توضیحات
چکیده
مكانيزم جريان اطراف پايه پل آنقدر پيچيده است كه بدست آوردن يك رابطه تجربي كلي كه بتواند تخمين درستي از عمق آبشستگي ارائـه كنـد، بسيار مشكل ميباشد. در اين تحقيق با استفاده از قابليت هاي هوش مصنوعي، دو شبكه عصبي مصنوعي پيشخور چند لايه (FFBP) و شعاع مبنـا ،(RBF) سيستم نروفـازي ،(ANFIS) سيسـتم برخـورد گروهـي بـا داده هـا (GMDH) و يـك شـبكه تـابع بنيـادي شـعاعي خودسـازمانده فـازي ،(FSORBF) مدل هايي براي تخمين عمق آبشستگي موضعي توسعه داده شده است و نتايج آنها با داده هاي اندازه گيري شده واقعي، روابـط تجربـي و با يكديگر مقايسه شده است. عمق آبشستگي تعادلي به شش پارامتر، ميانگين قطرذرات، ضريب دانه بندي، قطر پايه، عمق جريان، سرعت متوسـط جريان و سرعت بحراني جريان وابسته ميباشد. مدل هاي هوش مصنوعي با داده هاي با بعد آموزش بهتري نسب مدل هاي بدون بعد داشته انـد و نتـايج آناليز حساسيت نشان ميدهد كه قطر پايه پل، حساسيت بيشتري در تخمين عمق آبشستگي نسبت بـه ديگـر پارامترهـا داشـته اسـت. براسـاس نتـايج، شبكه هاي RBFو ANFIS به ترتيب بهترين نتايج را در مرحله آموزش و ارزيابي داشته و همچنين شبكه هاي هوش مصنوعي در مقايسـه بـا روابـط تجربي دقت بيشتري داشته اند.
مقدمه
به فرسايش بستر و كناره رودخانه ها و آبراهه ها در اثر عبور جريان آب، آبشستگي گويند. عمق ناشي از فرسايش بسـتر نسـبت بـه بسـتر اوليـه را عمـق آبشستگي مي نامند. پارامترهاي موثر در آبشستگي پايه پل شامل، پارامترهاي هيدروليكي، پارامترهاي مربوط به سيال، پارامترهـاي هندسـي و پارامترهـاي رسوبي هستند. در طراحي پل لازم است كه عمق آبشستگي موضعي به نحو مناسب و با دقت مطلوبي پيش بيني شود تا سازه با مشكل پايداري روبـرو نشده و واژگون نشود. مكانيسم حاكم بر اين پديده بسيار پيچيده بوده و مدل سازي رياضي و عددي آن نيز مشـكل و غيـر اقتصـادي اسـت كـه محققـين مختلف با استفاده از روشهاي تجربي و رگرسيوني به مدل سازي آن پرداخته اند. بر طبق تحقيقات ريچارد سون در سال 2001آبشسـتگي دراطـراف پايـه، يكي از عمده ترين عوامل شكست پل مي باشد. محققين مختلفي با اسـتفاده از هـوش مصـنوعي بـه بررسـي آبشسـتگي اطـراف سـازه هـاي هيـدروليكي پرداخته اند.
ABSTRACT
The flow mechanism around the bridge bridge is so complicated that it is very difficult to obtain a general empirical relationship that can accurately predict the depth of the scour. In this research, using artificial intelligence capabilities, two multi-layer multiplier artificial neural networks (FFBP) and base radius (RBF) of the neuro-fuzziness system, (ANFIS), a grouped data collision system (GMDH) and a self-organizing radial radial function network Fuzzy, (FSORBF) Models have been developed to estimate the local scour depth, and their results are compared with actual measured data, empirical relationships, and with each other. The equilibrium scour depth is based on six parameters, mean diameter of particles, grain size, base diameter, flow depth, average flow velocity, and critical flow velocity. Artificial intelligence models with data with a dimension have better training in the production of dimensionless models, and the results of the sensitivity analysis show that the bridge diameter is more sensitive to scour depth than other parameters. Based on the results, RBF and ANFIS networks have the best results in the training and evaluation process, and also artificial intelligence networks have more accuracy than empirical relationships, respectively.
INTRODUCTION
The erosion of the bed and side of the rivers and canals is called scouring due to the flow of water. The depth of bed erosion is called scour depth, compared to the original bed. The effective parameters in bridge brush scouring include hydraulic parameters, fluid parameters, geometric parameters and sediment parameters. In the design of the bridge, it is necessary to predict the local scour depth in an appropriate and precisely desirable manner so that the structure is not encountered with stability problems and not overturned. The mechanism governing this phenomenon is very complex and its mathematical and numerical modeling is difficult and non-economic, which various researchers have been using by empirical and regression methods to model it. According to Richard Soon’s 2001 survey, scouring around the base is one of the major failure factors for the bridge. Different researchers using artificial intelligence have investigated scouring around hydraulic structures.
Year: 2011
Publisher : Sixth National Congress on Civil Engineering
By : Mojtaba Ramezani Moghadam, Masoud Reza Hesami Kermani
File Information: persian Language/ 8 Page / size: 503 KB
Only site members can download free of charge after registering and adding to the cart
سال : 1390
ناشر : ششمین کنـگره ملی مهنـدسی عمـران
کاری از : مجتبي رمضاني مقدم ، مسعودرضا حسامي كرماني
اطلاعات فایل : زبان فارسی / 8 صفحه / حجم : KB 503
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.