The Effect of Shear Stress on Armor Layer Thickness Under Steady Uniform Flow
محل انتشار: ژورنال مهندسی عمران، دوره: 9، شماره: 11
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 29
فایل این مقاله در 17 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_CEJ-9-11_012
تاریخ نمایه سازی: 2 اردیبهشت 1403
چکیده مقاله:
The armor layer is essential for maintaining stability on riverbed surfaces. This layer forms when bedload sediment moves until the bed's surface erodes, resulting in a stable layer that reaches an equilibrium state where no further sediment transport occurs. Therefore, the objective of this study is to investigate the effect of grain size and shear stress on armor layer thickness using evenly mixed sand and gravel with five different grain size variations. The research methodology consists of laboratory experiments and optimization analysis. The main instrument used is a sediment-recirculating flume constructed from plexiglass, measuring ۱۰, ۰.۶۰, and ۰.۴۵ m in length, width, and height, respectively. Bed slope varies across gradients of ۱%, ۱.۴%, ۱.۸%, ۲.۲%, and ۲.۶%. The constant flow rate is set at capacities of ۲۵ l/s, ۳۰ l/s, ۴۰ l/s, and ۴۵ l/s. The results show the consistent behavior of the channel bed surface under different flow rate variations. Meanwhile, the variables affecting armor layer thickness are the uniformity coefficient (Cu), the difference in shear stress on the bed surface (τo-τc)/τc), beds shear stress, and the critical shear stress of the sediment grain. The primary novelty of this research is a formula to determine armor layer thickness. It showed that both shear stress and the proportion of sand-to-gravel materials play significant roles in the armoring process and subsequent changes in the riverbed. Doi: ۱۰.۲۸۹۹۱/CEJ-۲۰۲۳-۰۹-۱۱-۰۱۲ Full Text: PDF
کلیدواژه ها:
نویسندگان
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :