بررسی تأثیر فشردگی جریان بر ضریب دبی دریچه سالونی با استفاده از ماشین بردار پشتیبان

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار گروه علوم و مهندسی آب- سازه های آبی- دانشگاه بوعلی سینا

2 دانشگاه بوعلی

10.22059/jwim.2025.392612.1217

چکیده

یکی از عوامل مهم و تاثیرگذار بر عملکرد سامانه‌های انتقال و توزیع آب، نوع سازه و عملکرد آنها می‌باشد. یکی از این سازه‌ها، دریچه سالونی است که ضریب دبی آن عامل مهمی در برآورد میزان دبی عبوری است. در این پژوهش، پس از تحلیل ابعادی و شناسایی عوامل موثر شامل زاویه بازشدگی، نسبت استغراق (نسبت عمق پائین‌دست به عمق بالادست) و نسبت بازشدگی (نسبت بازشدگی دریچه به عرض کانال)، با استفاده از ماشین بردار پشتیبان ضریب دبی دریچه سالونی در حالت بهره‌برداری نیمه‌باز بافشردگی و بدون فشردگی و مستغرق پیش‌بینی شد. برای این منظور، یک مدل پیش‌بینی مبتنی بر ماشین بردار پشتیبان با استفاده از داده‌های آزمایشگاهی و عددی برای تخمین ضریب دبی دریچه سالونی تحت شرایط جریان مستغرق توسعه داده شد. لذا، 70 درصد داده‌ها برای آموزش و 30 درصد داده‌ها برای آزمون استفاده شد. پس از بهینه‌سازی پارامترهای ماشین بردار پشتیبان با استفاده از روش‌های سیستماتیک، مدل‌های مختلف با ترکیب‌های متفاوتی از پارامترهای ورودی ارزیابی شد. نتایج نشان داد که مدل بهینه با استفاده از نسبت استغراق و نسبت بازشدگی به عنوان عوامل ورودی اصلی، بالاترین دقت را با ضریب همبستگی 984/0 و ریشه میانگین مربعات خطای 006/0 ارائه می‌دهد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Investigating Effect of Flow Contraction on Discharge Coefficient of Lopac Gates Using Support Vector Machines

نویسندگان [English]

  • Kazem Shahverdi 1
  • Sharareh yari 2
1 Assistant Professor, Water Science and Engineering Department, Bu-Ali Sina University
2 Bu-Ali university
چکیده [English]

One of the main important and influential factors on the performance of water conveyance and distribution systems is the type of structure and its performance. The LOPAC gate is one of these structures, whose discharge coefficient is a key factor in estimating the flow rate. In this research, after dimensional analysis and identifying the effective parameters, including the opening angle, submergence ratio (the ratio of downstream depth to upstream depth), and opening ratio (the ratio of LOPAC gate opening to canal width), the discharge coefficient of a LOPAC gate under semi opened submerged operating conditions with and without contraction was predicted using a support vector machine (SVM). To this end, a support vector machine-based prediction model was developed using experimental and numerical data to estimate the discharge coefficient of a Sluice gate under submerged flow conditions. Thus, 70% of the data was used for training and 30% for testing. After optimizing the support vector machine parameters using systematic methods, different models with varying input parameter combinations were evaluated. The results showed that the optimal model using the submergence ratio and opening ratio as the main input factors provided the highest accuracy with a correlation coefficient of 0.984 and a root mean square error of 0.006.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Discharge coefficient
  • Lopac gate
  • submerged flow
  • support vector machine