AI Summary & Key Takeaways
AI InsightBu modellemeler içerisinde ASBS yöntemi model oluşturma aşamasında kolaylıklar sağladığı gibi, aynı zamanda direkt olarak ölçülen askı maddesi debisi değerlerine de en yakın sonucu verdiği gözlemlenmiştir.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Akarsu yapılarının planlanıp projelendirilmesinde, akarsudaki katı madde miktarının doğru şekilde tahmin edilmesi akarsu üzerine yapılacak hidrolik yapıların ekonomik ömrünün belirlenmesi açısından önem arz etmektedir. Katı madde miktarı iki farklı yöntem ile belirlenmektedir. Birincisi, sediment gözlem istasyonlarından yapılan ölçümler ile ikinci yöntem olarak ise, literatürde olan katı madde taşınım formülleriyle belirlenmektedir. Askı maddesi miktarı, akarsudan ölçüm metoduyla belirlenmesi en güvenilir yol olmasına rağmen zaman alan ve maliyetli bir yöntemdir. Birçok gözlem istasyonunda su miktarı ölçümü yapılırken askı maddesi ölçümü yapılmamaktadır. Bu durumlarda askıda katı madde miktarını belirlemek için alternatif yöntemler mevcuttur. Bu çalışma için literatürde esnek yöntemler soft computing olarak ifade edilebilecek bu grup içerisinde bulunan; Yapay Sinir Ağları YSA , Mamdani ve Sugeno Bulanık Mantık Mamdani-BM, Sugeno-BM , Adaptif Sinirsel Bulanık Sistemi ASBS gibi yöntemler Aşağı Sakarya Nehrinde askı maddesi miktarının tahmini için kullanılmıştır. Bu modellemeler içerisinde ASBS yöntemi model oluşturma aşamasında kolaylıklar sağladığı gibi, aynı zamanda direkt olarak ölçülen askı maddesi debisi değerlerine de en yakın sonucu verdiği gözlemlenmiştir.
Özet
Akarsu yapılarının planlanıp projelendirilmesinde, akarsudaki katı madde miktarının doğru şekilde tahmin edilmesi akarsu üzerine yapılacak hidrolik yapıların ekonomik ömrünün belirlenmesi açısından önem arz etmektedir. Katı madde miktarı iki farklı yöntem ile belirlenmektedir. Birincisi, sediment gözlem istasyonlarından yapılan ölçümler ile ikinci yöntem olarak ise, literatürde olan katı madde taşınım formülleriyle belirlenmektedir. Askı maddesi miktarı, akarsudan ölçüm metoduyla belirlenmesi en güvenilir yol olmasına rağmen zaman alan ve maliyetli bir yöntemdir. Birçok gözlem istasyonunda su miktarı ölçümü yapılırken askı maddesi ölçümü yapılmamaktadır. Bu durumlarda askıda katı madde miktarını belirlemek için alternatif yöntemler mevcuttur. Bu çalışma için literatürde esnek yöntemler soft computing olarak ifade edilebilecek bu grup içerisinde bulunan; Yapay Sinir Ağları YSA , Mamdani ve Sugeno Bulanık Mantık Mamdani-BM, Sugeno-BM , Adaptif Sinirsel Bulanık Sistemi ASBS gibi yöntemler Aşağı Sakarya Nehrinde askı maddesi miktarının tahmini için kullanılmıştır. Bu modellemeler içerisinde ASBS yöntemi model oluşturma aşamasında kolaylıklar sağladığı gibi, aynı zamanda direkt olarak ölçülen askı maddesi debisi değerlerine de en yakın sonucu verdiği gözlemlenmiştir