AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe purpose of the study is to demonstrate and discuss the success of the linear equations which were based on limited laboratory data with artificial intelligence models.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
The necessity of metering discharge is important due to estimate correct supply of water according to plant and soil type and consequently estimate rational pricing. The most common way is to use weirs, such us rectangular or triangular. However, those weirs should be cleaned regularly due to accumulation of sediment in front of the weirs. On the other hand, the channels can be constructed with a drop due to topography. There are some empirical approaches in the literature to estimate discharge by utilizing the relationship between drop depth and discharge. In the present study, it is provided to construct a virtual experimental set up via three-dimensional surface created by artificial intelligence model by learning from the end depth ratio (EDR) and discharge on rectangular open channels with varying surface roughness and bed slopes, collected by different researchers. A virtual experimental set up was utilized to generate 10 000 synthetic data. Those generated data were compared with two linear equations available in the literature. The purpose of the study is to demonstrate and discuss the success of the linear equations which were based on limited laboratory data with artificial intelligence models.
Özet
Toprağın yapısına ve bitki türüne göre yeterli miktarda sulama suyunun iletilmesine ve buna karşılık daha ölçülü bir yaklaşımla ücretlendirme yapılmasını sağlamak için akan suyun debisinin ölçülmesine duyulan ihtiyaç önemlidir. Dikdörtgen ve üçgen şeklindeki savaklar bu amaç için kullanılan en yaygın yöntemlerdendir. Ancak savakların önünde zaman içinde katı madde birikmesi olacağından düzenli olarak temizlenmeleri gerekmektedir. Bununla birlikte, arazinin topoğrafyası gereği iletim kanallarında zorunlu düşü yapılması gerekebilmektedir. Düşü derinliği ile debi arasındaki ilişki kullanılarak debi tahmini için halihazırda literatürde bazı ampirik yaklaşımlar mevcuttur. Bu çalışmada yapay zekâ modeli ile farklı araştırmacılar tarafından dikdörtgen açık kanallarda çeşitli pürüzlülük ve kanal taban eğimlerine karşılık ölçülen düşü derinlik oranları (DDO) ve debi verilerinden öğrenerek oluşturulan üç boyutlu yüzey ile sanal deney düzeneği kurulması sağlanmıştır. Oluşturulan sanal deney düzeneği 10 bin adet sentetikDDO değeri türetilmesinde kullanılmıştır. Türetilen sentetik veriler, literatürde verilen iki lineer denklem sonuçları ile kıyaslanmıştır. Çalışmanın amacı kısıtlı deney verileri ile türetilen lineer denklemlerin başarılarını, yapay zekâ modellemesi ile tahmin edilerek türetilen sentetik veriler üzerinde gösterip, tartışabilmektir.