Skip to main content
SUPERVISOR
Mojtaba Mehraein,Mohamadnavid Moghim,Azadeh Ahmadi
مجتبی مهرآئین (استاد مشاور) محمدنوید مقیم (استاد راهنما) آزاده احمدی (استاد مشاور)
 
STUDENT
Noor Hassan Nazari Far
نورحسن نظری فر

FACULTY - DEPARTMENT

دانشکده مهندسی عمران
DEGREE
Master of Science (MSc)
YEAR
1391

TITLE

Estimation of scour hole by submerged wall jets using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)
Scour is one of the very important problems in the hydraulic engineering, because excessive scour can make the hydraulic structure unstable or decrease its service life. Since scour process is very complicated and many parameters affect it, application of theoretical method seems very difficult so most of the researches in this field are experimental and each researcher has tried to present an equation and estimate scour-hole dimensions. The history of studies in this field shows that most of researchers have addressed estimating maximum depth of scour hole. Whereas in order to control corrosion, all dimensions of scour hole seem important. On the other side in the field of scour-hold depth equations are mostly presented for a small part of data and they do not presented acceptable results based on obtained data from other researches. So in the current research it is tried to present equations and models for estimating all dimensions of the scour hole and in a broader range of data. Data-driven models like neural networks and ANFIS models which are able to predict the behavior of complicated nonlinear functions, nowadays have shown their ability in most fields of science. In this research after analyzing scour process under wall jet effect and investigating effective parameters on it using data collection of different sources, at first it is tried to achieve suitable dimensionless parameters for each dimension of scour hole. Then using the regression method some equations are presented in an available data range. Then adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) is developed and the results are compared with the equations of other researchers, the obtained equations of this study and neural network model results. In the end by analyzing the sensitivity, different parameter effects on the hole dimension are investigated. The results of this study show that effective dimensionless parameters on different dimensions of scour hole are different to some extent and also the comparison of models results with the results of obtained equations of statistical methods denotes the superiority of developed models of the current study. Key words: Scour estimation, Submerjed jet, ANFIS, Neural network.
آبشستگی از مسائل بسیار مهم در مهندسی هیدرولیک است، چرا که آبشستگی بیش از حد می تواند باعث ناپایداری سازه هیدرولیکی یا کاهش عمر آن شود. بنابراین مطالعه ابعاد چاله آبشستگی و همچنین پارامترهای موثر بر آن می تواند به شناخت و در نتیجه کنترل این پدیده کمک کند. از آنجا که فرایند آبشستگی بسیار پیچیده بوده و پارامترهای بسیاری در آن موثر است، استفاده از روش تئوری بسیار سخت به نظر می آید. به همین دلیل تحقیقات زیادی که در این زمینه انجام شده است، اکثرا به صورت آزمایشگاهی بوده و هر کدام از محققین سعی در ارائه رابطه ای برای تخمین ابعاد چاله آبشستگی داشته اند. پیشینه مطالعات انجام شده در زمینه تحقیق حاضر نشان می دهد که اکثر محققین به تخمین عمق بیشینه چاله آبشستگی پرداخته اند، در حالی که برای کنترل فرسایش ناشی از جت تمام ابعاد چاله آبشستگی مهم به نظر می رسند. از طرفی در زمینه عمق چاله آبشستگی نیز روابط غالبا برای محدوده کوچکی از داده ها ارائه شده و بر روی داده های سایر محققین نتایج قابل قبولی را ارائه نمی دهند. لذا در تحقیق حاضر سعی شده است روابط و مدل های برای تخمین تمام ابعاد چاله آبشستگی و در محدوده گسترده تری از داده ها ارائه شود. مدل های داده محور از قبیل شبکه های عصبی و مدل های انفیس که توانایی پیش بینی رفتار توابع غیرخطی پیچیده را دارند، امروزه قابلیت خود را در اکثر علوم نشان داده اند. دراین تحقیق پس از تحلیل فرآیند آبشستگی در اثر جت دیواره ای و بررسی پارامترهای موثر بر آن با استفاده از مجموع داده هایی که از منابع مختلف بدست آمده است، ابتدا سعی بر بدست آوردن پارامترهای بی بعد مناسب برای هر کدام از ابعاد چاله آبشستگی شده است. در ادامه با استفاده از روش های رگرسیونی روابطی برای محاسبه ابعاد چاله آبشستگی، در محدوده داده های موجود ارائه شده است. سپس، مدل هوشمند سیستم نروفازی (انفیس) برای تخمین ابعاد چاله آبشستگی توسعه داده شد و نتایج با روابط سایر محققین، روابط بدست آمده در همین تحقیق و نتایج مدل های شبکه عصبی مقایسه شده است. در نهایت با تحلیل حساسیت تاثیر پارامتر های مختلف بر ابعاد چاله مورد بررسی قرار گرفت. نتایج بدست آمده در این تحقیق نشان می دهند پارامترهای بی بعد موثر بر ابعاد مختلف چاله آبشستگی تا حدودی متفاوتند و همچنین مقایسه نتایج مدل ها با نتایج حاصل از روابط بدست آمده از روش های آماری حکایت از برتری مدل‌ های توسعه داده ‌شده در این تحقیق دارد. واژه های کلیدی: تخمین آبشستگی، جت مستغرق، انفیس.

ارتقاء امنیت وب با وف بومی