پیش بینی ضریب زبری کانال های روباز با بستر فرسایشی با استفاده از سیستم های عصبی مصنوعی
نویسندگان
چکیده
در هیدرولیک رودخانه ها، بستر متحرک بوده و مقاومت در برابر جریان یا ضریب زبری متغیر است. در این حالت، نمیتوان رابطه مقاومت را به طور مستقیم و بدون آگاهی از نحوة تغییر ضریب مقاومت در شرایط مختلف جریان و رسوب، به کار برد. با توجه به تأثیر پارامترهای متعدد در ضریب زبری، تاکنون رابطه قطعی جهت محاسبه ضریب زبری ارائه نشده است. در این تحقیق، ابتدا آزمایشات لازم در کانالی در حالت فرم بستر دون متعادل جهت به دست آوردن دادههای هیدرولیکی مورد نیاز ترتیب داده شد. سپس با استفاده از شبکههای عصبی پیشخور و شعاع مبنا از یک سو و نیز شبکههای عصبی- فازی از سوی دیگر، مقدار ضریب زبری مانینگ برای هر دو حالت بابعد و بیبعد پیشبینی گردید. نتایج حاصله نشان داد که شبکه عصبی قابلیت و کارایی بالایی در شبیهسازی ضریب زبری بستر داشته و مدل عصبی- فازی با وجود کارایی بهتر نسبت به شبکههای شعاع مبنا دارای عملکرد ضعیفتری در مقایسه با شبکه پیشخور است. با توجه به نتایج حاصل از تحلیل حساسیت مشخص شد که پارامتر مستقل reبرای ضریب زبری با بعد و پارامتر مستقل r/d50برای ضریب زبری بیبعد بیشترین تأثیر را بر روی ضریب زبری دارند. به لحاظ کمی نیز در بهترین حالت ارزیابی آزمون نرمافزار matlab، برای شبکه پیشخور در حالت با تابع هدف بیبعد 935/0 r= و 908/1 mne= و در حالت با تابع هدف با بعد 941/0 r=، 04/2 mne=، برای شبکه شعاع مبنا با تابع هدف بیبعد 8/0r= و 029/0 mne= و در حالت تابع هدف با بعد 83/0 r= و 0229/0 mne= و نهایتاً برای شبکه عصبی- فازی در حالت با تابع هدف بیبعد 912/0 r= و 662/2 mne= و برای حالت با تابع هدف بابعد 922/0 r= و 472/2 mne= مشاهده گردید که دقت بالای پیش بینیها را نشان میدهد.
منابع مشابه
پیشبینی ضریب زبری کانال‌های روباز با بستر فرسایشی با استفاده از سیستم‌های عصبی مصنوعی
در هیدرولیک رودخانه‌ها، بستر متحرک بوده و مقاومت در برابر جریان یا ضریب زبری متغیر است. در این حالت، نمیتوان رابطه مقاومت را به طور مستقیم و بدون آگاهی از نحوة تغییر ضریب مقاومت در شرایط مختلف جریان و رسوب، به کار برد. با توجه به تأثیر پارامترهای متعدد در ضریب زبری، تاکنون رابطه قطعی جهت محاسبه ضریب زبری ارائه نشده است. در این تحقیق، ابتدا آزمایشات لازم در کانالی در حالت فرم بستر دون متعادل جه...
متن کاملبرآورد ضریب زبری بستر کانال‌های خاکی با استفاده از روش‌های شبکههای عصبی مصنوعی و سیستم‌های استنباط فازی عصبی-تطبیقی
برآورد ضریب زبری در طراحی کانال‌های خاکی از اهمیت زیادی برخوردارمی باشد. این مساله حتی در مدل سازی عددی پدیده انتقال رسوب دارای اهمیت به سزایی می‌باشد. به همین منظور، تاکنون روش های تجربی زیادی برای تخمین زبری در کانال ها ارائه شده است که غالبا دارای خطای زیادی در تخمین پارامتر مورد نظر می باشند. بنابراین، در این مقاله با استفاده از روش‌های ابزار محاسبات نرم مبتنی بر شبکههای عصبی مصنوعی و سیست...
متن کاملتخمین ضریب تبدیل شلتوک با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی در خشک کردن بستر سیال
The objective of this research was to predict head rice yield (HRY) in fluidized bed dryer using artificial neural network approaches. Several parameters considered here as input variables for artificial neural network affect operation of fluidized bed dryers. These variables include: air relative humidity, air temperature, inlet air velocity, bed depth, initial moisture content, final moisture...
متن کاملتخمین ضریب تبدیل شلتوک با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی در خشک کردن بستر سیال
The objective of this research was to predict head rice yield (HRY) in fluidized bed dryer using artificial neural network approaches. Several parameters considered here as input variables for artificial neural network affect operation of fluidized bed dryers. These variables include: air relative humidity, air temperature, inlet air velocity, bed depth, initial moisture content, final moisture...
متن کاملمدل سازی و پیش بینی رشد اقتصادی در ایران با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی
شبکه های عصبی مصنوعی، یک ابزار قدرتمند برای تجزیه و تحلیل داده ها و مدل سازی روابط غیر خطی به حساب می آید که استفاده از آن طی سال های گذشته در اقتصاد کلان گسترش یافته است. در این مطالعه، کارایی یک مدل شبکه عصبی با یک مدل خطی رگرسیون برای پیش بینی نرخ رشد اقتصادی در ایران مقایسه می شود. برای این منظور ابتدا، یک مدل رگرسیون رشد برای دوره 1315-1373 برآورد شده و سپس با همان مجموعه رگرسورها (متغیرها...
متن کاملمنابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
عنوان ژورنال:
نشریه مهندسی عمران و محیط زیست دانشگاه تبریزناشر: رییس دانشکده مهندسی عمران
ISSN 2008-7918
دوره 45.3
شماره 80 2015
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023