Experimental study and modeling of hydraulic jump for a suddenly expanding stilling basin using different hybrid algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydraulic jump is a highly important phenomenon for dissipation of energy. This event, which involves flow regime change, can occur in many different types of stilling basins. In this study, hydraulic jump characteristics such as relative jump length and sequent depth ratio occurring in a suddenly expanding stilling basin were estimated using hybrid extreme learning machine (ELM). To hybridize ELM, imperialist competitive algorithm (ICA), firefly algorithm (FA) and particle swarm optimization (PSO) metaheuristic algorithms were implemented. In addition, six different models were established to determine effective dimensionless (relative) input variables. A new data set was constructed by adding the data obtained from the experimental study in the present research to the data obtained from the literature. The performance of each model was evaluated using k-fold cross-validation. Results showed that ICA hybridization slightly outperformed FA and PSO methods. Considering relative input parameters, Froude number (Fr), expansion ratio (B) and relative sill height (S), effective input combinations were Fr–B–S and Fr–B for the prediction of the sequent depth ratio (Y) and relative hydraulic jump length (Lj/h1), respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».