کاربرد روش تاگوچی در کاهش تعداد آزمایش‌ها و بهینه‌سازی پارامتر‌‌های شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی: پایداری سنگ‌چین در اطراف پایه‌‌ پل)

نوع مقاله : مقاله کامل (پژوهشی)

نویسندگان

1 دانشگاه محقق اردبیلی. دانشکده فنی و مهندسی. مهندسی عمران. مهندسی و مدیریت منابع آب. فارغ التحصیل کارشناسی ارشد

2 دانشیار گروه مهندسی عمران، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران

3 استادیار دانشکده مهندسی عمران دانشگاه تربیت دبیر شهید رجایی تهران

چکیده

در تحقیق حاضر از روش تاگوچی، که یکی از روش‌های طراحی آزمایش‌ها است، جهت کاهش تعداد آزمایش‌های تجربی و همچنین تنظیم پارامتر‌‌های ورودی در طراحی شبکه عصبی مصنوعی استفاده می‌شود. برای این منظور از نتایج مطالعه آزمایشگاهی قبلی که مربوط به پدیده پایداری سنگچین در اطراف پایه پل است به عنوان مطالعه موردی استفاده شد. همچنین قابلیت پیش‌بینی تاگوچی در مقایسه با نتایج حاصل از شبکه عصبی مصنوعی نیز مورد بررسی قرار گرفت. نتایج نشان داد که با استفاده از روش تاگوچی می‌توان تعداد آزمایش‌ها را به ترتیب به میزان 89 و 87 درصد نسبت به مطالعه محققین قبلی و روش فاکتوریل کامل کاهش داد. همچنین تحلیل حساسیت پارامترهای موثر نشان داد که دبی جریان به عنوان مؤثرترین پارامتر بر پایداری سنگچین در اطراف پایه پل است. در نهایت جهت تعیین شرایط هیدرولیکی پایداری سنگچین، اقدام به تنظیم پارامترهای شبکه عصبی مصنوعی با استفاده از روش تاگوچی شد که نتایج حاصل نشان‌دهنده دقت بالای این روش در برآورد نتایج آزمایشات با ضریب هم‌بستگی 97/0 بود. نتایج تحلیل حساسیت پارامترهای ورودی شبکه عصبی نیز نشان داد که تابع انتقال بیشترین تأثیر را بر روی نتایج شبکه عصبی مصنوعی دارد.

کلیدواژه‌ها


Atarodi, A., Karami, H., Ardeshir, A. and Hosseini, Kh. (2020). Optimization of the Geometric Parameters of the Protective Spur Dike using Taguchi Method and GRA. Journal of Water and Soil Science. 1(24), 13-26. (In Persian)
Beeravelli, V.N., Chanamala, R., Rayavarapu, U.M. R. and Kancherla, P.R. (2018). An Artificial Neural Network and Taguchi Integrated Approach to the Optimization of Performance and Emissions of Direct Injection Diesel Engine. European Journal of Sustainable Development Research, 2(2), 16. https://doi.org/10.20897/ejosdr/85412.
Braddock, R.D., Kremmer, M.L. and. Sanzogni, L. (1998). Feed‐forward artificial neural network model for forecasting rainfall run‐off. Environmetrics: The official journal of the International Environmetrics Society, 9(4), 419-32.
Dalir, M., Ziaei, A. and Sheikh Rezazadeh Nikou, N. (2021). Investigation of Trapping, Sedimentation and Volumetric Fraction Efficiency of Vortex Settling Basin Using Taguchi Method. Iranian Journal of Soil and Water Research. 52(5), 1337-1350. (In Persian)
Demuth, H. and Beale, M. (1992). Neural Network Toolbox: User's Guide: for Use with Matlab. MathWorks Incorporated.
Kant, S. (2017). Application of Taguchi OA array and Artificial Neural Network for Optimizing and Modeling of Drilling Cutting Factors. International Journal of Theoretical and Applied Mechanics, 12(1), 1-2.
Karimaei Tabarestani, M. and Zarrati, A.R. (2013). Design of stable riprap around aligned and skewed rectangular bridge piers. Journal of Hydraulic Engineering, 139(8), 911-6.
Karimaei Tabarestani, M. and Zarrati, A.R. (2019). December. Local scour depth at a bridge pier protected by a collar in steady and unsteady flow. Water Management, 172(6), 301-311.
Karimaei Tabarestani, M. (2020). Effect of correlation between hydraulic parameters on reliability analysis of designed riprap around bridge pier, Journal of Water and Soil Science, 14 (4), 51-68. (In Persian)
Kia, M. (2010). Neural Network in Matlab. Kian Rayane Sabz Publications. (In Persian)
Menhaj, M.B. (2018). Fundamentals of Neural Networks. Volume 1: Computational Intelligence. Amirkabir University of Technology. (In Persian)
Ranjbar-Zahedani, M., Keshavarzi, A., Khabbaz, H., Ball, J.E. (2021). Optimizing flow diversion structure as an effective pier-scour countermeasure. Journal of Hydraulic Research. 59(6), 963-976. https://doi.org/10.1080/00221686.2020.1862321.
Rashno, E., Zarrati A.R. and Karimaei Tabarestani, M. (2020). Design of riprap for bridge pier groups. Canadian Journal of Civil Engineering, 47, 516-522.
Razavizadeh, S. and Dargahian, F. (2018). Optimization of Artificial Neural Network Structure in Prediction of Sediment Discharge Using Taguchi Method. Iran-Watershed Management Science & Engineering. 43(12), 89-97. (In Persian)
Rezazadeh, R., Barani, G.A. and Naseri, A. (2019). Application of artificial neural networks in estimation of scour depth around the bridge pier with sticky sediments. (Research Note). Journal.of Hydraulics. 14(1), 141-149. (In Persian)
Rostamabadi, M., Salehi Neyshabouri, A.A and Zarrati, A.R. (2013). Optimization of Geometric Parameters of Submerged Vane in Straight Alluvial Channel with Taguchi Method and GRA. Modares Civil Eng. Journal. 13, 79-93. (In Persian)
Rostamabadi, M. (2017). Determining the optimal value of height and position of calming blocks using studies designed by Taguchi and complete factorial methods. Journal of Hydraulics. 12(2), 35-44. (In Persian)
Roy, R. (1990). A primer on the Taguchi method. Society of Manufacturing Engineers, New York.
Soukhtanlou, E., Teymourtash, A.R and Mahpeykar, M.R. (2018). Proposal of experimental relations for determining the number of sides of polygonal hydraulic jumps. Modares Mechanical Engineering. 18(1), 273-280. (In Persian)
Taguchi, G., Chowdhury, S. and Wu, Y. (2005). Taguchi's quality engineering handbook. Wiley.
Yao, A.W. and Chi, S.C. (2004). Analysis and design of a Taguchi–Grey based electricity demand predictor for energy management systems. Energy Conversion and Management, 45(7-8), 1205-17.
Zanjirchi, S.M., Hatami, M.M., Kadkhodazadeh, H.R and Banifatemeh, S.A.M. (2015). Improving the efficiency of forecasting productivity, using a Taguchi experiment design approach (case study: food industries in Iran). Productivity Management (Beyond Management). 8(32), 69-87. (In Persian).