Estimation of the Roller Length of Submerged Hydraulic Jumps using Artificial Intelligence Methods

Abstract

Bu çalışmada, içerisinde kayar kapak bulunan bir laboratuvar kanalının mansabında meydana gelmiş batmış hidrolik sıçramanın geri dönüş bölgesinin uzunluğu deneysel olarak belirlenmiştir. Deneysel olarak kapak açıklığı, mansap su yüksekliği, froude sayıları kullanılarak farklı yapay zekâ yöntemleri ve Çoklu Doğrusal Regresyon (ÇDR) yöntemi ile batmış hidrolik sıçramada geri dönüş bölgesinin uzunluğu tahmin edilmiştir. Yapay zekâ yöntemleri olarak Yapay Sinir Ağları (YSA), Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Mantık Çıkarım Sistemi (ANFIS) ve Genexpresyon Programlama (GEP) yöntemleri tercih edilmiştir. Yöntemlerin geri dönüş bölgesinin uzunluğunu tahmin etmedeki başarı performanslarını belirlemek için belirlilik katsayısı (R2), Ortalama Karesel Hata (OKH) ve Ortalama Mutlak Göreceli Hata (OMGH) parametreleri kullanılmıştır. Çalışma sonucunda, kapak açıklığı, mansap su yüksekliği ve froude sayısını girdi parametresi olarak kullanan YSA ve ANFIS yöntemlerinin sıçrama geri dönüş bölgesinin uzunluğunu belirlemede oldukça başarılı olduğu belirlenmiştir.