مرکز اطلاعات علمی Scientific Information Database (SID) - Trusted Source for Research and Academic Resources

مقاله مقاله نشریه

مشخصات مقاله

مرکز اطلاعات علمی Scientific Information Database (SID) - Trusted Source for Research and Academic Resources

نسخه انگلیسی
مرکز اطلاعات علمی Scientific Information Database (SID) - Trusted Source for Research and Academic Resources

video

مرکز اطلاعات علمی Scientific Information Database (SID) - Trusted Source for Research and Academic Resources

sound

مرکز اطلاعات علمی Scientific Information Database (SID) - Trusted Source for Research and Academic Resources

نسخه انگلیسی

مرکز اطلاعات علمی Scientific Information Database (SID) - Trusted Source for Research and Academic Resources

بازدید:

63
مرکز اطلاعات علمی Scientific Information Database (SID) - Trusted Source for Research and Academic Resources

دانلود:

8
مرکز اطلاعات علمی Scientific Information Database (SID) - Trusted Source for Research and Academic Resources

استناد:

اطلاعات مقاله نشریه

عنوان

مدل سازی هوشمند جریان غلیظ نمکی در حضور موانع نفوذپذیر

صفحات

 صفحه شروع 53 | صفحه پایان 70

چکیده

 چکیدهمقدمه : جریان­ غلیظ یکی از مهمترین عوامل در فرآیند رسوب­گذاری سدها می­باشد. افزایش رسوب در نزدیک دیواره سد, ظرفیت ذخیره ­سازی آن را کاهش داده و چالش ­های قابل­ت وجهی را برای مهندسین مربوطه ایجاد می­کند. بنابراین درک پویایی سیالات غلیظ و الگوهای رسوبی مرتبط جهت مدیریت مخزن سدها بسیار کارآمد است.روش : هدف از این تحقیق ایجاد یک مدل هوشمند با تطابق مناسب با داده ­های آزمایشگاهی بوده تا بتوان از آن در طرح­ های آتی با متغیرهای متفاوت نیز استفاده نمود. براین­اساس در این تحقیق درصد کاهش هد جریان غلیظ نمکی تحت تاثیر موانع نفوذپذیر ذوزنقه­ای شکل (سنگ­دانه ­ها با قطر 1 سانتیمتر), با در نظر گرفتن متغیرهایی همچون دبی, شیب, غلظت و ارتفاع موانع به ­صورت آزمایشگاهی مورد بررسی قرار گرفت, سپس براساس نتایج حاصله اقدام به مدل­سازی هد جریان غلیظ نمکی با روش شبکه عصبی مصنوعی پیش­خور و روش کلاسیک رگرسیون چند متغیره شد و کارکرد این دو روش مورد مقایسه قرار گرفت.یافته­ ها : نتایج نشان داد که روش هوشمند شبکه عصبی مصنوعی پیش­خور در مدل­سازی درصد کاهش هد جریان غلیظ نمکی نسبت به روش رگسیون چند متغیره برتری قابل توجهی دارد به­گونه­ای که مقادیر رگسیون آموزش, واسنجی و تست به ترتیب 99/0, 0.98 و 98/0 برای شبکه عصبی و 92/0, 0.91 و 91/0 برای رگسیون چند متغیره بدست آمد.نتیجه­ گیری : عملکرد شبکه عصبی مصنوعی نسبت به روش رگسیون چند متغیره کارایی بسیار بهتری دارد.

چندرسانه ای

  • ثبت نشده است.

    • استنادها

  • ثبت نشده است.

    • ارجاعات

  • ثبت نشده است.

    • استناددهی

    مقالات مرتبط نشریه ای

  • ثبت نشده است.

    • مقالات مرتبط همایشی

  • ثبت نشده است.

    • طرح های مرتبط

  • ثبت نشده است.

    • کارگاه های پیشنهادی






    بازگشت به بالا
    telegram sharing button
    whatsapp sharing button
    linkedin sharing button
    twitter sharing button
    email sharing button
    email sharing button
    email sharing button
    sharethis sharing button