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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: López Alonso, Raúl, Barragán Fernández, Javier, Colomer, M. Àngels (Maria Àngels)
Tipo de recurso: artículo
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2006
País:España
Institución:Universitat de Lleida (UdL)
Repositorio:Repositori Obert UdL
OAI Identifier:oai:repositori.udl.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
Descripción
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.