Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "rough flow" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Ant-based clustering for flow graph mining
    Autorzy:
    Lewicki, Arkadiusz
    Pancerz, Krzysztof
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/330782.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    possibly certain sequences
    flow graph
    rough set
    fuzzy set
    ant based clustering
    graf przepływu danych
    zbiór przybliżony
    zbiór rozmyty
    Opis:
    The paper is devoted to the problem of mining graph data. The goal of this process is to discover possibly certain sequences appearing in data. Both rough set flow graphs and fuzzy flow graphs are used to represent sequences of items originally arranged in tables representing information systems. Information systems are considered in the Pawlak sense, as knowledge representation systems. In the paper, an approach involving ant based clustering is proposed. We show that ant based clustering can be used not only for building possible large groups of similar objects, but also to build larger structures (in our case, sequences) of objects to obtain or preserve the desired properties.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2020, 30, 3; 561-572
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Chezy’s resistance coefficient in an egg-shaped conduit
    Współczynnik oporu Chezy’ego w rurach o kształcie jajowatym
    Autorzy:
    Loukam, I.
    Achour, B.
    Djemili, L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/292764.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
    Tematy:
    Chezy’s resistance coefficient
    egg-shaped conduit
    maximum resistance coefficient
    rough model method
    simplified method
    uniform flow
    maksymalny współczynnik oporu
    metoda rough model
    metoda uproszczona
    przepływ jednorodny
    rura o jajowatym przekroju
    współczynnik oporu Chezy’ego
    Opis:
    When calculating uniform flows in open conduits and channels, Chezy’s resistance coefficient is not a problem data and its value is arbitrarily chosen. Such major disadvantage is met in all the geometric profiles of conduits and channels. Knowing the value of this coefficient is essential to both the design of the channel and normal depth calculation. The main objective of our research work is to focus upon the identification of the resistance coefficient relationship. On the basis of the rough model method (RMM) for the calculation of conduits and channels, a general explicit relation of the resistance coefficient in turbulent flow is established with different geometric profiles, particularly the egg-shaped conduit. Chezy’s resistance coefficient depends strongly on the filling rate, the discharge, the longitudinal slope, the absolute roughness of the internal walls of the conduit and the kinematic viscosity of the liquid. Moreover, in this work, a simplified method is presented to determine Chezy’s resistance coefficient with a limited number of data, namely the discharge, the slope of the conduit, the absolute roughness and the kinematic viscosity. Last but not least, after studying the variation of Chezy’s resistance coefficient as a function of the filling rate, an equally explicit expression is given for the easy calculation of this coefficient when its maximum value is reached. Examples of calculation are suggested in order to show how the Chezy’s coefficient can be calculated in the egg-shaped conduit.
    Kiedy oblicza się jednorodne przepływy w otwartych rowach i kanałach, współczynnik oporu Chezy’ego nie stanowi problemu, a jego wartość dobiera się arbitralnie. Tę niedogodność spotyka się w przypadku wszystkich profili geometrycznych rur i kanałów. Znajomość współczynnika jest istotna zarówno podczas projektowania kanału, jak i obliczania głębokości. Główny cel pracy skupia się na identyfikacji zależności między współczynnikiem oporu a kształtem rur. Wykorzystując metodę rough model (RMM) ustalono ogólną zależność między współczynnikiem oporu w warunkach turbulencyjnego przepływu a różnymi profilami geometrycznymi, w szczególności jajowatym przekrojem rur. Współczynnik oporu Chezy’ego silnie zależy od tempa napełniania, odpływu, nachylenia wzdłużnego, bezwzględnej szorstkości ścian i lepkości kinematycznej płynu. Ponadto przedstawiono w pracy uproszczoną metodę obliczania współczynnika oporu w warunkach ograniczonej liczby danych, na przykład odpływu, nachylenia rury, bezwzględnej szorstkości czy lepkości kinematycznej. Na końcu, po zbadaniu zmienności współczynnika oporu Chezy’ego w funkcji tempa napełniania, podano wyrażenie służące do łatwego obliczenia tego współczynnika, kiedy osiąga on maksymalną wartość. Sugeruje się przykłady obliczeń, aby pokazać, jak można obliczyć współczynnik Chezy’ego w przekrojach jajowatych.
    Źródło:
    Journal of Water and Land Development; 2018, 37; 87-96
    1429-7426
    2083-4535
    Pojawia się w:
    Journal of Water and Land Development
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Spatially Averaged Log-Law for Flows over Rough Bed in Zero- and Non-Zero-Pressure Gradient Boundary Layers
    Autorzy:
    Czernuszenko, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/241146.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Budownictwa Wodnego PAN
    Tematy:
    open channels
    log-law
    non-uniform flow
    rough flow
    accelerating flows
    decelerating flows
    Opis:
    Theoretical bases for building a logarithmic law for non-uniform flows over a large relative roughness are presented. In order to define the equivalent velocity distribution and to smooth out 3D flow irregularities, a special spatial averaging operation is defined. Basic equations are spatially averaged and double-averaged momentum equations for primary component velocity are derived for uniform flow over a gravel bed as well as for non-uniform flows. A new hypothesis is proposed, and some assumptions are introduced to solve these momentum equations. This results in a new version of the logarithmic velocity distribution (log law). To define this distribution, a full reconstruction of Nikuradse's graph for flows over an irregular gravel riverbed is considered. It is based on very precise measurements of velocity and other hydraulic parameters. In the case of non-uniform flows, the logarithmic velocity profile appears also in accelerating flows in a gravel bed channel, but the friction velocity should be re-defined according to Eq. (24). The same applies to decelerating flow with a positive pressure gradient, but only if the gravitational force exceeds the pressure gradient. For accelerating flows, the additive constant BP depends on the pressure gradient, and its values grow with a growing pressure gradient.
    Źródło:
    Archives of Hydro-Engineering and Environmental Mechanics; 2011, 58, 1-4; 65-86
    1231-3726
    Pojawia się w:
    Archives of Hydro-Engineering and Environmental Mechanics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Decisions algorithms and flow graphs; a rough set approach
    Autorzy:
    Pawlak, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/307789.pdf
    Data publikacji:
    2003
    Wydawca:
    Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    rough sets
    decision algorithms
    flow graphs
    data mining
    Opis:
    This paper concerns some relationship between Bayes' theorem and rough sets. It is revealed that any decision algorithm satisfies Bayes' theorem, without referring to either prior or posterior probabilities inherently associated with classical Bayesian methodology. This leads to a new simple form of this theorem, which results in new algorithms and applications. Besides, it is shown that with every decision algorithm a flow graph can be associated. Bayes' theorem can be viewed as a flow conservation rule of information flow in the graph. Moreover, to every flow graph the Euclidean space can be assigned. Points of the space represent decisions specified by the decision algorithm, and distance between points depicts distance between decisions in the decision algorithm.
    Źródło:
    Journal of Telecommunications and Information Technology; 2003, 3; 98-101
    1509-4553
    1899-8852
    Pojawia się w:
    Journal of Telecommunications and Information Technology
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies