Numerical Modeling of Supercritical Open Channel Flow with Detached Eddy and Large Eddy Simulation

Kritik üstü açık kanal akımının üç boyutlu sayısal analizi, sonlu hacimler yöntemine dayalı ANSYS-Fluent ile yapılmıştır. Sayısal hesaplamalarda türbülanslı akımın karakteristiklerinin belirlenmesinde Large Eddy ve Realizable k-? tabanlı Detached Eddy Simülasyonu kullanılmıştır. Sayısal hesaplamalarda su yüzü profili, Akışkan Hacimleri Yöntemi ile elde edilmiştir. Kritik üstü akımın hız alanı Lazer Doppler Anemometresi kullanılarak ölçülmüştür. Sayısal modellerden elde edilen akım hızları ve su yüzü profilleri deneysel ölçümlerle karşılaştırılmış, Detached Eddy Simülasyon modelinin hız alanının hesaplanmasında ve su yüzü profilinin belirlenmesinde Large Eddy Simülasyon modeline göre daha başarılı olduğu görülmüştürThree-dimensional numerical analysis of supercritical open channel flow is performed by ANSYS FLUENT-based on the finite volume method. In the numerical analysis of supercritical turbulent flow, Large Eddy Simulation and Detached Eddy Simulation based on the Realizable k-? turbulence models are used in order to determine turbulence characteristics. The free surface profile is computed using Volume of Fluid method. The velocity field of supercritical open channel flow is measured using Laser Doppler Anemometry (LDA). Computational results for velocities and free surface profiles are compared with measured data. Comparisons show that the Detached Eddy Simulation model is more successful than Large Eddy Simulation in predicting the velocity field and free surface profile

Experimental and Numerical Analysis of Supercritical Open Channel Flow Downstream of a Sill

Açık kanalda eşik sonrası oluşan kritik üstü açık kanal akımının hız alanı, laboratuvar ortamında Lazer Doppler Anemometresi (LDA) ile ölçülmüş ve deney ile aynı koşullardaki akım için temel denklemler, sonlu hacimler yöntemine dayalı ANSYS-Fluent paket programı ile üç boyutlu olarak çözülmüştür. Sayısal hesaplamalarda, Reynolds Ortalamalı Navier Stokes (RANS) denklemlerine dayalı Realizable k-? türbülans kapatma modeli ve Large Eddy Simülasyon (LES) modeli kullanılmış, su yüzü profili Akışkan Hacimleri Yöntemi ile hesaplanmıştır. Sayısal modellerden elde edilen akım hızları ve su yüzü profilleri deneysel ölçümlerle karşılaştırılmıştır. Farklı iki modelin deneysel olarak doğrulanması amacıyla yapılan karşılaştırmalarda, Realizable k-? türbülans kapatma modelinin, hız alanının hesaplanmasında ve su yüzünün belirlenmesinde LES modeline göre daha başarılı olduğu görülmüştür.The velocity field of supercritical open channel flow downstream of a sill is measured using Laser Doppler Anemometry (LDA). Basic equations of the problem are solved by ANSYS-Fluent program package based on finite volume method for the flow case having the same experimental conditions. In the numerical simulations, Realizable k-? turbulence closure model based on the Reynolds Average Navier Stokes Equations and Large Eddy Simulation model are used for the simulation of turbulence, and the flow profile is computed using Volume of Fluid Method. Computational results for velocities and free surface profiles are compared with measured data. Experimental validations of the turbulence models show that the Realizable k-? turbulence model is more successful than LES in predicting the velocity field and free surface profiles under the present flow conditions

Estimation of Monthly Pan Evaporation Using Different Artificial Intelligence Methods in Adana Station

Buharlaşma, hidrolojik ve meteorolojik çalışmalarda önemli bir parametre olarak karşımıza çıkmakta ve buharlaşma tahmininin doğru yapılması ise su kaynaklarının geliştirilmesi, kontrol edilmesi ve yönetimi gibi çeşitli amaçlar için önem arz etmektedir. Son yıllarda, yapay zeka yöntemleri kullanan araştırmacılar arasında, hidroloji ve su kaynakları yönetimi konusu giderek daha popüler hale gelmektedir. Bu çalışmada, aylık ortalama buharlaşma tahminini elde etmek için Yapay Sinir Ağı (YSA), Bulanık Mantık Yapay Sinir Ağı (ANFIS) ve Gen Ekspresyon Programlama (GEP) yöntemleri kullanılmıştır. Aylık ortalama sıcaklık (Co), nem (%), rüzgar hızı (m/s), basınç (hPa), güneşlenme şiddeti (cal / cm2) ve güneşlenme süresi (saat) iklimsel verileri kullanılarak, Adana istasyonundaki aylık ortalama buharlaşma tahmin edilmiştir. Farklı girdi parametreleri kombinasyonları oluşturularak, YSA, ANFIS ve GEP metotları kullanılarak elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar neticesinde, kullanılan tüm metotların buharlaşma tahmininin kabul edilebilir derecede başarılı olduğu ancak ANFIS metodunda 6 girdili kombinasyonun, oluşturulan tüm modeller içerisinde en başarılı sonucu verdiği belirlenmiştirEvaporation is a primary process of water and heat loss for most of lakes and therefore a main component in both their energy and water budgets. Accurate estimation of evaporation is necessary for water and energy budget studies, water quality surveys, watermanagement and planning of hydraulic constructions. Evaporation is emerging as an important parameter in hydrological and meteorological studies and also it is important to estimate evaporation correctly for the development, controlling and management of the water resources. In recent years, artificial intelligence methods are becoming more popular among the researchers in hydrology and water resources management. In this study, Artificial Neural Network (ANN), Adaptive Network Based Fuzzy Inference Systems (ANFIS) and Gene Expressing Programming (GEP) were used to obtain the estimated monthly average evaporation. Using climatic data of monthly average temperature (oC), humidity (%) wind speed (m/s), pressure (hPa), solar radiation (cal / cm2) and sunshine duration (hours), the average monthly pan evaporation in Adana station was estimated. Creating different combinations of input parameters the results obtained from ANN, ANFIS and GEP were compared. According to the result obtained from different methods, all methods were found to be successful in estimating the evaporation but ANFIS method with 6 input combination is determined to be most successful in all models created

Numerical Modeling of B-Type Hydraulic Jump at an Abrupt Drop

The properties of a B-type hydraulic jump at an abrupt drop are analyzed experimentally and numerically for different flow cases. Using the Standart k-?, Shear Stress Transport and Reynolds Stress turbulence closure models, the governing equations are solved numerically usingANSYS-Fluent program package which is based on the Finite Volume Method. The Volume of Fluid (VOF) method is used to determine the free surface profile. Grid independence study is carried out using a Grid Convergence Index (GCI) analysis. The numerical results for the free surface and velocity profiles of flow from the present turbulence models are compared with experimental data. Mean square errors and mean absolute relative errors of measured and predicted free surface profiles and velocity fields indicate that Reynolds Stress Model is more successful turbulence closure model than the other two for the determination of surface profile and velocity field of the B-type hydraulic jumpThe properties of a B-type hydraulic jump at an abrupt drop are analyzed experimentally and numerically for different flow cases. Using the Standart k-?, Shear Stress Transport and Reynolds Stress turbulence closure models, the governing equations are solved numerically usingANSYS-Fluent program package which is based on the Finite Volume Method. The Volume of Fluid (VOF) method is used to determine the free surface profile. Grid independence study is carried out using a Grid Convergence Index (GCI) analysis. The numerical results for the free surface and velocity profiles of flow from the present turbulence models are compared with experimental data. Mean square errors and mean absolute relative errors of measured and predicted free surface profiles and velocity fields indicate that Reynolds Stress Model is more successful turbulence closure model than the other two for the determination of surface profile and velocity field of the B-type hydraulic jum

Comparison of Different Artificial Neural Networks for Rainfall-Runoff Modeling

Bir drenaj havzası üzerindeki yağış-akış ilişkisinin doğru belirlenmesi önemli bir konudur. Son yıllarda Yağış-Akış ilişkisinin modellenmesinde, Yapay Sinir Ağları, Genetik Algoritma ve Bulanık Mantık gibi Yapay Zeka Yöntemleri yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Bu çalışmada, Orta Fırat Havzasında bulunan 2157 numaralı akım gözlem istasyonuna ait aylık ortalama akım verileri ile 17204 numaralı yağış gözlem istasyonuna ait aylık toplam yağış verileri arasındaki ilişki yapay sinir ağları metotlarından İleri Beslemeli Geri Yayınım Sinir Ağı (İBGYSA), Genelleştirilmiş Regresyon Yapay Sinir Ağı (GRYSA) ve Radyal Tabanlı Yapay Sinir Ağı (RTYSA) ile araştırılmış ve ardından bu sonuçlar daha klasik bir yöntem olan Çoklu Doğrusal Regresyon (ÇDR) yöntemi ile karşılaştırılmıştır. Akım ve yağış verilerinin girdi olarak kullanıldığı bu çalışmada yeni akım değerleri tahmin edilmiştir. Çalışma sonunda kullanılan tüm yapay sinir ağı yöntemlerinin ÇDR yöntemine göre daha iyi sonuç verdiği görülmüştür. RTYSA yöntemiyle tahmin edilen akım değerlerinin, kullanılan diğer yapay sinir ağı yöntemleriyle tahmin edilen değerlere kıyasla gözlenen akım değerlerine daha iyi yakınsadığı belirlenmiştirThe correct estimation of rainfall-runoff relationship on a drainage basin is an important issue. In recent years, artificial intelligence methods such as; Artificial Neural Networks (ANN), Genetic Algorithms (GA), and Fuzzy Logic (FL) are used in modeling the rainfall-runoff relations. In this paper the relations between the average monthly flow data from the flow observation station numbered as 2157 and the monthly total rainfall data from the rainfall observation station numbered as 17204 located in the Central Euphrates river basin are investigated by using the feed-forward back-propagation neural network (FFBPNN), generalized regression neural networks (GRNN) and radial based artificial neural networks (RBANN). The results are compared using Multi Linear Regression (MLR) method. New flow values are estimated by this procedure that uses the flow and rainfall data as input. Results of the study show that, all the artificial neural networks models used in this study is found to be better results according to MLR results. It is determined that, RBANN model converges the observed flow values better than the other artificial neural networks models used in this stud