Thiết lập mô hình mạng Nơ-ron nhân tạo (ANN) tính toán độ sâu sau nước nhảy trong kênh lăng trụ mặt cắt chữ nhật

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Việt Hùng Hồ

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học và Công nghệ Thủy lợi, 2023

Mô tả vật lý: tr.108

Bộ sưu tập: Báo, Tạp chí

ID: 340069

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Hiện tượng nước nhảy xảy ra khi dòng chảy biến đổi từ trạng thái chảy xiết với vận tốc lớn sang trạng thái chảy êm với vận tốc nhỏ. Độ sâu sau nước nhảy là một đặc trưng quan trọng, cần được xác định để từ đó tính toán chiều dài khu xoáy của nước nhảy và kích thước bể tiêu năng hay kênh dẫn nước. Khi bỏ qua lực ma sát, có thể xác định được tỷ số hai độ sâu liên hiệp của nước nhảy theo công thức Belanger cho kênh lăng trụ đáy bằng, mặt cắt chữ nhật. Tuy nhiên, trong thực tế có lực ma sát, độ sâu sau nước nhảy sẽ có trị số nhỏ hơn so với tính toán theo công thức Belanger. Vì vậy, bài báo này trình bày việc thiết lập một mô hình mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) để tính toán tỷ số độ sâu liên hiệp của nước nhảy. Mô hình này có xét đến tính nhám của bề mặt lòng dẫn và tính nhớt của chất lỏng. Mô hình ANN mà tác giả đề xuất cho kết quả tính toán có độ chính xác rất cao, hệ số R2 đạt sấp sỉ 1 trong cả hai lần kiểm định. Phạm vi ứng dụng mô hình khá rộng, do đó có thể áp dụng mô hình này vào thực tế tính toán độ sâu sau nước nhảy trong kênh lăng trụ đáy bằng có mặt cắt chữ nhật.The hydraulic jump is the result of an abrupt reduction in flow velocity, converting a high-velocity supercritical flow into a low-velocity subcritical flow. The sequent depth of the hydraulic jump is an important characteristic that needs to be determined to calculate the vortex length of the hydraulic jump and the size of the stilling basin or water canal. Neglecting the frictional force, the ratio of conjugate depths of the hydraulic jump can be determined according to the Belanger formula for a horizontal rectangular prismatic channel. However, when the friction force is present in practice, the sequent depth will have a smaller value than that calculated by the Belanger formula. Therefore, this paper presents the development of an artificial neural network (ANN) model to calculate the conjugate depth ratio of the hydraulic jump. This model considers the surface roughness of the channel and the fluid viscosity. The proposed ANN model has very high accuracy calculation results
the coefficient R2 is approximately 1 in the validating and testing phases. The application scope of this model is quite large, so it can be applied in practice to calculate the sequent depth of the jump in a horizontal prismatic channel with a rectangular cross-section.

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR