Intelligent Flow Friction Estimation
المؤلفون المشاركون
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-04-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Nowadays, the Colebrook equation is used as a mostly accepted relation for the calculation of fluid flow friction factor.
However, the Colebrook equation is implicit with respect to the friction factor ( λ ).
In the present study, a noniterative approach using Artificial Neural Network (ANN) was developed to calculate the friction factor.
To configure the ANN model, the input parameters of the Reynolds Number (Re) and the relative roughness of pipe ( ε / D ) were transformed to logarithmic scales.
The 90,000 sets of data were fed to the ANN model involving three layers: input, hidden, and output layers with, 2, 50, and 1 neurons, respectively.
This configuration was capable of predicting the values of friction factor in the Colebrook equation for any given values of the Reynolds number (Re) and the relative roughness ( ε / D ) ranging between 5000 and 108 and between 10−7 and 0.1, respectively.
The proposed ANN demonstrates the relative error up to 0.07% which had the high accuracy compared with the vast majority of the precise explicit approximations of the Colebrook equation.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Brkić, Dejan& Ćojbašić, Žarko. 2016. Intelligent Flow Friction Estimation. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099698
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Brkić, Dejan& Ćojbašić, Žarko. Intelligent Flow Friction Estimation. Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099698
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Brkić, Dejan& Ćojbašić, Žarko. Intelligent Flow Friction Estimation. Computational Intelligence and Neuroscience. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099698
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099698
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر