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J-GLOBAL ID：201702219807906538   整理番号：17A1389449

無作為化神経回路網技術に基づく円形水路におけるせん断応力分布の推定【Powered by NICT】

Estimating the shear stress distribution in circular channels based on the randomized neural network technique

著者 (3件)： Khozani Zohreh Sheikh (Department of Civil Engineering, Razi University, Kermanshah, Iran) ,  Bonakdari Hossein (Department of Civil Engineering, Razi University, Kermanshah, Iran) ,  Zaji Amir Hossein (Department of Civil Engineering, Razi University, Kermanshah, Iran)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 58  ページ： 441-448  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： チャネル内のせん断応力分布を予測する水工学問題において重要である。円形水路におけるせん断応力分布を推定するための他の研究者によって提示された方程式は複雑なので,本研究では,せん断応力分布を計算するための容易な方程式を提示するための無作為化ニューラルネットワーク(RNN)を適用することに焦点を当てた。本研究の特定の目的は,正確なせん断応力分布推定を得ることである,四つの円形チャネル流深さに対して176データ実験的及び解析的方法による困難で何かが全データセットとして機能し,半分は試験データセットとして使用した。感度解析を適用し,異なる入力を組み合わせた15RNNモデルを調べた。入力変数としてReとy/Pのモデルはせん断応力分布を予測する上で最も適切な結果を生成した。最良RNNモデル(モデル10)はまた,Shannonエントロピーに基づく方程式と比較した。RNNモデル10(平均RMSEが0.0463の0.0544とMAE)は円形水路におけるせん断応力分布をモデル化することができ,Shannonエントロピーに基づく方程式(平均RMSE0.0840の0.1050とMAE)よりもより正確であるという証拠を提供する。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *剪断応力 ,  チャネル ,  チャネル流 ,  *神経回路網 ,  モデリング ,  *水路 ,  ニューラルネットワーク ,  感度解析
準シソーラス用語： 情報エントロピー ,  試験データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： せん断応力 ,  開水路 ,  堆積物 ,  円

分類 (1件)： 物体の周りの流れ  (BC02040N)

タイトルに関連する用語 (6件)： 神経回路網 ,  円形 ,  水路 ,  せん断応力 ,  分布 ,  推定