Revista Internacional de Avances en Tecnología
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abstracto

Comparación de redes neuronales artificiales y enfoques de regresión para la evaluación del rendimiento hidrodinámico del rompeolas de un cuarto de círculo

N Vivekanandan

El rompeolas de un cuarto de círculo (QBW) es un rompeolas semicircular modificado, que es similar al cajón y consiste en un rompeolas de un cuarto de círculo. superficie enfrentada al oleaje incidente, con fondo horizontal y pared posterior vertical y generalmente se asientan sobre cimientos de montículos de escombros. QBW se puede construir como emerge con y sin perforaciones que pueden ser de un lado o de ambos lados. Mediante estas perforaciones, la energía se disipa debido a la formación de remolinos y se crean turbulencias en el interior de la cámara hueca. En este documento, los datos recopilados del trabajo experimental llevado a cabo en el Instituto Nacional de Tecnología de Surathkal se analizan trazando los gráficos no dimensionales del coeficiente de reflexión, la altura de la ola reflejada y la altura de la ola incidente para varios valores de inclinación de la ola. Estos valores se utilizan para la predicción de QBW adoptando enfoques de red neuronal artificial (ANN) y regresión (REG). En ANN, las redes de función de base radial y perceptrón multicapa (MLP) se consideran para entrenar los datos de la red. La prueba de bondad de ajuste (GoF), a saber, la estadística de prueba de Kolmogorov-Smirnov y el análisis de rendimiento del modelo (MPA), a saber, el coeficiente de correlación, el error absoluto medio y la eficiencia del modelo, se aplican para verificar la idoneidad de los enfoques ANN y REG para lo observado. datos. Los resultados de la prueba GoF y MPA indican que el MLP es más adecuado para la evaluación del rendimiento hidrodinámico de QBW.