<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE ArticleSet PUBLIC "-//NLM//DTD PubMed 2.7//EN" "https://dtd.nlm.nih.gov/ncbi/pubmed/in/PubMed.dtd">
<ArticleSet>
<Article>
<Journal>
				<PublisherName>مهندسین مشاور طرح و تحقیقات آب و فاضلاب اصفهان</PublisherName>
				<JournalTitle>مجله آب و فاضلاب</JournalTitle>
				<Issn>1024-5936</Issn>
				<Volume>28</Volume>
				<Issue>4</Issue>
				<PubDate PubStatus="epublish">
					<Year>2017</Year>
					<Month>09</Month>
					<Day>23</Day>
				</PubDate>
			</Journal>
<ArticleTitle>Prediction of the Velocity Contours in Triangular Channel with Non-uniform Roughness Distributions by Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System</ArticleTitle>
<VernacularTitle>تخمین کانتورهای سرعت در کانال مثلثی با توزیع زبری غیر یکنواخت با استفاده از سیستم تطبیقی استنتاج فازی-عصبی</VernacularTitle>
			<FirstPage>47</FirstPage>
			<LastPage>57</LastPage>
			<ELocationID EIdType="pii">48963</ELocationID>
			
<ELocationID EIdType="doi">10.22093/wwj.2017.1143.1</ELocationID>
			
			<Language>FA</Language>
<AuthorList>
<Author>
					<FirstName>سارا</FirstName>
					<LastName>بردستانی</LastName>
<Affiliation>دانش‌آموخته کارشناسی ارشد، گروه مهندسی عمران، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان</Affiliation>

</Author>
<Author>
					<FirstName>محمد</FirstName>
					<LastName>گیوه چی</LastName>
<Affiliation>استادیار، گروه مهندسی عمران، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان</Affiliation>

</Author>
</AuthorList>
				<PublicationType>Journal Article</PublicationType>
			<History>
				<PubDate PubStatus="received">
					<Year>2015</Year>
					<Month>08</Month>
					<Day>04</Day>
				</PubDate>
			</History>
		<Abstract>Triangular channels have different applications in many water and wastewater engineering problems. For this purpose investigating hydraulic characteristics of flow in these sections has great importance. Researchers have presented different prediction methods for the velocity contours in prismatic sections. Most proposed methods are not able to consider the effect of walls roughness, the roughness distribution and secondary flows. However, due to complexity and nonlinearity of velocity contours in open channel flow, there is no simple relationship that can be fully able to exactly draw the velocity contours. In this paper an efficient approach for modeling velocity contours in triangular open channels with non-uniform roughness distributions by Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) has been suggested. For training and testing model, the experimental data including 1703 data in triangular channels with geometric symmetry and non-uniform roughness distributions have been used. Comparing experimental results with predicted values by model indicates that ANFIS model is capable to be used in simulation of local velocity and determining velocity contours and the independent evaluation showed that the calculated values of discharge and depth-averaged velocity from model information are precisely in conformity with experimental values.</Abstract>
			<OtherAbstract Language="FA">&lt;strong&gt;کانال‌های مثلثی &lt;/strong&gt;&lt;strong&gt;در &lt;/strong&gt;&lt;strong&gt;مهندسی آب و فاضلاب کاربردهای متنوعی دارند؛ از این رو مشخصات هیدرولیکی جریان در این مقاطع از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. پژوهشگران روش‌های مختلفی برای تخمین کانتورهای سرعت در مقاطع منشوری ارائه کرده‌اند. اکثر روش‌های ارائه شده اثر زبری جداره‌ها، نحوه توزیع زبری و جریان‌های ثانویه را بررسی نمی‌کنند. با این حال به‌علت پیچیدگی و غیرخطی بودن کانتورهای سرعت در مجاری روباز، هیچ رابطه ساده‌ای وجود ندارد که بتواند به‌طور دقیق کانتورهای سرعت را تخمین بزند. در این پژوهش رهیافتی کارآمد به‌منظور مدل‌سازی کانتورهای سرعت در کانال‌های مثلثی روباز با توزیع زبری غیر یکنواخت، با استفاده از سیستم تطبیقی استنتاج فازی- عصبی ارائه شد. برای آموزش و ارزیابی مدل از اطلاعات آزمایشگاهی شامل 1703 داده در مجاری مثلثی با تقارن هندسی و توزیع زبری غیر یکنواخت استفاده شد. مقایسه نتایج آزمایشگاهی با مقادیر تخمینی توسط مدل نشان می‌دهد که مدل &lt;/strong&gt;&lt;strong&gt;ANFIS&lt;/strong&gt;&lt;strong&gt;، قابلیت کاربرد در شبیه‌سازی سرعت موضعی و تعیین کانتورهای سرعت را به خوبی داراست و ارزیابی مستقل نشان می‌دهد که مقادیر دبی و سرعت متوسط عمقی محاسبه شده از اطلاعات مدل، با دقت زیادی منطبق بر مقادیر آزمایشگاهی است.&lt;/strong&gt;</OtherAbstract>
		<ObjectList>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">کانال مثلثی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">کانتور سرعت</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">سرعت متوسط عمقی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">سیستم تطبیقی استنتاج فازی- عصبی</Param>
			</Object>
		</ObjectList>
<ArchiveCopySource DocType="pdf">https://www.wwjournal.ir/article_48963_2b91c2fd40be8fef663893c114d1a29e.pdf</ArchiveCopySource>
</Article>
</ArticleSet>
