Most of surface water ways in Egypt suffer from the infestation of aquatic weeds especially submerged ones which cause lots of problems for the open channels and the water structures such as increasing water losses, obstructing the water flow, and reducing the efficiency of the water structures. Accurate simulation of the water flow behavior in such channels is very essential for water distribution decision makers. Artificial Neural Network (ANN) has been widely utilized in the past ten years in civil engineering applications for the simulation and prediction of the different physical phenomena and has proven its capabilities in the different fields. The present study aims towards introducing the use of ANN technique to model and predict the impact of the existence of submerged aquatic weeds on the hydraulic performance of open channels. Specifically the current paper investigates utilizing the ANN technique in developing a simulation and prediction model for the flow behavior in an open channel experiment that simulates the existence of submerged weeds as branched flexible elements. This experiment was considered as an example for implementing the same methodology and technique in a real open channel system. The results of current manuscript showed that ANN technique was very successful in simulating the flow behavior of the pre-mentioned open channel experiment with the existence of the submerged weeds. In addition, the developed ANN models were capable of predicting the open channel flow behavior in all the submerged weeds' cases that were considered in the ANN development process.
유역내 공간적 및 시간적 분포특성을 가진 이동강우를 해석하기 위하여 분포형 모델을 개발하였으며 이 유역모델은 지표면 흐름과 하천망 흐름으로 나누어 유출을 해석하였다. 지표면의 흐름은 2차원의 연속방정식과 운동량 방정식을 이요하였는데 kinematic 이론을 도입하여 운동량 방정식을 간략화 하였으며 하천망 흐름은 하천망을 일체로 하여 1차원의 연속방정식과 운동량방정식들을 이용하였다. 기본방정식들의 수치해석법으로 지표면의 흐름은 유한요소법을 이용하였으며 하천망에 대한 해석은 음해법의 유한차분법을 이용하였다. 모델은 특히 이동강우에 있어서 중요한 특색인 공간적 및 시간적 특성을 효과적으로 해석할 수 있도록 개발되었다. 또한 모델은 구성된 행렬의 특징을 이용하였는데, 지표면 유출모델은 Gauss 소거법을 이용하여 그해를 구하였으며 하천망 해석은 double sweep 방법을 적용하기 위한 여러 종류의 순환계수방정식을 제안하였고 이를 이용하여 그 해를 구하였다.
This work was performed to develop a model possible to predict the influent flow and influent components, which are one of main disturbances causing process problems at the operation of municipal wastewater treatment plant. In this study, artificial neural network (ANN) was used in order to develop a model that was able to predict the influent flow, $COD_{Mn}$, SS, TN 1 day-ahead, 2day-ahead and 3 day ahead. Multi-layer feed-forward back-propagation network was chosen as neural network type, and tanh-sigmoid function was used as activation function to transport signal at the neural network. And Levenberg-Marquart (LM) algorithm was used as learning algorithm to train neural network. Among 420 data sets except missing data, which were collected between 2005 and 2006 at field plant, 210 data sets were used for training, and other 210 data sets were used for validation. As result of it, ANN model for predicting the influent flow and components 1-3day ahead could be developed successfully. It is expected that this developed model can be practically used as follows: Detecting the fault related to effluent concentration that can be happened in the future by combining with other models to predict process performance in advance, and minimization of the process fault through the establishment of various control strategies based on the detection result.
The high temperature deformation behavior of AZ 31 Mg alloy was investigated by designing a back propagation neural network that uses a gradient descent-learning algorithm. A neural network modeling is an intelligent technique that can solve non-linear and complex problems by learning from the samples. Therefore, some experimental data have been firstly obtained from continuous compression tests performed on a thermo-mechanical simulator over a range of temperatures $(250-500^{\circ}C)$ with strain rates of $0.0001-100s^{-1}$ and true strains of 0.1 to 0.6. The inputs for neural network model are strain, strain rate, and temperature and the output is flow stress. It was found that the trained model could well predict the flow stress for some experimental data that have not been used in the training. Workability of a material can be evaluated by means of power dissipation map with respect to strain, strain rate and temperature. Power dissipation map was constructed using the flow stress predicted from the neural network model at finer Intervals of strain, strain rates and subsequently processing maps were developed for hot working processes for AZ 31 Mg alloy. The safe domains of hot working of AZ 31 Mg alloy were identified and validated through microstructural investigations.
방사성 폐기물 처분장 주변의 지하수 유동 현상을 이해하기 위해 정상상태에서의 지하수 수치모델을 수립하였다. 지하수 수치모델은 절점과 부재로 구성된 network에 의해 균질, 비균질, 다층매질에서 지하수 흐름을 조사하는데 이용되었고 모델의 수치해는 해석해와 일치하는 결과를 가졌다. 또한 지하매질의 수리학적 특성과 균열지역의 영향에 의한 지하수 유동의 물리적 변화현상도 조사되었다. 처분장 주변의 지하매질에 대해 구성된 network과 계산된 지하수 속도의 방향을 이용하여 지하수의 가능한 이동경로를 산정하는 방법이 개발되어 방사성 폐기물 처분장에서 생태계로의 가능한 지하수의 이동속도 및 시간을 예측하였다.
A two dimensional analysis program for groundwater flow in fractured network was developed to analyze the influence of discontinuity characteristics on groundwater flow. This program involves the generation of discontinuities and also connectivity analysis. The discontinuities were generated by the probabilistic density function(P.D.F.) reflecting the characteristics of discontinuities. And the fracture network model was completed through the connectivity analysis. This program also involves the analysis of groundwater flow through the discontinuity network. The result of numerical experiment shows that the equivalent hydraulic conductivity increased and became closer to isotropic as the density and trace length increased. And hydraulic head decreased along the fracture zone because of much water-flow. The grouting increased the groundwater head around cavern. An analysis of groundwater flow through discontinuity network was performed around underground oil storage cavern which is now under construction. The probabilistic density functions(P.D.F) were obtained from the investigation of the discontinuity trace map. When the anisotropic hydraulic conductivity is used, the flow rate into the cavern was below the acceptable value to maintain the hydraulic containment. But when the isotropic hydraulic conductivity is used, the flow rate was above the acceptable value.
The aim of the present study is to find a good quality user equilibrium assignments under time varying condition. For this purpose, this study introduces a dynamic network loading method that can maintain correct flow propagation as well as flow conservation, and it develops a novel solution algorithm that does not need evaluation of the objective function by modifying the Schittenhelm (1990)'s algorithm. This novel algorithm turns out to be efficient and convenient compared to the conventional Frank-Wolfe (1956) algorithm because the former finds solutions based on routes rather than links so that it can maintain correct flow propagation intrinsically in the time-varying network conditions. The application of dynamic user equilibrium (DUE) assignment model with this novel solution algorithm to test networks including medium-sized one shows that the present DUE assignment model gives rise to high quality discrete time solutions when we adopt the deterministic queuing model for a link performance function, and we associate flows and costs in a proper way.
In this paper, we consider a queueing network model. where the population constraint within each subnetwork is controlled by a semaphore queue. The total number of customers that may be present in the subnetwork can not exceed a given value. Each node has a constant service time and the arrival process to the queueing network is an arbitrary distribution. A major characteristics of this model is that the lower layer flow is halted by the state of higher layer. We present some properties that the inter-change of nodes does not make any difference to customer's waiting time in the queueing network under a certain condition. The queueing network can be transformed into a simplified queueing network. A dramatic simplification of the queueing network is shown. It is interesting to see how the simplification developed for sliding window flow control, can be applied to multi-layered queueing network.
본 연구에서는 점진적인 유량 및 압력이 변화하는 상수관망에서 Rigid Water Column Theory를 이용하여 정상모형의 확장기간 모의해석보다 정확하고 수충격 해석보다는 계산비용 및 노력 측면에서 효율적으로 장시간 부정류 해석 모형을 개발하였다. 개발된 모형을 이용하여 실제관망에 대하여 24 시간 열 수요량을 고려한 부정류 해석 및 밸브폐쇄로 인한 수충격해석 모의에 적용하였고 해석 결과는 다음과 같다. 24 시간 일변화 모의의 경우에 수요량이 증가할 경우 모든 관로에서 압력감소가 나타났으며 수요량이 감소할 경우 압력증가가 나타났다. 그리고 일 수요량의 변화에 따라 나타난 절점에서의 유량 및 압력 변화폭은 각 절점마다 다르고 수요량과 유량의 변화양상이 반대로 나타나는 관로도 발생하고 있으며 KYPIPE2의 결과와 본 모형의 유량 및 압력차이도 발생하고 있어 상수관망의 동역학적 해석의 필요성이 대두되었다. 밸브폐쇄로 인한 수충격모의에 본 모형이 적용되었을 때 본 모형은 유체의 압축성을 무시함으로 인해 밸브 완전 폐쇄와 동시에 압력과 유량의 변화가 전 관망에 발생하였고 수충격모형은 유체의 탄성으로 인해 발생된 압력파의 도달시간이 필요함으로 압력과 유량변화가 지체되어 나타났으나 전체적인 변화양상 및 변화폭의 크기 등은 유사한 경향을 나타내어 본 모형의 적용성을 입증하였다. 본 연구에서 개발된 프로그램은 장기간 점진적인 관로 부정류를 비교적 정확하게 해석할 수 있을 것으로 판단되며 이를 이용하여 관로내 오염물의 확산해석, 수요량을 고려한 절점에서의 압력제어 및 누수저감, 장기간 관로내의 유량 및 압력 변화를 고려한 관망관리 등의 분야에서 효율적으로 이용될 수 있을 것으로 기대되었다.
For a reciprocating compressor of household refrigerators, a direct analogy between the pipe flow network and the electric circuit network has been utilized to set up a mathematical model for oil supply system. Individual lubrication elements of the oil supply system, such as propeller- installed oil cap, oil galleries, radial oil feeding holes, spiral oil grooves, and various sliding surfaces have been analogized by equivalent electric elements, and these have been combined together to form an electric circuit corresponding to the whole oil supply system. By solving the closed network equations of the model, oil flow rates at various lubrication elements could be obtained. Total amount of the oil flow rate drawn into the shaft has been measured and compared reasonably well with the prediction of the numerical simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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