• Türkçe
    • English
  • Türkçe 
    • Türkçe
    • English
  • Giriş
Öğe Göster 
  •   RTEÜ
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
  •   RTEÜ
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Experimental investigation and application of soft computing models for predicting flow energy loss in arc-shaped constrictions

Göster/Aç

Tam Metin / Full Text (1.809Mb)

Erişim

info:eu-repo/semantics/openAccess

Tarih

2024

Yazar

Abbaszadeh, Hamidreza
Daneshfaraz, Rasoul
Süme, Veli
Abraham, John

Üst veri

Tüm öğe kaydını göster

Künye

Abbaszadeh, H., Daneshfaraz, R., Süme, V. & Abraham, J. (2024). Experimental investigation and application of soft computing models for predicting flow energy loss in arc-shaped constrictions. AQUA - Water Infrastructure, Ecosystems and Society. https://doi.org/10.2166/aqua.2024.010

Özet

This investigation focuses on flow energy, a crucial parameter in the design of water structures such as channels. The research endeavors to explore the relative energy loss (Delta E-AB/E-A) in a constricted flow path of varying widths, employing Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Network (ANN), Gene Expression Programming (GEP), Multiple Adaptive Regression Splines (MARS), M5 and Random Forest (RF) models. Experiments span a Froude number range from 2.85 to 8.85. The experimental findings indicate that the Delta E-AB/E-A exceeds that observed in a classical hydraulic jump with constriction section. Within the SVM model, the linear kernel emerges as the best predictor of Delta E-AB/E-A, outperforming polynomial, radial basis function (RBF), and sigmoid kernels. In addition, in the ANN model, the MLP network was more accurate compared to the RBF network. The results indicate that the relationship proposed by the MARS model can play a significant role resulting in high accuracy compared to the non-linear regression relationship in predicting the target parameter. Upon comprehensive evaluation, the ANN method emerges as the most promising among the candidates, yielding superior performance compared to the other models. The testing phase results for the ANN-MLP are noteworthy, with R = 0.997, average RE% = 0.63%, RMSE = 0.0069, BIAS = -0.0004, DR = 0.999, SI = 0.0098 and KGE = 0.995.

Kaynak

AQUA - Water Infrastructure, Ecosystems and Society

Bağlantı

https://doi.org/10.2166/aqua.2024.010
https://hdl.handle.net/11436/8909

Koleksiyonlar

  • İnşaat Mühendisliği Bölümü Koleksiyonu [260]
  • Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [5931]
  • WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [5260]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 




| Yönerge | Rehber | İletişim |

DSpace@RTEÜ

by OpenAIRE
Gelişmiş Arama

sherpa/romeo

Göz at

Tüm DSpaceBölümler & KoleksiyonlarTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına GöreBu KoleksiyonTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına Göre

Hesabım

GirişKayıt

İstatistikler

Google Analitik İstatistiklerini Görüntüle

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Rehber|| Yönerge || Kütüphane || Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi || OAI-PMH ||

Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi, Rize, Türkiye
İçerikte herhangi bir hata görürseniz, lütfen bildiriniz:

Creative Commons License
Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@RTEÜ:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.