PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Bridge headwater afflux estimation using bootstrap resampling method

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Szacowanie spiętrzenia powyżej mostu z wykorzystaniem metody bootstrap resampling
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The bridge structure’s development causes a riverbed cross-sections contraction. This influences the flow regime, being visible during catastrophic floods. Then the flow velocity increases and water piles up upstream the bridge, where headwater afflux could be observed. These changes depend on the watercourse geometry and the bridge cross-section properties, especially on the degree of flow contraction under the bridge. Hydraulic conditions under the bridge depend on flow velocity, dimensions, and shape of abutments, the granulometric composition of bedload, which can be quantitatively characterized by hydraulic resistance coefficients. The research subject of headwater afflux is equated with the recognition of morphodynamic processes occurring along the passage route. The headwater afflux could be estimated by empirical formulas and by the energy method using Bernoulli’s law. Empirical methods are optimized by adopting various statistical criteria. This paper compares the headwater afflux values calculated using two existing empirical formulas, Rehbock and Yarnell, and compares them with the results of laboratory tests. Following the assumption that the free water surface is influenced by flow resistance, an attempt was made to include friction velocity in the empirical formulas. Based on the Authors’ database, the coefficients used were optimized using bootstrap resampling in Monte Carlo simulation. The analyses demonstrated that the formula best describing the phenomenon of headwater afflux upstream the bridge is an empirical formula built based on the historical Yarnell formula, which includes friction velocity value. The optimized equation provides an average relative error of 12.9% in relation to laboratory observations.
PL
Zabudowanie koryta rzeki filarami i przyczółkami mostu powoduje zwężenie jego przekroju. Wpływa to zmiany warunków przepływu, które widoczne są przede wszystkim podczas wezbrań katastrofalnych. Następuje wtedy zwiększenie prędkości przepływu oraz spiętrzenie wody przed mostem. Zmiany te zależą od geometrii koryta cieku oraz przekroju mostowego, a szczególnie stopnia zwężenia strumienia pod mostem. Warunki hydrauliczne pod mostem zależą od prędkości przepływu, wymiarów i kształtu podpór, składu granulometrycznego rumowiska, które scharakteryzować można ilościowo za pomocą współczynników oporów hydraulicznych. Tematyka badawcza spiętrzenia pod mostem stawiana jest na równi z rozpoznaniem procesów morfodynamicznych zachodzących na długości przeprawy. Spiętrzenie pod mostami określa się wzorami empirycznymi oraz metodą energetyczną wykorzystującą prawo Bernoulliego. Metody empiryczne optymalizuje się przyjmując różne kryteria statystyczne. W artykule porównano spiętrzenie pod mostem obliczone za pomocą dwóch znanych formuł empirycznych Rehbocka oraz Yarnella i porównano je z wynikami badań laboratoryjnych. Kierując się przesłanką, że na ukształtowanie swobodnego zwierciadła wody w rejonie mostu wpływają także opory przepływu, podjęto próbę włączenia prędkości dynamicznej do formuł empirycznych. Na podstawie własnej bazy danych współczynniki wykorzystanych formuł zoptymalizowano z użyciem metody bootstrap resampling w symulacji Monte Carlo. Przeprowadzone analizy wykazały, że formułą najlepiej opisującą zjawisko spiętrzenia pod mostem jest formuła empiryczna zbudowana na podstawie historycznej formuły Yarnella. Uwzględniając w niej prędkość dynamiczną i optymalizując uzyskano średni błąd względny 12.9%. Taka wartość średniego błędu względnego potwierdza słuszność przyjętego podziału pola prędkości na odpływie. Stwierdzono, że metoda bootstrap resampling w symulacji Monte Carlo stanowi użyteczne narzędzie inżynierskie przy optymalizacji formuł w badaniach hydraulicznych. Szczególnie cennym elementem artykułu jest wykorzystywanie próby danych historycznych.
Rocznik
Strony
21--37
Opis fizyczny
Bibliogr. 23 poz., il., tab.
Twórcy
autor
  • Warsaw University of Life Sciences, Institute of Civil Engineering, Faculty of Civil and Environmental Engineering, Warsaw, Poland
  • Warsaw University of Life Sciences, Institute of Civil Engineering, Faculty of Civil and Environmental Engineering, Warsaw, Poland
  • Warsaw University of Life Sciences, Institute of Civil Engineering, Faculty of Civil and Environmental Engineering, Warsaw, Poland
Bibliografia
  • [1] P.A. Johnson and D.A. Dock, “Probabilistic bridge scour estimates”, Journal of Hydraulic Engineering, vol. 124, no. 7, pp. 750-754, 1998, DOI: 10.1061/(ASCE)0733-9429(1998)124:7(750).
  • [2] S. Naprawa, “Modeling deterioration and degradation of water headworks infrastructure assets”, Acta Scientiarum Polonorum Architectura, vol. 16, no. 3, pp. 81-87, 2017, DOI: 10.22630/ASPA.2017.16.3.08.
  • [3] Ł. Krysiak, “The impact of riverbed erosion on the technical condition of water engineering structures: The example of Vistula river reach near the outlet of Wilanówka stream”, Acta Scientiarum Polonorum Architectura, vol. 17, no. 4, pp. 71-81, 2018, DOI: 10.22630/ASPA.2018.17.4.42.
  • [4] W.H. Graf, Fluvial hydraulics. Chichester: John Wiley and Sons Ltd., 1998.
  • [5] Q. Xiang, et al., “Experimental study of local scour around caissons under unidirectional and tidal currents”, Water, vol. 12, no. 3, art. no. 640, 2020, DOI: 10.3390/w12030640.
  • [6] S.H. Ju, “Determination of scoured bridge natural frequencies with soil-structure interaction”, Soil Dynamics and Earthquake Engineering, vol. 55, pp. 247-254, 2013, DOI: 10.1016/j.soildyn.2013.09.015.
  • [7] M. Kiraga, J. Urbański, and S. Bajkowski, “Adaptation of selected formulas for local scour maximum depth at bridge piers region in laboratory conditions”, Water, vol. 12, no. 10, art. no. 2663, 2020, DOI: 10.3390/w12102663.
  • [8] G. Seckin, et al., “Bridge afflux estimation using artificial intelligence systems”, Proceedings of the Institution of Civil Engineers - Water Management, vol. 164, no. 6, pp. 283-293, 2011, DOI: 10.1680/wama.2011.164.6.283.
  • [9] Z. He, et al., “Research of optimal experiment on bridge pier types for reducing headwater”, MATEC Web of Conferences, vol. 25, art. no. 04001, 2015, DOI: 10.1051/matecconf/20152504001.
  • [10] R. Lamb, et al., “Recent advances in modelling flood water levels at bridges and culverts”, in RandD Technical Report W5A-061/TR1. 2006.
  • [11] B. Liang, et al., “Local scour for vertical piles in steady currents: review of mechanisms, influencing factors and empirical equations”, Journal of Marine Science and Engineering, vol. 8, no. 1, art. no. 4, 2020, DOI: 10.3390/jmse8010004.
  • [12] T. Rehbock, “Zur Frage des Bruckenstanes”, Zentrolblatt des Bauverwattung, vol. 39, no. 37, pp. 341-347, 1919.
  • [13] D.L. Yarnell, “Bridge piers as channel obstruction”, U.S. Dept. of Agriculture, Technical Bulletin, pp. 442-451, 1934.
  • [14] J. Kubrak and E. Nachlik, Hydrauliczne podstawy obliczania przepustowości koryt rzecznych. Warsaw: Wydawnictwo SGGW, 2003.
  • [15] T. Tymiński, “Hydraulic model research on bridge piers based on the example of selected bridges in Opole”, Annual Set the Environment Protection, vol. 12, no. 51, pp. 879-893, 2010. 36 M. KIRAGA, S. BAJKOWSKI, J. URBANSKI
  • [16] H.A. Einstein, “The bed load function for sediment transportation in open channels”, Technical Bulletin, no. 1026, 1950.
  • [17] J. Urbański, “Influence of flow conditions in weir model on depth of local scour”, Scientific Review Engineering and Environmental Sciences, vol. 18, no. 2, pp. 21-29, 2009.
  • [18] L.C. Van Rijn, Principles of Sediment Transport in Rivers, Estuaries and Castal Seas. Amsterdam: Aqua Publications, 1993.
  • [19] G. Bollrich and G. Preißler, Hydromechanik, Band 1. Berlin: Verlag für Bauwesen, 1992.
  • [20] J. Szelka and Z. Wrona, “The employment of intellignet databases in bridge construction”, Acta Scientiarum Polonorum Architectura, vol. 16, no. 3, pp. 129-135, 2017, DOI: 10.22630/ASPA.2017.16.3.13.
  • [21] H. Bałuch and I. Nowosińska, “Application of artifical neural networks in planning track superstructure repairs”, Archives of Civil Engineering, vol. 66, no. 4, pp. 45-60, 2020, DOI: 10.24425/ace.2020.135208.
  • [22] B. Mielczarek, “Sampling methods in Monte Carlo simulations”, Prace Naukowe Instytutu Organizacji i Zarzadzania, vol. 25, no. 83, pp. 187-199, 2007.
  • [23] J.E. Gentle, Random number generation and Monte Carlo methods. New York: Springer-Verlag, 1998.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-0ce7bca1-c86f-48dc-a0da-b610696f3e44
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.