این سایت در حال حاضر پشتیبانی نمی شود و امکان دارد داده های نشریات بروز نباشند
تحقیقات منابع آب ایران، جلد ۱، شماره ۳، صفحات ۱-۸
عنوان فارسی کاربرد شبکه عصبی در بهینه‌سازی هوادهی تخلیه‌کننده‌های خروجی
چکیده فارسی مقاله در این مقاله به بررسی هوادهی در مجاری بسته پرداخته شده است. با توجه به عدم وجود روابط همخوان برای پیش‌بینی و محاسبه بهینه دبی هوای ورودی و به دلیل تاثیرگذاری پارامترهایی مختلف همچون آشفتگی، هندسه مجرا قبل و بعد از دریچه و شرایط هیدرولیکی بر میزان هوا گیری، با استفاده از اطلاعات بدست آمده از مدل‌های فیزیکی موجود به آموزش شبکه عصبی مصنوعی به عنوان ابزاری مناسب در جهت محاسبه بهینه هوای ورودی پرداخته شود. شبکه عصبی مصنوعی با ویژگی یادگیری یا نگاشت پذیری بر اساس ارائه داده‌های تجربی به همراه قدرت و توانایی تعمیم پذیری و ساختار پذیری موازی برای سیستم‌های پیچیده که مدل‌سازی آنها به سختی انجام می‌شود مناسب می‌باشد. از آنجا که در میان الگوریتم‌های معمول آموزش شبکه، الگوریتم پس انتشار خطا Back Propagation با فراهم آوردن روش محاسباتی کارا، به عنوان بیشترین کاربرد در مسائل فنی- مهندسی شناخته شده و استفاده از آن به کمک توابع تبدیل غیر خطی از طریق آموزش پارامترهای شبکه در راستای بهینه سازی شاخص اجرایی به عنوان معمول‌ترین راه حل در مسائل پیچیده مهندسی با پارامترهای متعدد شناخته شده است، لذا در مقاله حاضر از روش فوق جهت طراحی شبکه استفاده شده است. اطلاعات آزمایشگاهی از موسسه تحقیقات آب ایران و بر اساس مدل‌های هیدرولیکی تخلیه کننده‌های تحتانی سدهای در دست ساخت بدست آمد. این اطلاعات شامل تخلیه کننده‌های تحتانی دشت عباس، مدل اولیه و مدل اصلاح شده تخلیه‌کننده سد جگین و تخلیه‌کننده سدهای جره، کرخه، البرز و کوثر می‌باشد. در این ارتباط سعی گردید تا جهت افزایش اطلاعات با انجام آزمایش‌های تکمیلی و اضافی نیاز اساسی این پژوهش مرتفع گردد. آزمایش‌های تکمیلی انجام گرفته بر روی مدل تخلیه کننده‌های سد جگین (مدل اصلاح شده)، البرز و دشت عباس توسط این محققان صورت پذیرفته است. همچنین اطلاعات مربوط به تخلیه‌کننده‌ ‌تحتانی سد فولسوم در آمریکا نیز از منابع خارجی کسب و مورد استفاده قرار گرفت بر اساس نتایج بدست آمده نشان داده شد که شبکه عصبی مورد استفاده توانائی بسیار قابل قبولی جهت پیش‌بینی و تخمین میزان هوای مورد نیاز بعد از دریچه داشته است.
کلیدواژه‌های فارسی مقاله شبکه عصبی، هوادهی، تخلیه‌کننده‌ تحتانی، کاویتاسیون،
عنوان انگلیسی Application of Neural Network for Flow Aeration downstream of Outlet Leaf Gates
چکیده انگلیسی مقاله Aeration of flow downstream of outlet gates is an effective way to eliminate the risk of cavitation. Many works have been done and various relationships have been developed to predict the quantity of entrained air. Owing the complexity of flow in the aeration zone arising from the two-phase flow, these relationships cannot however be used in general. On the other hand, in recent years, applications of Artificial Intelligence, such as Neural Network, Fuzzy Logic, and Generic Algorithm have attracted the attention of many investigators. These are known as powerful tools to solve engineering problems with uncertainties. In this paper, based on experimental data obtained from field measurements and physical model studies, an Artificial Neural Network (ANN) with a general back propagation error, is suggested to estimate the air demand downstream of bottom outlet gates. The results with a regression parameter of 0.992 showed that the model is very well capable of predicting air demand.
کلیدواژه‌های انگلیسی مقاله Neural Network, Aeration, Outlet Gate, cavitation
نویسندگان مقاله محمدرضا کاویانپور | mohammad reza
استادیار بخش مهندسی عمران دانشگاه خواجه نصیر طوسی، تهران، ایران
سازمان اصلی تایید شده: دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی (Khajeh nasir toosi university of technology)

الهام رجبی |
دانشجوی دکتری بخش مهندسی عمران دانشگاه خواجه نصیر طوسی، تهران، ایران
سازمان اصلی تایید شده: دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی (Khajeh nasir toosi university of technology)

نشانی اینترنتی http://www.iwrr.ir/article_15171_5a5e695f5538ec5bfb8091652b639a4c.pdf
فایل مقاله فایلی برای مقاله ذخیره نشده است
کد مقاله (doi)
زبان مقاله منتشر شده fa
موضوعات مقاله منتشر شده
نوع مقاله منتشر شده
برگشت به: صفحه اول پایگاه   |   نسخه مرتبط   |   نشریه مرتبط   |   فهرست نشریات