مهندسی دریا
Marine Engineering
Engineering & Technology
http://marine-eng.ir
1
admin
1735-7608
2645-8136
10.61186/marineeng
fa
jalali
1393
6
1
gregorian
2014
9
1
10
19
online
1
fulltext
fa
تخمین آهنگ انتقال رسوب در امتداد ساحل با استفاده ازمدلهای محاسباتی نرم
Estimated Alongshore Sediment Transport Rates Using Soft Computing (SF) Models
شرايط محيطي و زيست محيطي
Environmental Study
مقاله پژوهشي
Research Paper
طی دهه های اخیر فرمول های تجربی مختلفی جهت برآورد آهنگ انتقال رسوب ساحلی توسط محققان زیادی ارائه شده است که هریک از روش ها تحت شرایط محدود نیم رخ بستر و برای محدوده مشخصی از دانه بندی رسوب کالیبره و استفاده شده اند. روابط تجربی موجود عمدتاً براساس روش های برازشی بر روی داده های مشاهداتی و اندازه گیری شده ارائه شده، بنابراین می توان با استفاده از ابزارهای محاسباتی هوشمند و با کاربرد داده های موجود، مدل دقیقتری برای پیش بینی این پدیده ها ارائه نمود. روش های محاسباتی نرم، نظیر شبکه عصبی مصنوعی و سامانه استنتاج فازی- عصبی، روش های غیر خطی هستند که در مواردی که سایر روش ها قادر نیستند روش محاسباتی دقیق از مسئله ارائه دهند مورد استفاده قرار می گیرند. عدم نیاز به جزئیات کامل و دقیق مسئله مهترین مزیت روش های محاسباتی نرم است. یک مقایسه جامع بین دو مدل شبکه عصبی مصنوعی، سامانه استنتاج فازی- عصبی و فرمول های نیمه تجربی حاضر نشان دهنده توانایی بالا شبکه عصبی در پیشبینی آهنگ انتقال رسوب در امتداد ساحل میباشد.
Many empirical methods for estimating LSTR have been introduced by scientists during the recent decades, but these methods have been calibrated and applied under limited conditions of bed profile and specific range of bed sediment size. The existing empirical relations are linear or exponential regressions based on the observation and measurements data and there’s a great potential to build more accurate models to predict sediment transport phenomena by means of Soft computation approach. Contemporarily soft computing (SF) models, Artificial Neural Networks (ANN), Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) have been accepted as potentially valuable tool for modeling and forecasting complex nonlinear systems. In other words, SF is very helpful when the mathematical and physical scheme couldn’t propose accurate solution to the encountered problem. The main advantage of SF model is that the accurate detail of the problems is not required. A comprehensive comparison between both ANN and ANFIS models and the existing empirical formulae will be presented to demonstrate capacity of ANNs.
آهنگ انتقال رسوب در امتداد ساحل, فرمول های نیمه تجربی, ساحل نور, شبکه عصبی مصنوعی, سامانه استنتاج عصبی- فازی
Alongshore Sediment Transport Rate, Semi-Empirical Formulas, Noor Coastal Zone, ANN, ANFIS
59
66
http://marine-eng.ir/browse.php?a_code=A-10-377-1&slc_lang=fa&sid=1
Tayeb
Sadeghifar
طیب
صادقی فر
10031947532846001645
10031947532846001645
Yes
Tarbiat Modares University
دانشگاه تربیت مدرس
Seyed Ali
Azarmsa
سید علی
آزرم سا
10031947532846001646
10031947532846001646
No
Tarbiat Modares University
دانشگاه تربیت مدرس