Smoothed particle hydrodynamics simulations of freely moving solid objects in a free-surface flow with applications to river ice dynamics
Bibliographic record
Abstract
Les embâcles de glace peuvent causer de nombreux problèmes, y compris des inondations, des dommages aux structures, interférence avec la navigation et des restrictions sur les opérations hydroélectriques. Leur coût annuel pour l'économie canadienne est estimé à presque 100 millions de dollars. Cette thèse étude l'application de la méthode de simulation numérique, smoothed particle hydrodynamics (SPH) pour les problèmes de glace en rivière. SPH est une méthode utilisée pour résoudre les problèmes de dynamique des fluides, dans laquelle le liquide est modélisé par un ensemble de particules. Cette méthode est particulièrement bien adaptée pour modéliser les écoulements à surfaces libres. Les principales contributions de cette étude sont les nouveaux développements apportés à un code SPH existant, permettant la simulation d'objets solides qui sont emportés avec l'écoulement à surface libre. Un formalisme SPH Arbitrary Lagrangian-Eulerian (ALE) a été utilisé pour modéliser l'écoulement du fluide et les forces hydrodynamiques sur les objets solides. Cette étude porte sur le couplage du modèle existant SPH-ALE avec la discrete element method (DEM) utilisée pour modéliser les interactions solides entre eux et avec des parois. Les interactions solides ont été implémentées comme un modèle de hard-sphere, basé sur les collisions inélastiques instantanées, ainsi qu'un modèle soft-sphere basé sur les relations entre les forces et les déplacements. Des cas-test de validation et application ont été simulés et évalués pour vérification avec des solutions analytiques, des expériences de laboratoire, et d'autres résultats de calcul. Ces nouvelles fonctionnalités ont ensuite été appliquées aux problèmes dynamiques de glace en rivière. Les résultats numériques montrent la stabilité d'un bloc de glace flottant qui s'approche un bloc fixe et l'accumulation de glace en amont d'une obstruction. Ces résultats prometteurs permettent de valider cette technique pour l'évaluation quantitative future en ingénierie.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".