Yuvarlatılmış burunlu geniş başlıklı savakların debi katsayılarının deneysel, sayısal ve makine öğrenmesi destekli belirlenmesi
Determination of discharge coefficient for the rounded-nose broad-crested weirs by experimental, numerical and machine learning approaches
Yazar: HÜSEYİN YABAN
Danışman: PROF. DR. ENDER DEMİREL
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Hidrolik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Hesaplamalı akışkanlar dinamiği (HAD) = Computational fluid dynamics (HAD) ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Savak = Weir

Özet:
Bu tez çalışmasında, yuvarlatılmış burunlu geniş başlıklı savak üzerindeki türbülanslı ve serbest yüzeyli akım deneysel ve sayısal olarak araştırılmıştır. Laboratuvar kanalına yerleştirilen farklı yuvarlatma yarıçaplarına sahip savaklar kullanılarak gerçekleştirilen deneysel çalışmalarda akım hızı ve su derinlikleri ölçülmüştür. Açık kaynak kodlu
Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği (CFD) yazılımı OpenFOAM kullanılarak savak üzerindeki akımın sayısal benzetimleri gerçekleştirilmiştir. Türbülans etkileri k-ω SST türbülans kapanma modeli ile, serbest yüzeyin konumu ise Akışkan Hacmi (VOF) yöntemiyle hesaplanmıştır. Sayısal model sonuçları deneysel ölçüm sonuçları ile karşılaştırılarak sayısal model doğrulanmıştır. Debi katsayısı üzerindeki etkili parametreler boyut analizi ile belirlenmiştir. Savak yuvarlatma yarıçapı R, savak uzunluğu L, kret uzunluğu L', savak yüksekliği P ve savak üstü su yüksekliği h olmak üzere debi katsayısının
R/P, L'/P ve h/P boyutsuz parametrelerine bağlı olduğu belirlenmiştir. Doğrulanan sayısal model kullanılarak farklı boyutsuz parametreler ve giriş debileri için toplam 1547 adet sayısal benzetim gerçekleştirilmiştir. Elde edilen geniş sayısal veri seti kullanılarak debi katsayısının tahmini için iki farklı debi denklemi geliştirilmiştir. Buna ilave olarak Lineer Regresyon, Polinomal Regresyon ve Çok Katmanlı Algılayıcı (Multi Layer Perceptron- MLP) yöntemleri kullanılarak debi katsayısı makine öğrenmesi ile tahmin edilmiş, Polinomal Regresyon ve MLP yöntemlerinin tahmin başarısının diğer yöntemlerden yüksek olduğu görülmüştür.

Abstract:
In this thesis, turbulent flow over rounded-nose broad crested weir is investigated experimentally and numerically. Experimental studies were carried out for the measurement of flow velocity and water depth using broad-crested weirs with different rounding ratios in a laboratory flume. Open-source Computational Fluid Dynamics (CFD) code, OpenFOAM,
is employed for the simulation of turbulent flow over the weir. Turbulence effects are considered using k-omega SST turbulence closure model and position of the free-surface is tracked using Volume of Fluid (VOF) method. Numerical model is validated with the comparison of experimental results. Dimensional analysis is performed to determine effective parameters on the flow over rounded-nose broad crested weir. It was found from dimensional analysis that the R/P, L'/P and h/P are effective parameters, where R is the rounding radius, L is the length of the weir, L' is the length of the crest, P is the weir height and h is the water depth over the weir. Numerical simulations are performed for different
dimensionless parameters and flow rates using the validated numerical model. Two separate equations were developed based on the extensive data set for the prediction of the stage- discharge relationship. Moreover, Linear Regression (LR), Polynomial Regression (PR) and Multi-Layer Perception (MLP) methods were used for the prediction of the stage-discharge
relationship using machine learning algorithms. Test results showed that the PR and MLP could predict the discharge comparison better than the LR method.