Sammanfattning av denna webbsida: En ändlig elementmetod och en artificiell neural nätverksmodell har utvecklats för att simulera flödet genom Jeziorsko jordfyllningsdamm i Polen. Det utvecklade FEM kan simulera tvådimensionellt ostadigt och icke-uniformt flöde genom en icke-homogen och anisotropisk mättad och omättad porös kropp av en jordfyllningsdamm. För Jeziorsko damm, FEM modellen hade 5,497 triangulära element och 3,010 noder, med FEM nätverket görs tätare i dammen kroppen och i närheten av dränerings diken. Den ANN modell som utvecklats för Jeziorsko damm var en feedforward tre lager nätverk använder sig av sigmoid funktion som en aktivator och back-propagation algoritm för nätverksinlärning. Vattennivåerna på dammens uppströms- och nedströmssidor var indatavariabler och vattennivåerna i piezometrarna var målutgångarna i ANN-modellen. De två modellerna kalibrerades och verifierades med hjälp av de piezometerdata som samlats in på en del av Jeziorskodammen. De vattennivåer som modellerna beräknar på ett tillfredsställande sätt jämfört med de som mäts med piezometrarna. Modellresultaten visade också att ANN-modellen fungerade lika bra som och i vissa fall bättre än FEM-modellen. Denna fallstudie ger en inblick i ANN:s lämplighet och dess konkurrenskraft gentemot FEM för att förutsäga sippring genom en dämpkropp.
Ref. REF jämför Artificial Neural Networks (ANN) och Finite Element Method Models (FEM) och drar slutsatsen att ANN kan upptäcka anomalier sippra på dammar.
Case Study: Finite Element Method and Artificial Neural Network Models for Flow through Jeziorsko Earthfill Dam in Poland
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Hydraulic Engineering', 'mag_field_of_study': ['Geology']}