LABİRENT YAN SAVAKLARDAKİ AKIMIN YAPAY ZEKA HESAPLAMA YÖNTEMLERİYLE İNCELENMESİ

Abstract

Yapay zeka hesaplama yöntemleri kullanılarak hidrolik problemlerin çözümü ve bu amaçla hazırlanmış yazılımlar son yıllarda sıkça kullanılmaktadır. Nümerik çözümlemelerde olaya etki eden parametreleri tespit etmek mümkün olabilmektedir. Ancak, nümerik çözümlemeler ile bazı problemlerin tam olarak tanımlanması mümkün olmadığından, çözüme ulaşmak için bazı kabullerin ve hesaba katılmayan diğer faktörlerin etkisi, laboratuar model çalışmaları ile elde edilebilmektedir. Paket programlar kullanılarak gerçekleştirilen analizlerde kullanılan verilerin deneysel çalışmalarla oluşturulması halinde, daha gerçekçi ve uygulamaya yönelik sonuçlar alınması mümkün olmaktadır.Bu tez çalışmasında, TUBİTAK 104M394 no'lu proje kapsamında, yan savaklar için gerçekleştirilen deneysel çalışmalardan elde edilen veriler, MATLAB programlama dili yardımıyla ve farklı yapay zeka hesaplama yöntemleri kullanılarak modellenmiş ve debi katsayılarının tahmini elde edilmeye çalışılmıştır. Analizlerde ?Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağları, Radyal Tabanlı Yapay Sinir Ağları, Genelleştirilmiş Regresyon Yapay Sinir Ağları ve Bulanık Yapay Sinir Ağları? teknikleri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar regresyon analizleri sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Her farklı yapay sinir ağı modeli için en başarılı sonuç elde edilene kadar çok sayıda analizler yapılarak en iyi sonuç elde edilmeye çalışılmıştır. Sonuç olarak, yapay zeka hesaplama yöntemlerinin yan savakların debi kapasitesinin belirlenmesinde başarılı bir şekilde kullanılabileceği ortaya konulmuştur.Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları, Yan Savak, Labirent Savak, Debi KatsayısıIn recent years, analysis of hydraulic problems using artificial intelligence calculation methods and softwares prepared in line with this objective have been constantly in use. In numerical analyses, it might be possible to locate the parameters having influence on occurrence. However; as it is not possible to define the numerical analyses and some associated problems properly, certain assumptions as well as the effect of the other factors which haven?t been in consideration could be acquired by laboratory based studies in order to come to a conclusion. In the event of data being formed applied in analyses which have been executed using package programs by means of experimental studies, it possible to obtain more realistic and application-oriented results.In this study, under TUBITAK?s project scope of 104M394, data obtained by experimental studies, which have been performed for reforming side weirs, haven been modeled by means of programming language of MATLAB and using different artificial intelligence (AI) calculation methods, beside the assumption of discharge coefficients has been taken place in order to obtain the subject values. In analyses, some specific techniques have been used for instance; ?multi-layered artificial neural networks, radial basis neural networks, generalized regression neural networks and fuzzy neural networks. So that, all the results acquired has been compared with the results of regression analyses. A large number of analyses have been performed in order to obtain optimal AI models. As a consequence; the AI calculation methods have been found to perform better than the regression models for determining of the discharge capacity of side weirs.Key Words: Artificial Neural Networks, Side Weir, Labyrinth Weir, Discharge Coefficient.