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J-GLOBAL ID：202202260272401979   整理番号：22A0859509

ニューラルネットワークを用いた角柱複合チャネル内の交差流力の計算【JST・京大機械翻訳】

Calculation of cross flow power in prismatic compound channels using neural network

著者 (5件)： Mirzaei Hamid (Department of Civil Engineering, Isfahan University of Technology, Isfahan, Iran) ,  Heydari Zohreh (Department of Civil, Water and Environmental Engineering, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran) ,  Tootoonchi Hossein (Department of Civil and Environmental Engineering, Amirkabir University of Technology (Tehran Polytechnic), Tehran, Iran) ,  Azarhomayoon Arash (Department of Civil Engineering, Shahid Chamran University, Ahwaz, Iran) ,  Fazli Majid (Faculty Member, Bu-Ali Sina University, Hamedan, Iran)
資料名： Modeling Earth Systems and Environment  (Modeling Earth Systems and Environment)
巻： 8  号： 1  ページ： 1003-1011  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4739A  ISSN： 2363-6211  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： 化合物チャネルでは,主チャネルとその氾濫原間の流れ深さ差を考慮した流れ方向速度の顕著な相違がある。この速度差は,運動量交換,従って,化合物チャネルにおける交差流の生成をもたらす。氾濫原幅は,複合チャネルにおける低速ゾーンの寸法と膨張に影響する。したがって,幅の変化は,化合物チャネルにおける流れパターンに影響を及ぼすことができる。交差流の生成は,これらのチャネルにおける流れパターンに対する有効パラメータを変化させる。最も重要なパラメータの一つは交差流力であり,それは化合物チャネルにおける直交流の強さを示すことができる。これらのパラメータを得るために,数値および実験モデルまたは数値計算に基づくモデルを使用した。氾濫原と流量の種々の幅を考慮した人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いて,化合物チャネルにおける交差流力を決定した。次に,人工ニューラルネットワークの結果を実験結果と比較し,最良のシミュレーション条件を選択して,アクセスできない氾濫原の様々な幅に対する交差流電力を計算した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature Switzerland AG part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  数値計算 ,  電力 ,  流量 ,  *ニューラルネットワーク ,  *角柱 ,  長さ ,  氾濫原 ,  流れ分布 ,  モデル ,  低速度 ,  パラメータ ,  *直交流 ,  チャネル
準シソーラス用語： 運動量交換 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 複合チャネル ,  直交流 ,  クロスフローパワー ,  人工ニューラルネットワーク

分類 (1件)： 管内流  (BC02090Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： ニューラルネットワーク ,  角柱 ,  チャネル ,  交差流 ,  計算