TY - JOUR ID - TI - Optimal Dimensions of Small Hydraulic Structure Cutoffs Using Coupled Genetic Algorithm and ANN Model الأبعاد المثالية لحواجب منشأ هيدروليكي صغير بأستخدام مدمج خوارزميةً وراثيةً ونموذجَ شبكة عصبية اصطناعية AU - Rafa Hashim Al-Suhaili رافع هاشم السهيلي AU - Rizgar Ahmed Karim رزكار أحمد كريم PY - 2014 VL - 20 IS - 2 SP - 1 EP - 19 JO - Journal of Engineering مجلة الهندسة SN - 17264073 25203339 AB - A genetic algorithm model coupled with artificial neural network model was developed to find the optimal values of upstream, downstream cutoff lengths, length of floor and length of downstream protection required for a hydraulic structure. These were obtained for a given maximum difference head, depth of impervious layer and degree of anisotropy. The objective function to be minimized was the cost function with relative cost coefficients for the different dimensions obtained. Constraints used were those that satisfy a factor of safety of 2 against uplift pressure failure and 3 against piping failure.Different cases reaching 1200 were modeled and analyzed using geo-studio modeling, with different values of input variables. The soil was considered homogeneous anisotropic. For each case, the length of protection (L) and the volume of the superstructure (V) required to satisfy the factors of safety mentioned above were calculated. These data were used to obtain an artificial neural network model for estimating (L) and (V) for a given length of upstream cutoff (S1), length of downstream cutoff (S2), head difference (H), length of floor (B), depth of impervious layer (D) and degree of anisotropy (kx/ky). A MatLAB code was written to perform a genetic algorithm optimization modeling using the obtained ANN model .The obtained optimum solution for some selected cases were compared with the Geo-studio modeling to find the length of protection required in the downstream side and volume required for superstructure. Values estimated were found comparable to the obtained values from the Genetic Algorithm model.

تم في هذا البحث بناء نموذج الأمثلية باستخدام تقنية جينات الوراثبة و تقنية الشبكات العصبية الصناعية لايجاد الأبعاد المثلى للقواطع الاساس في كل من المقدم و المؤخر و كذلك طول الارضية الاساس و طول الحماية المطلوبة في المؤخر في المنشات الهيدروليكية. تم ايجاد هذه الابعاد لقيم معطات لكل من اعلى فرق للشحنة بين مقدم و مؤخر المنشاء, و لعمق طبقة صماء و درجة التباين في قيم خواص التربة مع الاتجاه. دالة الهدف التي تم ايجاد القيم الصغرى لها هي دالة الكلفة بمعاملات كلفة نسبية. اما المحددات المستخدمة في النموذج فهي معاملات الامان ضد ضغط الاصعاد و غليان التربة بقيم 2, 3 على التوالي.تم نمذجة عدة حالات وصل الى 1200حالة باستخدام برنامج Geo-studio. في هذه النمذجة تم اعتبار التربة متجانسة و ذات تباين مع الاتجاه. لكل حالة تم حساب طول الحماية L و حجم المنشاء V المطلوبة لتحقيق معاملات الامان المشار اليها أعلاه. تم استخدام البيانات الخاصة بالحالات اعلاه لبناء نموذج شبكات العصبية لحساب L و V لقيم معطات من عمق القاطع في المقدم (S1), عمق القاطع في المؤخر(S2) و فرق الشحنة بين المقدم و المؤخر(H), طول الارضية (B), عمق طبقة الصماء (D)و درجة التباين (kx/ky) مع الاتجاه في خواص التربة.تم كتابة برنامج Matlab لنموذج الجينات الوراثية يستخدم نموذج شبكات العصبية المشار اليه اعلاه. باستخدام هذا النموذج تم ايجاد الحل الامثل لبعض الحالات المختارة و تم مقارنتها بالنتائج المناظرة التي تم الحصول عليها باستخدام برنامج Geo-studio كانت نتائج النموذجين متقاربة. ER -