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J-GLOBAL ID：202202213671806588   整理番号：22A0807548

没水垂直衝突噴流による洗掘深さ予報モデリング:ANNとMNLRの比較研究【JST・京大機械翻訳】

Scour depth forecast modeling caused by submerged vertical impinging circular jet: a comparative study between ANN and MNLR

著者 (4件)： Shakya Rahul (Department of Civil Engineering, National Institute of Technology Hamirpur, Hamirpur, Himachal Pradesh, India) ,  Singh Manendra (Department of Civil Engineering, National Institute of Technology Hamirpur, Hamirpur, Himachal Pradesh, India) ,  Sarda V. K. (Department of Civil Engineering, National Institute of Technology Hamirpur, Hamirpur, Himachal Pradesh, India) ,  Kumar Navsal (School of Mechanical, Civil and Electrical Engineering, Shoolini University, Solan, Himachal Pradesh, India)
資料名： Sustainable Water Resources Management  (Sustainable Water Resources Management)
巻： 8  号： 2  ページ： 43  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4979A  ISSN： 2363-5037  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ジェットによる破砕は,水力構造物に多くの損傷を引き起こす。したがって,その耐久性を増すために,水力構造近くの噴流による洗掘深さを予測することは非常に重要である。本論文では,洗掘深さを予測するために,主に実験解析で得られたデータから導かれる多重非線形回帰(MNLR)解析を行った。データ収集のために,インド,Himachal Pradeshの国立技術研究所の水理研究所における水中垂直衝突円形噴流の支援により,実験解析を行った。本論文では,人工ニューラルネットワーク(ANN)モデルも,洗掘深さを決定するために使用した。ANNモデルから得た結果を多重非線形回帰分析と比較した。ANNの性能は,洗掘深さを予測するためにMNLRより影響が大きいことが分かった。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *噴流 ,  回帰分析 ,  ニューラルネットワーク ,  相関係数 ,  インド ,  深さ ,  *モデリング ,  多重化 ,  *洗掘 ,  耐久性 ,  *衝突噴流 ,  水力エネルギー ,  データ収集
準シソーラス用語： 線形回帰 ,  非線形回帰分析 ,  *洗掘深 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 回帰 ,  静的洗掘深さ ,  ジェット精練 ,  相関係数

分類 (2件)： 噴流  (BC02080F) ,  移動床,浮遊,沈殿などの水理  (RC10040U)

タイトルに関連する用語 (6件)： 水垂 ,  衝突噴流 ,  洗掘 ,  予報 ,  モデリング ,  研究