Trapez geniş başlıklı savaklara ait debi katsayısının yapay zeka yöntemleri ile belirlenmesi
Determining the discharge coefficient of trapezoidal broad-crested weirs by artificial intelligence methods
Yazar: ABDULKADİR ÖZLÜK
Danışman: DOÇ. DR. OĞUZ ŞİMŞEK ; DOÇ. DR. VEYSEL GÜMÜŞ
Harran Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / İnşaat Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Debi katsayısı = Discharge coefficient ; Hesaplamalı akışkanlar dinamiği (HAD) = Computational fluid dynamics (HAD) ; Savak = Weir ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Savaklar, yapay ya da doğal açık kanallarda, çoğunlukla akım debisini ölçmek ve akım seviyesini kontrol etmek için kullanılan en eski hidrolik yapılardır. Savaklar aracılıyla debinin hesaplanması için, gerçek debi ile teorik debinin oranı olan debi katsayısının (Cd) bilinmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, farklı memba ve mansap eğimlerine sahip yedi farklı trapez geniş başlıklı savak üzerinde toplam 91 adet deneysel ölçüm gerçekleştirilmiştir. Deneysel olarak elde edilen akım özellikleri, hesaplamalı akışkanlar dinamiği (HAD) yöntemlerine dayanan sayısal modellerin doğrulanmasında kullanılmıştır. Deneysel ölçümü yapılmış savak tiplerine yeni iki savak geometrisi ilave edilmiş ve sayısal modelleme kullanılarak toplamda dokuz savak tipi için 270 tane Cd hesap edilmiştir. Teorik olarak hesaplanan Cd değerleri, Yapay Sinir Ağları (YSA), Destek Vectör Makinaları (DVM) ve M5Tree yöntemleri kullanılarak tahmin edilmiştir. Froude sayısı ve akıma ait boyutsuz parametrelerinin girdi olarak kullanıldığı modellerde sekiz farklı Durum için tahmin yöntemlerinin Cd katsayısını tahmin etme performansları incelenmiştir. Yöntemlerin performanslarının değerlendirilmesinde belirlilik katsayısı (R2), karekök ortalama karesel hata (KOKH), ortalama mutlak yüzde hata (OMYH) ve Nash–Sutcliffe model verimlilik katsayısı (NSE) değerleri kullanılmıştır. Çalışma sonucunda, Froude sayısının girdi olarak kullanılmadığı modellerin başarısının düşük olurken, Froude sayısının girdi olarak kullanılması ile modellerin performanslarının önemli bir şekilde arttığı görülmüştür. Tüm performans kriterlerine göre ANN yönteminin Cd'yi belirlemede diğer yöntemlere kıyasla daha başarılı olduğu belirlenmiştir.

Abstract:
Weirs are the oldest hydraulic structures mostly used to measure the flow discharge and control the flow level in artificial or natural open channels. The ratio of the actual discharge and the theoretical discharge (Discharge Coefficient- Cd) must be known to calculate the discharge of the channel having the weir. In this study, 91 experimental measurements are carried out on seven trapezoidal broad-crested weirs with different upstream and downstream slopes. Experimentally measured flow properties validate numerical models based on computational fluid dynamics (CFD) methods. Two new weir geometries, not experimentally measured, are added in the numerical modelling, and 270 Cd values are calculated for nine weir geometries using numerical modelling. Theoretical Cd values are estimated using the Artificial Neural Network (ANN), Support Vector Machine (SVM), and M5Tree methods. The Froude number in the upstream region and the flow's dimensionless parameters are input parameters in the models. The performance of these methods has been examined to estimate the Cd coefficient for eight cases. The performances of the methods are evaluated by the coefficient of determination (R2), root-mean-square error (RMSE), mean absolute percentage error (MAPE), and Nash–Sutcliffe model efficiency coefficient (NSE). The study results show that the Froude number significantly increases the performance of the models in estimating Cd values, and the ANN method is more successful in determining Cd than other methods.