Evaluando el aprendizaje automático frente a un modelo matemático para estimar la distribución de esfuerzos cortantes transversales en un canal rectangular
Autores: Lashkar-Ara, Babak; Kalantari, Niloofar; Sheikh Khozani, Zohreh; Mosavi, Amir
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Evaluando el aprendizaje automático frente a un modelo matemático para estimar la distribución de esfuerzos cortantes transversales en un canal rectangular
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Sujetos importantes
Ingeniería hidráulica
Distribución transversal
Canal rectangular
Esfuerzos cortantes
Entropía de Tsallis
Programación genética
Sistema de inferencia neurodifuso adaptativo
Distribución de esfuerzos cortantes
Observaciones de laboratorio
Tubo de Preston
Relaciones de aspecto
Análisis de sensibilidad
Parámetro influyente
Canal rectangular liso
Parámetro adimensional
Coordenada transversal
Profundidad del flujo
Modelado
Estimación efectiva
Algoritmos
Licencia
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Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
Uno de los temas más importantes de la ingeniería hidráulica es la estimación confiable de la distribución transversal en el canal rectangular de tensiones de corte en el lecho y en las paredes. Este estudio hace uso de la entropía de Tsallis, la programación genética (GP) y el sistema de inferencia neurodifuso adaptativo (ANFIS) para evaluar la distribución de tensiones de corte (SSD) en el canal rectangular.
Descripción
Uno de los temas más importantes de la ingeniería hidráulica es la estimación confiable de la distribución transversal en el canal rectangular de tensiones de corte en el lecho y en las paredes. Este estudio hace uso de la entropía de Tsallis, la programación genética (GP) y el sistema de inferencia neurodifuso adaptativo (ANFIS) para evaluar la distribución de tensiones de corte (SSD) en el canal rectangular.