research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
A Developed Model for Selecting Optimum Locations of Water Harvesting Dams Using GIS Techniques
تطوير نموذج لاختيار المواقع المثلى لسدود حصاد المياه بأستخدام تقنية نظم المعلومات الجغرافية

Authors: Rafa Hashim Al-Suhaili رافع هاشم السهيلي --- Raghad Hadi Hassan رغد هادي حسن
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2014 Volume: 20 Issue: 1 Pages: 98-113
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

An integrated GIS-VBA (Geographical Information System – Visual Basic for Application), model is developed for selecting an optimum water harvesting dam location among an available locations in a watershed. The proposed model allows quick and precise estimation of an adopted weighted objective function for each selected location. In addition to that for each location, a different dam height is used as a nominee for optimum selection. The VBA model includes an optimization model with a weighted objective function that includes beneficiary items (positive) , such as the available storage , the dam height allowed by the site as an indicator for the potential of hydroelectric power generation , the rainfall rate as a source of water . In addition to that (negative) penalty items are also included such as surface area, evaporation rate. In order to obtain precise results, an Artificial Neural Network (ANN) model was formulated and applied to correct the elevations of the Digital Elevation Model (DEM) map using real and DEM elevations of available selected control points. The application of the model is tested using a case study of a catchment area in Diyala and Wasit Governorate. The DEM file was corrected for elevations, using the developed ANN model .This model is found using SPSS – software. The correlation coefficient of this model is found to be (0.97) , with 3- hidden nodes and hyperbolic tangent and identity activation functions. Different weight scenarios for the objective function of the optimization model were adopted. The results indicate that different optimum dam locations can be observed for each case. Results indicate also that sometimes equal objective can be obtained but each has different reservoir volume and surface area.

تم بناء نوذج تكاملي باستخدام برامجيات نظم المعلومات الجغرافية وبرمجة فيجوال بيسك لاغراض التطبيق يمكن استخدامه لايجاد الموقع الامثل لسدود حصاد المياه من المواقع العديدة المحتملة في جابية معينة . يقوم النموذج بحساب دالة هدف موزونة باوزان معينة ولمواقع عديدة لوديان بالجابية وكذلك لعدة ارتفاعات للسدود في كل موقع بطريقة دقيقة وسريعة . يتضمن النموذج معايير ايجابية (موجبة) واخرى سلبية (سالبة) موزونة باوزان يمكن للمستخدم ان يختارها حسب اهمية كل معيار . من هذه المعايير الموجبة قابلية الخزن المتوفرة ، ارتفاع السد الممكن كمؤشر لقابلية انتاج الطاقة الكهربائية ، معدلات الامطار كمصدر للمياه . ومن المعايير السالبة استخدمت كجزاء مثل المساحة السطحية. وأوضحت النتائج بأن المواقع المثلى تتغير عند الاوزان المختلفة.احيانا يتوفر حلين مثالين لدالة هدف واحدة متساوية رغم اختلاف قيم حجم الخزان والمساحة السطحيةو لغرض ان تكون النتائج اكثر دقة تم بناء نموذج اخر هو نموذج الشبكات العصبية الذي يجب تطبيقه على خارطة نموذج الارتفاعات الرقمية .لتصحيح مناسيب النقاط اعتمادا على العلاقة بين الارتفاعات الحقيقية والارتفاعات التي يعطيها نموذج الارتفاعات لنقاط الضبط الارضي المتوفرة في المنطقة.(DEM)الرقمية.


Article
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

Authors: Rafa Hashim Al-Suhaili رافع هاشم السهيلي --- Rizgar Ahmed Karim رزكار أحمد كريم
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2014 Volume: 20 Issue: 2 Pages: 1-19
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

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.

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

English (2)


Year
From To Submit

2014 (2)