Evaluación de ecuaciones de resistencia al flujo sobre escollera
Uno de los principales problemas que surgen a la hora de diseñar o analizar hidráulicamente cauces revestidos de escollera es la incertidumbre asociada a la estimación de los coeficientes de resistencia al flujo. El presente trabajo tiene por objeto contribuir a mejorar la capacidad predictiva delfa...
| Autores: | , , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2006 |
| País: | España |
| Institución: | Varias* (Consorci de Biblioteques Universitáries de Catalunya, Centre de Serveis Científics i Acadèmics de Catalunya) |
| Repositorio: | Recercat. Dipósit de la Recerca de Catalunya |
| OAI Identifier: | oai:recercat.cat:10459.1/65153 |
| Acceso en línea: | https://doi.org/10.4995/ia.2006.2889 http://hdl.handle.net/10459.1/65153 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Matemàtiques i estadística Anàlisi numèrica Mètodes numèrics |
| Sumario: | Uno de los principales problemas que surgen a la hora de diseñar o analizar hidráulicamente cauces revestidos de escollera es la incertidumbre asociada a la estimación de los coeficientes de resistencia al flujo. El presente trabajo tiene por objeto contribuir a mejorar la capacidad predictiva delfactor de fricción de Darcy-Weisbach (f), mediante la evaluación (ajuste, validación y compración) de seis medelos de resistencia al flujo circualnte sobre escollera. Los modelos evaluados se fundamentan en leyes de distribución vertical de velocidad del flujo sobre lechos granulares: la ley logaítimica de Prandtl-Karman, su alternativa potencial y cuantro ecuaciones propustas para flujo macrorrugoso. La base empírica se halla integrada por 236 datos tomados en canales de campo y de laboratorio que reúnen características hidráulicas granulamétricas identificables con revestimientos de escollera. Se concluye que las ecuaciones para flujo macrorrugoso logran el mejor ajuste global, aunque sin destacar excesivamente del resto; mientras que los resultados de la validación permiten avalar la precisión de la capacidad predictiva de los modelos ajustados. |
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