Application of computer modeling methods in the design of snow protection systems

封面

如何引用文章

全文:

详细

The article discusses the use of numerical modeling methods of snow-wind flow transfer processes to determine the locations of snow protection constructions. The numerical algorithm also includes computer processing of meteorological data and a digital model of topography. Based on this approach, an analysis of the placement of snowretaining fences along a section of snow-covered road was made.

作者简介

S. Filimonov

Siberian Federal University; Krasnoyarsk branch of Kutateladze Institute of Thermophysics of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: bdk@inbox.ru

K. Litvintsev

Krasnoyarsk branch of Kutateladze Institute of Thermophysics of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: sttupick@yandex.ru

A. Dekterev

Siberian Federal University; Krasnoyarsk branch of Kutateladze Institute of Thermophysics of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: dekterev@mail.ru

A. Minakov

Siberian Federal University

Email: AMinakov@sfu-kras.ru

V. Meshkova

Siberian Federal University

Email: redel-vd@yandex.ru

R. Sharafutdinov

Siberian Federal University

Email: rsharafutdinov@sfu-kras.ru

Yu. Zaharinskiy

Siberian Federal University

Email: y.zakharinskiy@gmail.com

参考

  1. Зимнее содержание автомобильных дорог / Г. В. Бялобжеский, А. К. Дюнин, Л. Н. Плакса; под ред. Дюнина А. К. – 2-е изд., перераб. и доп. – Текст : непосредственный. – Москва : Транспорт, 1983. – 197 с.
  2. The influence of landscape and urban development on modeling of transport of pollutants in Krasnoyarsk city / S. A. Filimonov, A. A. Dekterev, A. A. Gavrilov. – doi: 10.1088/1742-6596/2057/1/012134. – Текст : непосредственный // Journal of Physics: Conference Series. – Sevastopol, 2021. – P. 012134.
  3. Волков, Э. П. Моделирование горения твердого топлива / Э. П. Волков, Л. И. Зайчик, В. А. Першуков. – Текст : непосредственный. – Москва : Наука, 1994. – 320 с.
  4. A diffusion-inertia model for predicting dispersion and deposition of low-inertia particles in turbulent flows / L. I. Zaichik, N. I. Drobyshevsky, A. S. Filippov– doi: 10.1016/j.ijheatmasstransfer.2009.09. 044. – Текст : непосредственный // International Journal of Heat and Mass Transfer. – 2010. – Vol. 53. – № 1–3. – P. 154–162.
  5. Гаврилов, А. А. Одножидкостная модель смеси для ламинарных течений высококонцентрированных суспензий / А. А. Гаврилов, А. В. Шебелев. – doi: 10.7868/S0568528118020081. – Текст : непосредственный // Известия Российской академии наук. Механика жидкости и газа. – 2018. – № 2. – С. 84–98.
  6. A finite volume blowing snow model for use with variable resolution meshes / C. B. Marsh, J. W. Pomeroy, H. S. Wheater, R. J. Spiteri. – doi: 10.1029/2019WR025307. – Текст : непосредственный // Water Resources Research. – 2020. – Vol. 56. – № 2.
  7. Ferziger, J. H. Computational methods for fluid dynamics / J. H. Ferziger, M. Peric. – Текст : непосредственный. – Berlin et al. : Springer, 2002. – 423 p.
  8. Patankar, S. Numerical heat transfer and fluid flow / S. Patankar. – Boca Raton : CRC Press, 1980. – 214 p. – doi: 10.1201/9781482234213. – Текст : непосредственный.
  9. Menter, F. Zonal two equation k-ω turbulence models for aerodynamic flows / F. Menter. – doi: 10.2514/6.1993-2906. – Текст : непосредственный // 24th Fluid Dynamics Conference. – Orlando, Florida : American Institute of Aeronautics and Astronautics, 1993.
  10. Дектерев, А. А. Современные возможности CFD кода SIGMAFlOW для решения теплофизических задач / А. А. Дектерев, А. А. Гаврилов, А. В. Минаков. – Текст : непосредственный // Современная наука: исследования, идеи, результаты, технологии. – 2010. – № 2(4). – С. 117–122.
  11. Свободно распространяемый программный комплекс SIGMA_FW для моделирования гидродинамики и теплообмена / А. А. Дектерев, К. Ю. Литвинцев, А. А. Гаврилов– Текст : непосредственный // Журнал Сибирского федерального университета. Техника и технологии. – 2017. – Т. 10. – № 4. – С. 534–542.
  12. SigmaFlow CFD code as a tool for predicting the wind environment around a group of buildings / V. D. Meshkova, A. A. Dekterev, A. A. Gavrilov, K. Yu. Litvintsev. – doi: 10.1088/1742-6596/1675/1/012119. – Текст : непосредственный // Journal of Physics: Conference Series. – Yalta, Crimea, 2020. – P. 012119.
  13. Tabler, R. D. Controlling blowing and drifting snow with snow fences and road design : Final Report / R. D. Tabler. – Текст : непосредственный. – Niwot, Colorado, 2003. – 345 p.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».