AngryWaters

Viele Prozesse im Erdsystem, an denen mehrphasige Bedingungen beteiligt sind, erstrecken sich über mehrere Größenordnungen von Längen- und Zeitskalen. Die Ingenieurwissenschaften haben in ihrem Streben nach einem tieferen Prozessverständnis und lösungsorientiertem Design Skalierungstheorien verwendet, um skalenabhängige, komplexe Prozesse durch experimentelle Arbeit in einer Laborumgebung in verkleinertem Maßstab zu untersuchen. Der Standard-Skalierungsansatz, das π-Theorem von Buckingham, ist insbesondere dann unzulänglich, wenn bei mehrphasigen Prozessen mehr als eine dimensionslose Zahl gewählt werden muss, was zu schwerwiegenden Skaleneffekten führt und in der Regel bedeutet, dass die Genauigkeit bei reduziertem Maßstab nur unzureichend quantifiziert wird. Daher haben wir einen nachweislich komplexen mehrphasigen Prozess für die Untersuchung der Skalengenauigkeit gewählt - den fortschreitenden Einsturz von Wohngebäuden und den damit verbundenen Treibguttransport, der bei extremen Strömungsereignissen durch Naturgefahren wie Sturzfluten oder Tsunamis entsteht.
ANGRYWATERS strebt einen Durchbruch bei der Modellierung dieser komplexen Prozesse an, indem neuartige Skalierungsgesetze abgeleitet werden, die im Rahmen der Lie-Gruppe der Punktskalierungstransformationen entwickelt werden. Die Skalierungsanforderungen werden auf die kombinierte Fluid-Struktur-Wechselwirkung in verschiedenen Maßstäben angewandt, wobei anspruchsvolle Bauproben entwickelt werden; hier setzen wir den 3D-Druck und entsprechend entwickelte Materialien ein, um die Skalierungsanforderungen zu erfüllen. Wir führen eine umfassende Versuchskampagne mit mittelgroßen und großen Anlagen durch, bei der die Proben extremen Strömungsbedingungen in Form von Dammbruchwellen ausgesetzt werden. Wir betrachten Unterbaugruppen, einzelne und mehrere Gebäude, um das Verständnis der Energieverluste und der Trümmerproduktion beim Einsturz zu verbessern und eine reduzierte Maßstabsgenauigkeit zu erarbeiten. Hochgenaue numerische Modellierung wird unsere Experimente ergänzen und unser Prozessverständnis vertiefen; ein tiefengemitteltes Modell mit einem neuartigen Trümmeradvektionsmodell verbessert die Vorhersagefähigkeiten entscheidend.