1,720,970 research outputs found
Ogee Tipi Yan Savakların Savak Kapasitesinin Deneysel Olarak İncelenmesi
No full textSide weirs are structures placed parallel to the main channel or at certain angles in order to discharge excess water through side channels to prevent floods in the channels, to direct a certain amount of water to another place, and to control the level and flow rate of water in the main channels. Ogee type weir structures are among the most important parts of the accumulation structures. Weir structures are necessary to ensure the safety of the structure in case of any possible flood and to transfer the flood waters in a controlled or uncontrolled manner. In this study, it is aimed to experimentally investigate the sluice capacity of Ogee type weirs used as spillways in order to ensure the safety of the accumulation structures when they are used as side weirs. In addition, a flow coefficient equation was obtained for the side weir with Ogee profile and the validity of the equation was examined by comparing the values calculated as a result of this equation with the measurement results. According to the obtained results, it was seen that Ogee type side weirs have a better sluice performance compared to sharp-crested weirs and the calculation of the sluice flows with the obtained weir coefficient gave quite reliable results.Yan savaklar, kanallardaki taşkınların önüne geçebilmek amacıyla fazla suyun yan kanallarla deşarj edilmesi, suyun belli bir miktarının başka bir yere yönlendirilmesi, ana kanallardaki suyun seviyesinin ve debinin kontrol edilmesi amacıyla ana kanala paralel veya belirli açılarla yerleştirilen yapılardır. Ogee tipi savak yapıları biriktirme yapılarının en önemli kısımları arasındadır. Herhangi bir olası taşkın durumunda yapının güvenliğini sağlamak, taşkın sularını kontrollü veya kontrolsüz bir şekilde aktarabilmek için savak yapıları gereklidir. Bu çalışmada biriktirme yapılarının güvenliğini sağlamak için dolusavak olarak kullanılan Ogee tipi savakların yan savak olarak kullanılması durumunda savaklama kapasitesinin deneysel olarak araştırılması amaçlanmıştır. Ayrıca Ogee profiline sahip yan savak için bir debi katsayısı denklemi elde edilmiş ve bu denklem sonucunda hesaplanan değerler ile ölçüm sonuçları karşılaştırılarak denklemin geçerliliği irdelenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre Ogee tipi yan savakların keskin kenarlı savaklara göre daha iyi bir savaklama performansına sahip olduğu ve elde edilen savak katsayısı ile savaklanan debilerin hesabının oldukça güvenilir sonuçlar verdiği görülmüştür
Ogee Tipi Dolu Savaklar Üzerindeki Akımların Deneysel ve Nümerik Modellenmesi
No full textOgee tipi dolusavak, fonksiyonel uygunluğu ve yüksek güvenlik faktörü nedeniyle en çok tercih edilen savak tiplerinden biridir. Rezervuardaki debilerin ve su seviyelerinin kontrol edilmesi için acil durumlarda su seviyesinin düşürülmesi, normal nehir fonksiyonlarının sürdürülmesi ve fazla suyun tahliyesi gibi birçok kullanımı vardır. Bu çalışmanın temel amacı, ogee tipi dolusavağın laboratuvar ortamlarında açık kanal içinde deneyleri yapılarak üzerindeki akışın araştırılması ve sayısal model ile simüle edilmesidir. Fiziksel modelin birebir aynı boyutlardaki sayısal modeli açık kaynak kodlu ve ticari paket program olmak üzere iki farklı programla modellenmiştir. Modellerin belirlenen dört noktada akış derinlikleri ölçülmüştür. Sayısal analizde K-? ve K-? SST türbülans modelleri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, akış derinliklerini ve su yüzey profillerini simüle etmek için sayısal araçların yeterince gelişmiş olduğu kanıtlanmıştır.The Ogee type spillway is one of the most preferred sluice types due to its functional suitability and high safety factor. In order to control discharges and water levels in the reservoir, spillways have many uses for reducing water level in emergency situations such as reducing water level, maintaining normal river functions and draining water. The main purpose of this study is to investigate the flow of ogee type spillway in open channels in laboratory environments and to simulate it with numerical model. The physical model is modeled in two different programs as open source and commercial package program. Flow depths of the models were measured at four determined points. K-? and K-? SST turbulence models were used in numerical analysis. According to the results obtained, it has been proven that the numerical tools are sufficiently developed to simulate the flow depths and water surface profiles
Analytical and artificial neural network models to estimate the discharge coefficient for ogee spillway
Full text linkIn this study, analytical and Artificial Neural Network (ANN) model were used for determine the discharge coefficient of Ogee Spillways. For this aim, discharge coefficients of 11 different heads were calculated by using a test flume having 7.5 cm width, 15 cm depth and 5 m length, in the laboratory. Discharge coefficients were also computed by the formula for the same heads measured in the laboratory to investigate the accuracy of experimental setup. An ANN model was set by using the experimental results in order to estimate the discharge coefficient. Then, the performance of the ANN model was investigated. As the result, the coefficient of determination between ANN model and experimental setup is found R2= 0.98. ANN model is show a good consistency with experimental results
Modelling of precipitation streamflow data of Susurluk basin
No full textHidrolojik olaylar çok farklı parametrelerden etkilenmekte, dolayısıyla bir planlama sırasında zorluklar yaşanmaktadır. Değişkenler arasında kesin bir bağlantıdan söz edilememesi, algoritmaların ve istatistiksel yöntemlerin kullanımına teşvik etmektedir. Son yıllarda oldukça sık kullanılan modeller arasında Yapay Sinir Ağları ve Bulanık Mantık yöntemleri de bulunmaktadır. Bu çalışmada Susurluk Havzası'na ait 7 farklı Akım Gözlem İstasyonunun aylık ortalama akım verileri yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemleri ile modellenmiş ve Zaman Serileri modeli olan ARIMA modeli ile karşılaştırılmıştır. Havza üzerinde bulunan ve yağış gözlemi yapan meteoroloji istasyonları ile Thiessen Çokgeni oluşturularak her bir istasyona etki edebilecek yağış değerleri belirlenmiştir. Geçmiş aylara ve akım değerinin ait olduğu aya ait yağış verilerinin akım verileri ile korelasyonuna bakılarak yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemlerinde kullanılacak veri setleri oluşturulmuştur. Modelleme farklı yapılarda yapılmış ve en iyi performans gösteren yapı esas alınmıştır. Zaman serileri modelinde, uygun ARIMA modelini tahmin etmek amacıyla Otokorelasyon ve Kısmi Otokorelasyon Fonksiyonu grafikleri incelenmiştir. Ayrıca farklı ARIMA modelleri de denenerek Akaike Bilgi Kriterlerine göre en uygun model belirlenmeye çalışılmıştır. Modellerin kıyaslamasının yapılabilmesi için her bir modelin tahmin değerleri ile ölçüm değerleri grafikleri çizilmiş ayrıca Ortalama Karesel Hata değerleri ve R2 değerleri hesaplanarak hata performanslarına bakılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre yapay sinir ağları ve bulanık mantık modelleri, düşük R2 değeri olan iki akım gözlem istasyonu dışında kabul edilebilir sonuçlar üretebildiği görülmüştür.Hydrological events are affected many different parameters, so the difficulties experienced during the planning. There cannot be a definite connection between the Variables, encourages the use of algorithms and statistical methods. In recent years, Artificial Neural Networks and Fuzzy Logic techniques are among the quite common used models. In this study, monthly average flow data belong to 7 different Flow Observation Stations, which are in Susurluk Basin, are modeled with artificial neural networks and fuzzy logic methods and are compared with Time Series ARIMA model. Rainfall values that may affect the each station were determined by Thiessen Polygon formed with the meteorological stations which can make rainfall observation on the basin. Data sets that will be used for artificial neural network and fuzzy logic modeling, were set looking to correlation between flow data and rainfall data which belong to current month and ancient months. Modeling made of different structures and based on the best-performing. Autocorrelation and Partial Autocorrelation Function graphs were examined in order to estimate the appropriate time series ARIMA model. In addition, different ARIMA models are also tested according to the Akaike Information Criteria, to determine the most appropriate model. Graphs of measured and forecasted data were drawn in order to compare the models and Mean Squared Error and R2 values are also calculated and investigated. It was seen that both artificial neural networks and fuzzy logic model can produce acceptable results except two stations, which seen low R2 value, according to obtained results
Determination of water level fluctuations of Beyşehir lake using artificial neural networks
No full textİnsanoğlunun yaşamı için gerekli en temel unsur olan su, kültür, ekonomi ve en önemlisi de hayat demektir. Son yıllarda hızla artan insan nüfusunun su ihtiyacını karşılamak için, ülkeler sahip oldukları su kaynaklarından en iyi derecede faydalanmaya ve bu kaynaklan en iyi şekilde korumaya çalışmaktadır. Sahip olunan yüzeysel su miktarının belirlenmesi seviye gözlemleri ile sağlanabilir. Bu sayede gelecek için işletme politikaları geliştirilmekte ve belli periyotlar için su bütçeleri tayin edilebilmektedir. Bundan dolayı da özellikle tatlı su kaynaklarına ait seviyelerin en doğru ve en hızlı şekilde belirlenmesi önem kazanmaktadır. Bu çalışmada Konya Ovası Projesinin ana su kaynağı olan Beyşehir GöhVnün su seviyesi değişimleri Yapay Sinir Ağlan yöntemi ile belirlenmeye çalışılmıştır. DSİ tarafindan yapılan, 1962 ile 1990 yıllan arasına ait Giren akım-Kayıp akım, Yağış, Buharlaşma, Çekilen akım ve Seviye ölçümleri kullanılarak Yapay Sinir Ağlan yöntemi yardımı ile seviye değerleri elde edilmiş ve elde edilen değerler geleneksel yöntemlerden edinilen sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Beyşehir Gölü için yapılan bu çalışma ile, geleneksel yöntemlerle yapılan seviye ölçümlerinin değerlendirilmesinde karşılaşılan zorluk ve problemlerin ortadan kaldırılması ile sonuca en kısa sürede ulaşılması amaçlanmıştır.Water is the most essential material for human life and means culture, economy and life importantly. In recent years, countries are studying to make use of their own water resources and protect them from the increasing human population. The determination of the own surface water quantity can be achieved from level observations. By using these observations, development of management policies can be obtained and water budgets for specific periods can be arranged. Therefore, fast and precise determination of water levels is very important. In this study, water level changes of Beyşehir Lake that is the main water resource of Konya Plain Project, was studied with Artificial Neural Networks method. DSİ carried out the determination of level values with Artificial Neural Networks using Inflow - Loss flow, Rainfall, Evaporation, Drawn flow and Level measurements between years 1962 - 1990, and the obtained values were compared with the results of the traditional methods. With this study, performed for Beyşehir Lake, it was aimed to obtain the results in a very short time by eliminating the difficulties and problems faced during the traditional evaluation of level measurements
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Full text linkThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Variations on the Author
Full text link“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Full text linkWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts
Full text linkWe conducted a full-scale evaluative citation analysis study of scholars in the XML research field to explore just how different from each other author rankings resulting from different citation counting methods actually are, and to demonstrate the capability of emerging data and tools on the Web in supporting more realistic citation counting methods. Our results contest some common arguments for the continued
use of first-author citation counts in the evaluation of scholars, such as high correlations between author rankings by first-author citation counts and other citation
counting methods, and high costs of using more realistic citation counting methods that are not well-supported by the ISI databases. It is argued that increasingly available digital full text research papers make it possible for citation analysis studies to go beyond what the ISI databases have directly supported and to employ more
sophisticated methods
- …
