges is assessed. The comparisons are conducted for a range of seastate conditions, water levels, and breakwater geometries. The findings demonstrate that IH2VOF offers a viable tool to complement physical model testing for rubblemound breakwater design applications.

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 enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil0,277

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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