Equação utilizando redes neurais artificiais para estimar perda de carga em tubos gotejadores - DOI: 10.7127/rbai.v8n200224

Resumo

Propor uma equação ajustada com rede neural artificial (ANN) para estimar a perda de carga em tubos emissores com emissores “in-line” do tipo cilíndrico, motivou a realização do presente estudo. As variáveis de entrada do modelo: perda de carga que ocorre entre dois emissores consecutivos; espaçamento entre emissores; diâmetro interno do tubo; área média da seção transversal de escoamento do emissor; velocidade média de escoamento da água no tubo e viscosidade cinemática da água foram obtidas experimentalmente e normalizadas no intervalo de 0 a 1. Cinco repetições para cada uma das seis diferentes estruturas de ANNs do tipo perceptron de múltiplas camadas (MLP) foram treinadas no pacote neuralnet do software R. A estrutura MLP com seis neurônios na camada de entrada, seis na oculta e um na camada de saída foi escolhida para desenvolver o modelo. Os modelos de ANN e análise dimensional, apresentaram erro absoluto máximo de 0.324 kPa e 1.647 kPa, respectivamente. Conclui-se que ANNs melhoraram o ajuste em relação ao modelo de análise dimensional.