Modelling the Effects of Hydraulic Force on Strain in Hydraulic Structures Using ANN (Haditha Dam in Iraq as a Case Study)
Notice bibliographique
Résumé
The strain on any structure is a critical issue worldwide, resulting from loads on the structure. An exact prediction at all the expected strains ranges on the dam will pave the way for better dam management under different discharges. The main aims of the present paper are to study the behaviour of strains on the dam and create a model based on ANN techniques that can be used to predict the strain on the model of the Haditha dam. The ANN is a computational model that simulates the method neurons work in the human brain. The research includes a study of the strains on the dam body and the gate. The input of the present model includes gate opening, discharge, depth of upstream water, and force on the dam body and gate. The model has been applied by using 150 actual testes of strain in the hydraulic laboratory. The model has been achieved by using a MATLAB software with hyperbolic sigmoid transfer function and three nodes. The accuracy of the model was achieved by using some statistical indicators. The results show the ANN is capable of predicting the strain on the Haditha dam with high accuracy. The regression for both strains on the dam body and the gate was more than 89% for all training, validation, testing, and all samples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».