نوع مقاله : مقاله پژوهشی
نویسندگان
1 دانشجوی دکتری، گروه مهندسی عمران، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد اراک، اراک، ایران
2 دانشیار، گروه مهندسی عمران، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد اراک، اراک، ایران
3 استادیار، گروه مهندسی شیمی، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد اراک، اراک، ایران
چکیده
اندازهگیری مستقیم منحنی نگهداشت آب خاک، پر زحمت، وقتگیر و هزینهبر می-باشد، 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 مورد استفاده قرار گرفت. بدین منظور، ابتدا با بهکارگیری الگوریتم ژنتیک و مدلهای متداول ریاضی مسئله بهینهسازی حل شده 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 Improved 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 Student, Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, Arak Branch, Islamic Azad University, Arak, Iran
2 Associate Professor, Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, Arak Branch, Islamic Azad University, Arak, Iran
3 Assistant Professor, Department of Chemical Engineering, Faculty of Engineering, Arak Branch, Islamic Azad University, Arak, Iran
چکیده [English]
Direct SWRC measurement is laborious, time consuming and costly. Therefore, mathematical models and optimization techniques are used to estimate its parameters. In this research, 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. For this purpose, first, the equations of optimization were solved by using genetic algorithm (GA) and conventional mathematical models, and using Taylor diagrams, R2 and computational time, the most appropriate model was selected. The Biomodal version of Fredlund-Xing (FX-b) and Brooks-Corney (BC) mathematical models with R2 of 0.913 and 0.825 respectively, presented the best and worst results of this stage. Then, using the most appropriate model, 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 showed an improvement of 16% of the average R2, by selecting the appropriate mathematical model and also using the I-Jaya.
کلیدواژهها [English]
- Matric Potential
- Meta-heuristic Algorithms
- Optimization
- Soil Texture
- Statistical Parameters