مهندسی عمران مدرس، جلد ۱۷، شماره ۶، صفحات ۱۴۵-۱۵۷

عنوان فارسی مدل‌سازی دبی بار بستر در لوله های‌ فاضلاب‌رو با شرایط مرزی متفاوت با استفاده از روش برنامه‌ریزی بیان ژن (GEP)
چکیده فارسی مقاله پیش‌بینی دقیق بار رسوبی یکی از مهم‌ترین موضوعات مهندسی آب می‌باشد. به دلیل پیچیدگی پدیده رسوب و تأثیر پارامترهای مختلف در تخمین نرخ انتقال آن، تعیین معادلات حاکم بر آن مشکل بوده و مدل‌های کلاسیک ریاضی نیز در این راستا از دقت کافی برخوردار نیستند. در این مقاله کارایی روش برنامه‌ریزی بیان ژن (GEP) در تخمین دبی بارکف در لوله‌های فاضلاب‌رو با شرایط مرزی متفاوت (یعنی بستر ثابت و بستر متحرک) مورد ارزیابی قرارگرفته است. بدین منظور برای هر شرایط مرزی مدل‌های ورودی مختلفی مبتنی بر مفاهیم تئوریک و تحت دو سناریو بر اساس دبی رسوب فقط تابعی از مشخصات جریان (سناریو1) و دبی رسوب تابعی از هر دو مشخصات جریان و ذرات رسوب (سناریو2) تعریف گردید. سپس دقت و کارایی چندین فرمول انتقال بار بستر موجود مورد بررسی قرار گرفت و با مدل برتر روش GEP در هر شرایط مرزی مقایسه گردید. نتایج حاصله ضمن تائید قابلیت و کارایی روش برنامه‌ریزی بیان ژن در تخمین دبی عبوری از لوله‌های انتقال فاضلاب، برتری این روش را نسبت به روابط نیمه تجربی به اثبات رساند. همچنین مشاهده گردید که مدل‌های تعریف شده تحت سناریو2 نتایج مطلوب تری را نسبت به مدل‌های سناریو1 ارائه می‌دهند.
کلیدواژه‌های فارسی مقاله رسوب،لوله‌های فاضلاب،برنامه‌ریزی بیان ژن،بستر ثابت و متحرک،

عنوان انگلیسی Modeling bed-load discharge in sewer pipes with different boundary conditions using Gene Expression Programming (GEP)
چکیده انگلیسی مقاله Accurate prediction of the sediment load is one of the important issues to water engineering. Due to complexity of sedimentation phenomenon and influence of various parameters on estimation of sediment transport rate, determining the governing equations are difficult, and classical mathematical models are not sufficiently accurate in this regard. In the present study the applicability of Gene-Expression Programming (GEP) for modeling bed load discharge in sewer pipes with different boundary conditions was assessed (i.e. fixed and movable beds). Therefore different input models based on theoretical concepts were defined for each boundary condition. In order to develop the models, under two scenarios, different input combinations were considered, first scenario (Scenario1) which uses only hydraulic characteristics and second scenario (Scenario2) which uses both hydraulic and sediment characteristics as inputs for modeling bedload discharge. The sewer pipes experimental data available in the literature were applied for training and testing the employed GEP. For evaluating the efficiency of the models three statistical indexes which called: Determination Coefficient (DC), Correlation Coefficient (R) and Root Mean Square Errors (RSME) were used. Then the accuracy and capability of several available bed load formulas such as Ackers, Neilsen, May, Mayerle and Laursen were investigated and compared with GEP- best modes in each boundary. Also with considering this point that may there is no information about bed boundary condition and for evaluating the applicability of applied technique for a wide range of data; all data series of sediment transport were combined. Then, for predicting Cv, as the dependent variable, several models of Scenarioa 2 analyzed for the combined data. The obtained results confirmed the efficiency of Gene-Expression Programming method for estimation sediment discharge in sewage pipes, and proved this method superior to the semi- theoretical relationships. According to the results it was found that in scenario 1, for all of the cases, model (IV) with input parameters of Fr and y0/D presented better performance than the others models, however it was observed that Scenario 2, which took advantage of both hydraulic and sediment parameters as inputs for modeling sediment discharge in sewer pipes performed more successful than Scenario1 which used only combinations of hydraulic parameters as input variables for models. Comparison between the results of separate data sets and combined data set revealed that analyzing data sets separately led to more accurate outcome. According to the results from fixed beds, it was found that adding Frm and d50/y as an input parameter increased the accuracy of the models. For both smooth and rough beds, the model with input parameters λs, Frm, Dgr, d50/y presented better results from the RMSE, R, and DC viewpoints (i.e. highest R and DC and lowest RMSE). For movable beds condition in the two cases of separate dunes and continuous loos bedform, the model with input parameters of ys/D, Frm, Wb/y0 showed more accuracy. This model showed the influence of flow depth and width and depth of movable bed in estimating of bedload transport in sewer pipes. For loose beds Frm has dominant role than other parameters.
کلیدواژه‌های انگلیسی مقاله

نویسندگان مقاله کیومرث روشنگر | Kiyoumars Roushangar
Associate Professor, Department of Civil Engineering, University of Tabriz
دانشکده عمران دانشگاه تبریز

رقیه قاسم پور | Roghayeh Ghasempour
M.Sc. Student of Water and Hydraulic Eng., Dep of Civil Eng., University of Tabriz, Tabriz
آب و سازه های هیدرولکی, دانشکده مهندسی عمران, دانشگاه تبریز


نشانی اینترنتی http://journals.modares.ac.ir/browse.php?a_code=A-16-17427-1&slc_lang=fa&sid=16
فایل مقاله فایلی برای مقاله ذخیره نشده است
کد مقاله (doi)
زبان مقاله منتشر شده fa
موضوعات مقاله منتشر شده
نوع مقاله منتشر شده
برگشت به: صفحه اول پایگاه   |   نسخه مرتبط   |   نشریه مرتبط   |   فهرست نشریات