English
Język Polski
Szacowanie spiętrzenia powyżej mostu z wykorzystaniem metody bootstrap resampling
DOI:
https://doi.org/10.24425/ace.2023.144157Abstrakt
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.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.
Pobrania
Opublikowane
Jak cytować
Numer
Dział
