Optimization of water distribution networks using developed binary genetic algorithm and hydraulic model software
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 445
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_ARWW-7-1_004
تاریخ نمایه سازی: 19 دی 1399
چکیده مقاله:
The optimal design of urban water distribution networks is a significant issue that has been of critical interest in the water industry for many years. The optimal design of the distribution network aims to find the best solution for transferring water from the reservoir to consumers at the lowest cost. In this study, optimization of the water distribution network (ZONE 1 of Ilam city, Iran) was performed using the fast messy genetic algorithms (FMGA) tool in the hydraulic model for three different pipe networks. Also, these networks were optimized by using a combination of EPANET and an in-house developed binary genetic algorithm in MATLAB. The costs of the optimized hydraulic networks of polyethylene and polypropylene pipes were lower, respectively, by 20.56 % and 52.94 % compared to the consulting company's original designs, while for the glass fiber reinforced plastic pipe (GRP) pipe network the cost increased by 12.61 %. Also, the results of a developed algorithm for polyethylene pipe decreased by 22.13 %.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Setareh Heydari
Department of Water Engineering, Faculty of Agriculture, Ilam University, Ilam, Iran.
Jafar Mamizadeh
Department of Water Engineering, Faculty of Agriculture, Ilam University, Ilam, Iran.
Javad Sarvarian
Department of Water Engineering, Faculty of Agriculture, Ilam University, Ilam, Iran.
Goodarz Ahmadi
Department of Mechanical and Aeronautical Engineering, Faculty of Engineering, Clarkson University, Potsdam, USA.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :