Diagnostyka doboru średnic przewodów wodociągowych za pomocą sztucznych sieci neuronowych typu MLP: przykład obliczeniowy

• Autorzy: Dawidowicz J.

Warianty tytułu

EN

Diagnostics diameter selection of water pipes by using MLP artificial neural networks: case of study

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Obliczenia systemów dystrybucji wody wykonywane są najczęściej wielokrotnie, gdyż po pierwszych obliczeniach z reguły nie uzyskuje się poprawnego rozwiązania z technicznego punktu widzenia. Pojawiają się różnorodne problemy, które powinny być rozpoznane i zlokalizowane. Po każdym przebiegu obliczeniowym następuje ocena wyników, korekta danych i kolejne obliczenia. Przyjmując, że obliczenia są wieloetapowym procesem mającym na celu uzyskanie właściwego rozwiązania, można mówić obliczeniach jako o procesie obliczeniowym oraz diagnostyce procesu obliczeniowego. W niniejszym artykule zamieszczono przykład obliczeniowy metody diagnostycznej, mającej na celu ocenę poprawności doboru średnic przewodów wodociągowych. Proponowana metoda opiera się na teorii diagnostyki procesów oraz modelowania neuronowego.

EN

Calculations of water distribution systems are the most frequently performed, because after the first calculations the correct solution, from a technical point of view, are generally not obtained. After each run the calculation takes evaluation of the results, correction of data and next calculation. Assuming that the calculation is a process to obtain the right solutions, we can talk about the process of calculation and diagnosis of the calculation. This article provides an example of calculation diagnostic method aimed at assessing the selection of diameter water pipes. The proposed method is based on the theory of diagnostic processes and neural modelling.

Słowa kluczowe

PL

system dystrybucji wody; obliczenia hydrauliczne; dobór średnic; diagnostyka procesów; sieci neuronowe

EN

water distribution system; hydraulic calculations; selection of diameters; diagnostics processes; neural networks

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
• Czasopismo: Budownictwo i Inżynieria Środowiska
• Rocznik: 2015
• Tom: Vol. 6, no. 2
• Strony: 61--68
• Opis fizyczny: Bibliogr. 20 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Dawidowicz J.

• Wydział Budownictwa i Inżynierii Środowiska, Politechnika Białostocka, ul. Wiejska 45A, 15-351 Białystok

Bibliografia

• Biedugnis S. (1998). Metody informatyczne w wodociągach i kanalizacji. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa.
• Bishop C. M. (1996). Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford Univ. Press.
• Bridle J.S. (1990). Probabilistic interpretation of feedforward classification network outputs, with relationships to statistical pattern recognition. W: Neurocomputing: Algorithms, Architectures and Applications. Fogelman-Soulie F., Herault J. (Eds.), Springer-Verlag, 227-236.
• Cholewa W., Kaźmierczak J. (1995). Diagnostyka techniczna maszyn. Przetwarzanie cech sygnałów. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice.
• Dawidowicz J. (2015). Diagnostyka procesu obliczeń systemu dystrybucji wody z zastosowaniem modelowania neuronowego. Biblioteka Inżynierii Środowiska, Rozprawy Naukowe nr 268, Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej.
• Gupta R.K. (2006). Analysis and Control of Flows in Pressurized Hydraulic Networks. PhD, UNESCO-IHE Institute, Delft.
• Knapik K. (2000a). Dynamiczne modele w badaniach sieci wodociągowych. Wydawnictwo Politechniki Krakowskiej, Kraków.
• Knapik K. (2000b). Dynamiczne modele sieci wodociągowej. Czasopismo Techniczne, nr 54-57-Ś, 23-31.
• Knapik K., Bajer J. (2010). Wodociągi. Podręcznik dla studentów wyższych szkół technicznych. Wydawnictwo Politechniki Krakowskiej, Kraków.
• Kościelny J.M. (2002a) Metodologia diagnostyki procesów. W: Diagnostyka procesów. Modele. Metody sztucznej inteligencji. Zastosowania. Monografia Komitetu Automatyki i Robotyki PAN. Red. J. Korbicz, J.M. Kościelny, Z. Kowlczuk, W. Cholewa. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 57-110.
• Kościelny J.M. (2002b). Modele w diagnostyce procesów. W: Diagnostyka procesów. Modele. Metody sztucznej inteligencji. Zastosowania. Monografia Komitetu Automatyki i Robotyki PAN. Red. J. Korbicz, J.M. Kościelny, Z. Kowlczuk, W. Cholewa. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 29-55.
• Kulbik M. (2004). Komputerowa symulacja i badanie terenowe miejskich systemów wodociągowych. Monografie 49, Wydawnictwa Politechniki Gdańskiej, Gdańsk.
• Masters T. (1996). Sieci neuronowe w praktyce. Programowanie w języku C++. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa.
• Mielcarzewicz Wł. (2000). Obliczanie systemów zaopatrzenia w wodę. Wyd. II, Arkady, Warszawa.
• Orłowski R. (1997). Modelowanie matematyczne przepływów ustalonych w systemach wodociągowych. Zeszyty Naukowe Politechniki Gdańskiej, Gdańsk.
• Osowski S. (2000). Sieci neuronowe do przetwarzania informacji. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa.
• Rossman L.A. (2000). EPANET 2 User’s manual, EPA/600/R-00/057. National Risk Management Research Laboratory, U.S. Environmental Protection Agency, Cincinnati, OH, USA.
• Siwoń Z. (1998). Hydraulic analysis of water distribution systems. Environment Protection Engineering, Vol. 24, No. 3-4, 5-14.
• Tadeusiewicz R. (1993). Sieci neuronowe. Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa.
• Walski M.T., Chase D.V., Savic D.A., Grayman W.M., Beckwith S., Koelle E. (2003). Advanced Water Distribution Modeling And Management. Haestad Methods Solution Center, Haestead Press.