سیستم خود تنظیمی برای مدلسازی رفتار سد بر مبنای شبکه های عصبی مصنوعی تکاملی

بیشتر روش های موجود برای مدلسازی رفتار سد، فرض می نماید که سازه مدل شونده به طور موقت تغییر ناپذیر است و نیاز به یک مجموعه پایدار و ثابتی از پارامتر های ورودی دارد. در کاربردهای واقعی، تغییرات دائمی سازه و خرابی های دستگاه اندازه گیری می تواند منجر به یک موقعیتی شود که در آن، یک مدل انتخاب شده، ناپایدار باشد. بنابراین، توسعه سیستمی که قادر به تولید اتوماتیک مناسب ترین مدل سد برای یک موقعیت باشد، لازم است. دراین مقاله، ما یک سیستم خود تنظیمی را برای مدلسازی رفتار سد بر مبنای شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) بهینه شده برای شرایط مفروض با استفاده از الگوریتم های ژنتیکی (GA) ارائه می نماییم. سیستم، در کل یک فرایند تکاملی و پویا، تطبیق های تقریبا واقعی را از معماری ANN طبق سنسور های فعال جاری و یک پایگاه داده اندازه گیری موجود، اجرا می نماید. این مدل با استفاده از بررسی موردی سد Grancarvano ( در رودخانه Trebisjica در جمهوری صربستان) تایید شد جاییکه جابجایی های شعاعی یک نقطه درون سازه سد به عنوان تابعی از منبع آب جریان بالادستی (سر آب)، دما و پیرشدگی (استهلاک خواص ماده در اثر گذشت زمان)، مدل می شو

Most of the existing methods for dam behavior modeling presuppose temporal immutability of the modeled structure and require a persistent set of input parameters. In real-world applications, permanent structural changes and failures of measuring equipment can lead to a situation in which a selected model becomes unusable. Hence, the development of a system capable to automatically generate the most adequate dam model for a given situation is a necessity. In this paper, we present a self-tuning system for dam behavior modeling based on artificial neural networks (ANN) optimized for given conditions using genetic algorithms (GA). Throughout an evolutionary process, the system performs near real-time adjustment of ANN architecture according to currently active sensors and a present measurement dataset. The model was validated using the Grancarevo dam case study (at the Trebisnjica river located in the Republic of Srpska), where radial displacements of a point inside the dam structure hav