Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Sampling the Darcy Friction Factor Using Halton, Hammersley, Sobol, and Korobov Sequences: Data Points from the Colebrook Relation

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27740%2F25%3A10259029" target="_blank" >RIV/61989100:27740/25:10259029 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.mdpi.com/2306-5729/10/11/193" target="_blank" >https://www.mdpi.com/2306-5729/10/11/193</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.3390/data10110193" target="_blank" >10.3390/data10110193</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Sampling the Darcy Friction Factor Using Halton, Hammersley, Sobol, and Korobov Sequences: Data Points from the Colebrook Relation

  • Popis výsledku v původním jazyce

    When the Colebrook equation is used in its original implicit form, the unknown pipe flow friction factor can only be obtained through time-consuming and computationally demanding iterative calculations. The empirical Colebrook equation relates the unknown Darcy friction factor to a known Reynolds number and a known relative roughness of a pipe&apos;s inner surface. It is widely used in engineering. To simplify computations, a variety of explicit approximations have been developed, the accuracy of which must be carefully evaluated. For this purpose, this Data Descriptor gives a sufficient number of pipe flow friction factor values that are computed using a highly accurate iterative algorithm to solve the implicit Colebrook equation. These values serve as reference data, spanning the range relevant to engineering applications, and provide benchmarks for evaluating the accuracy of the approximations. The sampling points within the datasets are distributed in a way that minimizes gaps in the data. In this study, a Python Version v1 script was used to generate quasi-random samples, including Halton, Hammersley, Sobol, and deterministic lattice-based Korobov samples, which produce smaller gaps than purely random samples generated for comparison purposes. Using these sequences, a total of 2(20) = 1,048,576 data points were generated, and the corresponding datasets are provided in in the zenodo repositoryWhen a smaller subset of points is needed, the required number of initial points from these sequences can be used directly.

  • Název v anglickém jazyce

    Sampling the Darcy Friction Factor Using Halton, Hammersley, Sobol, and Korobov Sequences: Data Points from the Colebrook Relation

  • Popis výsledku anglicky

    When the Colebrook equation is used in its original implicit form, the unknown pipe flow friction factor can only be obtained through time-consuming and computationally demanding iterative calculations. The empirical Colebrook equation relates the unknown Darcy friction factor to a known Reynolds number and a known relative roughness of a pipe&apos;s inner surface. It is widely used in engineering. To simplify computations, a variety of explicit approximations have been developed, the accuracy of which must be carefully evaluated. For this purpose, this Data Descriptor gives a sufficient number of pipe flow friction factor values that are computed using a highly accurate iterative algorithm to solve the implicit Colebrook equation. These values serve as reference data, spanning the range relevant to engineering applications, and provide benchmarks for evaluating the accuracy of the approximations. The sampling points within the datasets are distributed in a way that minimizes gaps in the data. In this study, a Python Version v1 script was used to generate quasi-random samples, including Halton, Hammersley, Sobol, and deterministic lattice-based Korobov samples, which produce smaller gaps than purely random samples generated for comparison purposes. Using these sequences, a total of 2(20) = 1,048,576 data points were generated, and the corresponding datasets are provided in in the zenodo repositoryWhen a smaller subset of points is needed, the required number of initial points from these sequences can be used directly.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10700 - Other natural sciences

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/EH23_021%2F0008759" target="_blank" >EH23_021/0008759: Zvýšení odolnosti energetických sítí v kontextu dekarbonizace, decentralizace a udržitelného socioekonomického rozvoje</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Data

  • ISSN

    2306-5729

  • e-ISSN

    2306-5729

  • Svazek periodika

    10

  • Číslo periodika v rámci svazku

    11

  • Stát vydavatele periodika

    CH - Švýcarská konfederace

  • Počet stran výsledku

    13

  • Strana od-do

    193

  • Kód UT WoS článku

    001625940100001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-105023667350