Wave overtopping and crown wall stability of cube and Cubipod-armored mound breakwaters

Abstract

[EN] The influence of the type of armor on wave overtopping on mound breakwaters is usually represented by the roughness factor. However, different values of roughness factor for the same armor unit are given in the literature. Thus, the roughness factor depends not only on the type of armor, number of layers and permeability but also on the formula and database considered. In the present thesis, a new methodology based on bootstrapping techniques is developed and applied to characterize the roughness factors for different armor units. Differences up to 20% appeared when comparing the optimum roughness factors with those given in the literature. Armor porosity greatly affects the roughness factor and the armor stability: higher armor porosities reduce wave overtopping as well as hydraulic stability. Therefore, armor porosity values usually recommended in the literature should be used to avoid damage during lifetime. Formulas with few variables are easy to apply but they allow the roughness factor to absorb the information not explicitly included in the formula. However, the CLASH neural network avoids this problem and gives excellent estimation for wave overtopping on mound breakwaters. In this thesis, a new formula which emulates the behavior of the CLASH neural network is developed. The new formula has 16 parameters, six dimensionless input variables (Rc/Hm0, Ir, Rc/h, Gc/Hm0, Ac/Rc and a toe berm variable based on Rc/h) and two reduction factors (¿f and ¿ß). The new formula is built-up after systematic simulations using the CLASH neural network and provides the lowest prediction error. Wave overtopping on mound breakwaters can be minimized by increasing the crest freeboard, usually with a concrete crown wall. Crown walls must resist wave loads and armor earth pressure to be stable. In the present study, small-scale test results with cube- and Cubipod-armored mound breakwaters are used to develop a new estimator for calculating horizontal and up-lift forces from waves. The new formulas include four dimensionless input variables (¿f Ru0.1%/Rc, (Rc-Ac)/Ch, ¿(L_m/G_c ) and Fc/Ch) and the crown wall geometry. The roughness factor selected for overtopping prediction is used to consider the type of armor. Up-lift forces decreased sharply with increasing foundation levels. The new formulas provide the lowest error when predicting wave forces on crown walls.

[ES] La influencia del tipo de elemento del manto sobre le rebase de diques en talud se caracteriza habitualmente mediante el factor de rugosidad (¿f). Sin embargo, en la literatura existen diferentes valores del factor de rugosidad para el mismo tipo de elemento. El factor de rugosidad no depende solo del tipo de elemento, número de capas y permeabilidad del núcleo sino también de la formulación y de la base de datos empleada. En la presente tesis se desarrolla y aplica una nueva metodología basada en técnicas de bootstrapping para caracterizar estadísticamente el factor de rugosidad de diferentes elementos (entre ellos el Cubípodo) sobre diferentes formulaciones de rebase. Se observan diferencias de hasta el 20% entre los factores de rugosidad óptimos y los que se proporcionan en la literatura. La porosidad del manto afecta notablemente al factor de rugosidad pero también a la estabilidad del manto; mayores porosidades proporcionan menor rebase pero también menor estabilidad hidráulica. Por ello, las porosidades de diseño recomendadas deben emplearse para evitar daños durante la vida útil. Fórmulas con pocas variables de entrada son sencillas de emplear pero absorben a través del factor de rugosidad toda la información que no se incluye explícitamente en las variables de entrada. En cambio, la red neuronal de CLASH evita en gran medida estos inconvenientes y al mismo tiempo proporciona excelentes para estimar el rebase sobre diques en talud convencionales. En la presente tesis se ha desarrollado una fórmula explícita que permite emular el comportamiento de la red neuronal de CLASH. La nueva fórmula posee 16 parámetros, seis variables de entrada (Rc/Hm0, ¿0,-1, Rc/h, Gc/Hm0, Ac/Rc y una variable para representar a la berma de pie basada en Rc/h) y dos factores de reducción (¿f y ¿ß). La nueva fórmula se construye en base a simulaciones controladas empleando la red neuronal de CLASH y proporciona el menor error en la predicción de rebase sobre diques en talud de entre los estimadores estudiados. Una de las maneras más efectivas de disminuir el rebase sobre diques en talud es incrementar la cota de coronación mediante un espaldón de hormigón. Estas estructuras sufren el impacto del oleaje y deben ser diseñadas para resistirlo. En la presente tesis se han empleado ensayos de laboratorio de cubos y Cubípodos para desarrollar una nueva fórmula que permita calcular las fuerzas horizontales y verticales del oleaje sobre el espaldón. Las nuevas fórmulas incluyen la influencia de cuatro variables adimensionales (¿f Ru0.1%/Rc, (Rc-Ac)/Ch, ¿(L_m/G_c ) y Fc/Ch) y de la geometría del espaldón. Incluyen la influencia del tipo de elemento mediante el factor de rugosidad al igual que las fórmulas de rebase. Las fuerzas verticales disminuyen significativamente con el aumento de la cota de cimentación. Las nuevas fórmulas proporcionan el menor error de predicción sobre los registros de laboratorio analizados.

[CA] La influència del tipus d'element del mantell principal en l'ultrapassament dics en talús és caracteritza habitualment mitjançant el factor de rugositat (¿f). En canvi, en la literatura existeixen diferents valors del factor de rugositat per al mateix tipus d'element. Així doncs, el factor de rugositat no depèn només del tipus d'element, nombre de capes i permeabilitat del nucli però també de la formulació i de la base de dades utilitzada. En la present tesi es desenvolupa i aplica una nova metodologia basada en tècniques de bootstrapping per a caracteritzar estadísticament el factor de rugositat de diferent elements (entre ells el Cubípode) utilitzant diferents formulacions d'ultrapassament. S'observen diferències fins al 20% entre els factors de rugositat òptims i els que apareixen en la literatura. La porositat del mantell afecta notablement el factor de rugositat però també a l'estabilitat del mantell; majors porositats proporcionen menor ultrapassament però també menor estabilitat hidràulica. Per això, les porositats de disseny recomanades deuen emprar-se per a evitar danys durant la vida útil. Formules amb poques variables d'entrada són senzilles d'utilitzar però absorbeixen mitjançant el factor del factor de rugositat tota la informació que no s'inclou de manera explícita en les variables d'entrada. D'altra banda, la xarxa neuronal de CLASH evita en gran mesura aquests inconvenients i al mateix temps proporciona excel·lents resultats per a estimar l'ultrapassament sobre els dics en talús convencionals. En la present tesi s'ha desenvolupat una formulació explícita que permet emular el comportament de la xarxa neuronal de CLASH. La nova formulació té 16 paràmetres, sis variables d'entrada (Rc/Hm0, Ir, Rc/h, Gc/Hm0, Ac/Rc i una variable per a representar la berma de peu basada en Rc/h) i dos factors de reducció (¿f y ¿ß). La nova fórmula es construeix mitjançant simulacions controlades amb la xarxa neuronal de CLASH i proporciona el menor error en la predicció de l'ultrapassament sobre dics en talús de entre els estimadors analitzats. Una de les maneres més efectives de disminuir l'ultrapassament sobre dics en talús és incrementar la cota de coronació mitjançant un espatller de formigó. Aquestes estructures sofreixen l'impacte de les ones i deuen ser dissenyades per a resistir. En la present tesi, s'utilitzen assajos de laboratori de cubs i Cubípodes per a desenvolupar una nova formulació per a calcular les forces horitzontals i verticals causades per l'onatge en l'espatller. Les noves fórmules inclouen la influència de quatre variables adimensionals (¿f Ru0.1%/Rc, (Rc-Ac)/Ch, ¿(L_m/G_c ) y Fc/Ch) i de la geometria de l'espatller. Inclouen la influència del tipus d'element mitjançant el factor de rugositat al igual que les fórmules d'ultrapassament. Les forces verticals disminueixen significativament amb l'augment de la cota de cimentació. Les noves fórmules proporcionen el menor error en la predicció sobre els registres de laboratori analitzats.