Hareketli tabanlı akarsularda yan savak civarındaki oyulma derinliklerinin genetik ifadeli programlama ile belirlenmesi

Yan savaklar su yüksekliğinin kontrol altında tutulması, sistemdeki atık suyun deşarj edilmesi ve debi ölçümü gibi amaçlar için kullanılan ve de genel olarak akarsular üzerine inşa edilen hidrolik yapılardır. Hareketli tabanlı akarsularda en sık karşılaşılan hidrolik problemlerin başında oyulma problemi gelmektedir. Yerel oyulmalar köprü ayaklarında, yan savaklarda veya su bentlerinde hasara ve yıkılmaya sebep olabilmektedir. Laboratuvar koşullarında ya da model ortamında yapılan araştırmalarda elde edilen veriler yerel oyulmanın hidrolik etmenlerinin anlaşılmasında kullanılabilmektedir. Hareketli tabanlı akarsularda yan savak civarındaki oyulma olayını araştıran çalışmalar literatürde mevcut olup; bu çalışmalardaki yöntemler genellikle fiziki model üzerindeki deneysel çalışmalar olarak ele alınmaktadır. Literatürde matematiksel model üzerinden oyulma derinliğinin incelendiği çalışma sayısı ise sınırlıdır. Bu çalışmada hareketli tabanlı akarsularda yan savak civarındaki oyulma derinlikleri Genetik İfadeli Programlama kullanılarak matematiksel olarak modellenmiştir. Modelimizde hareketli tabanlı doğrusal kanalda elde edilen temiz su oyulması ve hareketli taban oyulması deneysel verileri kullanılmıştır. Bu tez çalışmasında modeller oluşturulurken bağımsız boyutsuz değişkenler; rölatif akım hızı (V/Vkr), boyutsuz yan savak uzunluğu (L/b ), rölatif yan savak kret yüksekliği ((h1-p)/h1) ve taban malzemesi dane çapı (d50/p) kullanılarak çıkış verisi rölatif denge oyulma derinliği(Hd/p) elde edilmiştir. Oluşturulan 8 GEP modelinden Model-1, Model-2 ve Model-3'e ait formülasyonlar ve ifade ağaçları çalışmada sunulmuş, diğer modellerin de sonuçları verilmiştir. Çalışma sonucunda matematiksel modellemede hesaplanan değerler ile fiziki modelde ölçülen değerler karşılaştırılarak, modelin iyi bir performans gösterdiği belirlenmiş ve hareketli tabanlı akarsularda yan savak civarındaki oyulma derinliklerinin Genetik İfadeli Programlama kullanılarak belirlenebileceği ortaya konulmuştur.