نوع مقاله : مقاله پژوهشی
نویسندگان
1 دانشجوی دکتری، گروه مهندسی عمران، دانشکده فنی و مهندسی، واحد اراک، دانشگاه آزاد اسلامی، اراک، ایران
2 دانشیار، گروه مهندسی عمران، دانشکده فنی و مهندسی، واحد اراک، دانشگاه آزاد اسلامی، اراک، ایران
3 استادیار، گروه مهندسی شیمی، دانشکده فنی و مهندسی، واحد اراک، دانشگاه آزاد اسلامی، اراک، ایران
چکیده
اندازهگیری مستقیم منحنی نگهداشت آب خاک، پرزحمت، وقتگیر و هزینهبر میباشد، لذا از مدلهای ریاضی و فنهای بهینهسازی برای برآورد پارامترهای آن استفاده میشود. در این پژوهش، روش I-JAYA برای حل مسئله بهینهسازی معرفی و توسعه داده شد. برای بررسی کارایی این روش، 12 نمونه خاک با 6 بافت متفاوت از 9 منطقه مختلف دنیا مورداستفاده قرار گرفت. بدین منظور، ابتدا با بهکارگیری الگوریتم ژنتیک و مدلهای متداول ریاضی مسئله بهینهسازی حلشده و با استفاده از نمودارهایTaylor ، متوسط شاخص ضریب تعیین و زمان محاسباتی، مناسبترین مدل انتخاب شد. مدل ریاضی Fredlund-Xing در حالت دو-وجهی و مدل Brooks-Corney بهترتیب با متوسط ضریب تعیین 913/0و 825/0، بهترین و بدترین نتایج این مرحله را ارائه دادند. سپس با استفاده از مناسبترین مدل، مسئله بهینهسازی با الگوریتمهای DE، SSA، JAYA و همچنین I-JAYA حل شده و مقادیر متوسط ضریب تعیین بهترتیب 919/0، 931/0، 921/0 و 958/0 بهدست آمد. نتایج حاکی از ارتقا 16% متوسط شاخص ضریب تعیین، با انتخاب مدل مناسب ریاضی و همچنین استفاده از روش I-JAYA میباشد.
کلیدواژهها
موضوعات
عنوان مقاله [English]
Investigation of Mathematical Model and Development of I-JAYA Method to Optimally Estimate the Parameters of Soil Water Retention Curve
نویسندگان [English]
- Reza Askary 1
- Mohsen Najarchi 2
- Hossein Mazaheri 3
1 PhD Scholar, Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, Arak Branch, Islamic Azad University, Arak, Iran
2 Assoc. Professor, Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, Arak Branch, Islamic Azad University, Arak, Iran
3 Assist. Professor, Department of Chemical Engineering, Faculty of Engineering, Arak Branch, Islamic Azad University, Arak, Iran
چکیده [English]
Direct soil water retention curve (SWRC) measurement is laborious, time-consuming, and expensive. To estimate its parameters, mathematical models and optimization approaches are applied. In this study, an improved alternative method to solve the optimization problem was introduced and developed. To evaluate the efficiency of this method, 12 soil samples with 6 different textures from 9 different regions of the world were used. The optimization equations were solved using a genetic algorithm (GA) and standard mathematical models, and the best model was chosen based on Taylor diagrams, R2, and computing time. The Bimodal versions of Fredlund-Xing (FX-b) and Brooks-Corney (BC) mathematical models represented the best and poorest findings of this stage, with R2 values of 0.913 and 0.825, respectively. Then, the optimization problem is solved with differential evolution (DE), Salp Swarm Algorithm (SSA), Jaya, and improved Jaya (I-Jaya) method, and the mean values of R2 were obtained 0.919, 0.931, 0.921, and 0.958, respectively. The results indicated a 16% improvement in the average R2, by selecting the suitable mathematical model and also using the I-Jaya.
کلیدواژهها [English]
- Matric Potential
- Meta-heuristic Algorithms
- Optimization
- Soil Texture
- Statistical Parameters