کاربرد روش تاگوچی در کاهش تعداد آزمایش ها و بهینه سازی پارامتر های شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی: پایداری سنگ چین در اطراف پایه پل)
Publish place: Journal of Hydraulics، Vol: 16، Issue: 4
Publish Year: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: Persian
View: 216
This Paper With 15 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JHYDAN-16-4_005
تاریخ نمایه سازی: 24 اسفند 1400
Abstract:
در تحقیق حاضر از روش تاگوچی، که یکی از روش های طراحی آزمایش ها است، جهت کاهش تعداد آزمایش های تجربی و همچنین تنظیم پارامتر های ورودی در طراحی شبکه عصبی مصنوعی استفاده می شود. برای این منظور از نتایج مطالعه آزمایشگاهی قبلی که مربوط به پدیده پایداری سنگچین در اطراف پایه پل است به عنوان مطالعه موردی استفاده شد. همچنین قابلیت پیش بینی تاگوچی در مقایسه با نتایج حاصل از شبکه عصبی مصنوعی نیز مورد بررسی قرار گرفت. نتایج نشان داد که با استفاده از روش تاگوچی می توان تعداد آزمایش ها را به ترتیب به میزان ۸۹ و ۸۷ درصد نسبت به مطالعه محققین قبلی و روش فاکتوریل کامل کاهش داد. همچنین تحلیل حساسیت پارامترهای موثر نشان داد که دبی جریان به عنوان موثرترین پارامتر بر پایداری سنگچین در اطراف پایه پل است. در نهایت جهت تعیین شرایط هیدرولیکی پایداری سنگچین، اقدام به تنظیم پارامترهای شبکه عصبی مصنوعی با استفاده از روش تاگوچی شد که نتایج حاصل نشان دهنده دقت بالای این روش در برآورد نتایج آزمایشات با ضریب هم بستگی ۹۷/۰ بود. نتایج تحلیل حساسیت پارامترهای ورودی شبکه عصبی نیز نشان داد که تابع انتقال بیشترین تاثیر را بر روی نتایج شبکه عصبی مصنوعی دارد.
Keywords:
Authors
سارا اسفندمز
دانشگاه محقق اردبیلی. دانشکده فنی و مهندسی. مهندسی عمران. مهندسی و مدیریت منابع آب. فارغ التحصیل کارشناسی ارشد
اتابک فیضی
دانشیار گروه مهندسی عمران، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران
مجتبی کریمایی طبرستانی
استادیار دانشکده مهندسی عمران دانشگاه تربیت دبیر شهید رجایی تهران
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper 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 Paper لینک شده اند :