Kıyıya dik katı madde hareketi sonucu oluşan yığılma profilinin fiziksel modelle incelenmesi

Abstract

Bu çalışmada, kıyıya dik katı madde hareketi, dalga şartları, taban eğimi ve tabandaki malzeme özellikleri dikkate alınarak fiziksel bir modelle incelenmiş ve bu hareket sırasında oluşan kıyı profilindeki yığılma bölgesi geometrik parametreleri ve granülometri değişimi belirlenmiştir. Fiziksel model verileri kullanılarak yapılan analizlerle, yığılma bölgesi geometrik parametreleri için boyutlu ve boyutsuz denklemler kurulmuştur. Denklemlerin oluşturulmasında klasik regresyon analizi ve çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrileri teknikleri kullanılmıştır. Ayrıca yapay arı kolonisi (YAK), öğretme-öğrenme tabanlı optimizasyon (ÖÖTO) ve JAYA algoritmaları regresyon fonksiyonlarına uygulanarak boyutlu ve boyutsuz denklemler elde edilmiştir. Kurulan denklemlerin yanı sıra, fiziksel model verileri yapay sinir ağı (YSA) yöntemiyle de irdelenmiştir. Boyutlu ve boyutsuz YSA modelleri, geri yayılmalı algoritma, YAK, ÖÖTO ve JAYA algoritmaları kullanılarak oluşturulmuştur. Fiziksel model, kurulan denklemler, YSA ve literatürdeki ilgili denklem sonuçları karşılaştırılmıştır. Kurulan denklemlerin ve YSA modellerinin, literatürdeki denklemlerden çok daha iyi sonuç verdiği belirlenmiştir. Aynı zamanda yığılma profilinde, yığılma bölgesinin önü, tepesi, sırtı, kıyı çizgisi ve topuğu gibi kesitler tanımlanarak bu kesitlerdeki granülometrik değişimler incelenmiştir. Yapılan çalışmalar sonucunda yığılma önü, kıyı çizgisi ve yığılma topuğunda biriken malzemenin orijinal tabana göre irileşmekte olduğu, yığılma sırtında biriken malzemenin ise incelmekte olduğu belirlenmiştir. Yığılma tepesi için ise net bir değerlendirme yapılamamıştır. In this study, by taking in the consideration of wave height and period, bed slope and sediment diameter, cross-shore sediment movement was studied in a physical model and various berm geometric parameters and of the resultant accretion type profile were determined. Also sorting of sediment on accretion profile were examined. Regression analyses were made using of physical model data, then dimensional and non-dimensional equations were found for each parameter. Classical regression analyses and multivariate adaptive regression splines techniques were used to generate the equations. In addition, artificial bee colony (ABC), teaching–learning based optimization (TLBO) and JAYA algorithms were applied to regression functions to obtain dimensional and non-dimensional equations. The experimental results were also evaluated by using artificial neural networks (ANN) and the related berm geometric parameters were determined. Dimensional and non-dimensional ANN models were obtained by using back propagation, ABC, TLBO and JAYA algorithms. Results obtained from the tests were compared with results from the developed models and the equations given in the literature. It was concluded that the results of the equations and neural networks were better than those of cited in literature. Also, foreshore of accretion zone, crest of accretion zone, ridge of accretion zone, shoreline and toe of accretion zone were determined as sections in accretion profile than sorting of sediment in these sections were determined. In consequence of this study, it was clearly understood that finer material was accumulated on the ridge of accretion profiles, but coarser grains deposited on the front, shoreline and toe sections. There was not an assessment for crest of accretion zone.