An Artificial Neural Network for Prediction of Front Slope Recession in Berm Breakwater
سال انتشار: 1396
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 125
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJCOE-1-4_005
تاریخ نمایه سازی: 27 اردیبهشت 1401
چکیده مقاله:
Berm breakwaters are used as protective structures against the wave attack where larger quarry materials as armor stone is scarce, or large quarry materials are available but using berm breakwater lowers the costs considerably. In addition, wave overtopping in berm breakwaters are significantly lower than the traditional ones for equal crest level because of the wave energy dissipation on the berm.The most important design parameter of berm breakwaters is its seaward berm recession which has to be well estimated. In this paper a method has been developed to estimate the front slope recession of berm breakwaters using artificial neural networks with high accuracy. Four different available data-sets from four experimental tests are used to cover wide range of sea states and structural parameters. The network is trained and validated against this database of ۱۰۳۹ data. Comparisons is made between the ANN model and recent empirical formulae to show the preference of new ANN model.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Alireza Sadat Hosseini
University of Tehran
Mehdi Shafieefar
Tarbiat Modares University
Omid Alizadeh
University of Tehran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :