Yapay sinir ağı ve lineer model ile köprü ayaklarında oyulma derinliğinin tahmini

Köprü ayaklarında oyulma hidrolik mühendisliğinde karsılasılan önemli problemlerden biridir. Köprü stabilitesinin sağlanabilmesi için temel derinliğinin nehirde olusacak oyulma derinliğinin daha altına inmesi gerekir. Literatürde köprü ayaklarında oyulma derinliğinin tespitine iliskin yapılmıs çok sayıda deneysel çalısma sonucu elde edilmis ampirik formül mevcuttur. Ancak bu denklemlerin tüm çalısmalarda geçerliliği söz konusu değildir. Bu çalısmada yapay sinir ağları (YSA) ve genel lineer model (GLM) kullanılarak oyulma derinliğini tahmin modelleri gelistirilmistir. Farklı arastırmacılara ait 205 laboratuar verisinden türetilen ayak genisliği, akım derinliği, ortalama dane çapı, akıma ait Froude sayısı ve oyulma derinliği verileri kullanılmıstır. Değisik girdi kombinezonları denenerek her bir değiskenin oyulma derinliğine olan etkisi incelenmistir. Çalısma neticesinde, YSA’nın GLM’ e göre çok daha iyi sonuçlar verdiği görülmüstür.

Prediction of scouring depth at bridge pier by artificial neural networks and linear model

Scouring, as a major problem at the bridge pier, is important in hydraulic engineering. There is not any equation that it is available for every situation in the literature. That’s why the modeling study is an alternative to determine the depth of scouring. In this study, artificial neural networks and general linear model were used to predict scouring depth. The pier width, flow depth, median sediment diameter, Froude number (Fr) and depth of scouring data of 205 belongs to different investigators are used in the study. Various input combinations are tried as inputs to the ANN and GLM so as to evaluate degree of effect of each of these variables on scouring. The results are also compared with each other. Based on the comparisons, it was found that the ANN computing technique could be employed successfully in modeling scouring process.

PDF

___

1. Yanmaz,M., “Köprü Hidroliği”, METU Press, Ankara, Türkiye, 2002.
2. Chabert,J., Engeldinger, P., “Etude des affouillements autour des piles des ponts”, Laboratoire d` Hydraulique, Chatou, France (in French), 1956.
3. Tarapore,Z.S., “A Theoretical and Experimental Determination of the Erosion Patterns Caused by Obstructions in an Alluvial Channel with Particular Reference to a Vertical Cylindrical Pier”, Ph.D. Thesis, University of Minnesota, 1962.
4. Laursen,E.M., “An analysis of relief bridge scour”, Journal of Hydraulics Division, ASCE, 89(HY3), 93-118, 1963.
5. Shen,H.W., Schneider,V.R., and Karaki,S., “Mechanics of Local Scour, Oata Supplement”, Colorado State University CER 66-67 HWS-VRS-SK-27, Prepared for U.S. Department of Commerce, Bureau of Public Roads, Office of Research and Development, Structures and Applied Mechanics Division under Contract No. CPR 11- 8022, 1966.
6. Hancu,S., “Sur le calcul des affouillements locaux dams la zone des piles des ponts”, In: Proceedings of the 14th IAHR Congress, Paris, France, vol. 3. International Association for Hydraulic Research, Delft, pp. 299–313, The Netherlands, 1971.
7. White,W.R., “Scour around Bridge Piers in Steep Streams”, Proceedings 16th IAHR Congress, 2, 279-284, Sao Paulo, 1975.
8. Basak,V., Baslamıslı,Y., and Ergun,O., “Local Scour Depths Around Circular Pier Groups Aligned with the Flow”, Report No. 641, State Hydraulic Works, Ankara, Turkey, (in Turkish), 1977.
9. Jain,S.C. and Fischer,E.E., “Scour around Bridge Piers at high Froude Numbers", Report Number F.H.W.A.R.D.: 79-104, Federal Highway Administration, Washington D.C., 1979.
10. Yanmaz,M., Çiçekdağ,Ö., “Composite Reliability Model for Local Scour Around Cylindrical Bridge Piers”, Canadian Journal of Civil Engineering, 28,32, pp. 520–535, 2001.
11. Partalı,T., Cıgızoğlu,K., “Yapay Sinir Ağları ile Meteorolojik Verileri Kullanarak Yağıs Tahmini”, Bilimde Modern Yöntemler Sempozyumu, s.798, Kocaeli, 2005.
12. Tokar,A.S., Johnson,P.A., “Rainfall-Runoff Modelling Using ANN”, Journal of Hydrologic Engineering, 4(3): 232-239, 1999.
13. Demirpençe,H., “Akarsularda Debi - Su Seviyesi Đliskisinin Yapay Sinir Ağları ile Belirlenmesi”, Bilimde Modern Yöntemler Sempozyumu, s. 815, Kocaeli, 2005.
14. SAS Institute Inc., SAS/STAT User’s Guide, Release 7.0 Edition. Cary, NC, USA, 1998.
15. Tasdemir,Y., Ağar,E., “Karayolu Mühendisliğinde Deneysel Çalısmaların Đstatistiksel Olarak Yorumlanması”, Altıncı Uluslararası Đnsaat Mühendisliğinde Gelismeler Kongresi, Đstanbul, 2004.
16. Kocabas,F., Ardıçlıoğlu,M., “Bilesik Kanal içerisindeki Köprü Ayaklarında Oyulma Derinliği Üzerine Đstatistiksel Analiz”, 127–134, Isparta, 2007. 17. Alpar,R., “Uygulamalı Çok Değiskenli istatistiksel Yöntemlere Giris 1”, Nobel Yayın, 2003.
18. Ercan,M., “Bilimsel Arastırmalarda Đstatistik”, Orman Bakanlığı Kavak ve Hızlı Gelisen Tür Orman Ağaçları Arastırma Enstitüsü Müdürlüğü, 2. Baskı, 1997.
19. Marquardt,D., “An Algorithm for Least Squares Estimation of Non-Linear Parameters”, J. Soc. Ind. Appl. Math., 431 – 441, 1963.
20. Kisi,Ö., “Yapay Sinir Ağları ile Meteorolojik Verileri Kullanarak Buharlasmanın Modellenmesi”, Bilimde Modern Yöntemler Sempozyumu, s. 790, Kocaeli, 2005.