Evaluation of Manning Coefficient by Grid Number Method in Khorramabad- River
محل انتشار: هشتمین سمینار بین المللی مهندسی رودخانه
سال انتشار: 1388
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,029
فایل این مقاله در 9 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:
IREC08_159
تاریخ نمایه سازی: 30 دی 1388
چکیده مقاله:
IN the riverine hydraulic studies such as tension and shear velocity computation, it is important to choose the correct roughness coefficient, because the main specification of flow resistance changes with roughness coefficient. According to river usage and use of empirical relations, we noticed that real roughness coefficient of KHORRAMABAD River according to mountainous region and coarse grain kind of it is near to 0.0261.
According to river usage and creating systems of river bed in four different sections and flow surveying in base of river according to mountainous region and coarse grain kind of it, is near to 0.0261 and Among empirical relations, we can say that HENDERSON formula is the most appropriate formula for this river and Relation presented by BRAY (1967) The amounts are more than real amount and Peter-Meyer formula are also appropriate with high accuracy and have the capabilities for being used in LORESTAN Rivers. The amount of base flow(Q) that is less, affected on river usage, so that measurements error increased.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
H Baba-Ali
۱PHD Candidate, Islamic Azad University of Tehran-Sciences &Researches ,Department of Eng.And Faculty Member of Islamic Azad University of Khorramabad
A Shamsai
Prof. of Civil Eng. , Department of Civil Eng. , Sharif University of Technology, Tehran , Iran
Soheil Soroushnia
M. Sc. Student of Civil Eng. ,Islamic Azad University of Takestan ,Member of Young Researchers Club, Iran,
N Beheshtian
Graduated of Civil Eng. from Islamic Azad University of Khorramabad ,Member of Young Researchers Club, Iran
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 :