Determination of the Inside Diameter of Pressure Pipes for Drinking Water Systems Using Artificial Neural Networks
The fifth-degree polynomial equation determines the diameter in pressurized drinking water systems. The input variables are Q: flow (m3/s), H: pressure drop (m); L: pipe length (m); ε: roughness (m), ϑ: kinematic viscosity (m2/s), and Ʃk: sum of minor loss coefficients (dimensionless). After applyin...
Автори: | García-Ubaque, Cesar-Augusto, Ladino-Moreno, Edgar-Orlando, García-Vaca, María-Camila |
---|---|
Формат: | Online |
Мова: | eng |
Опубліковано: |
Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia
2022
|
Предмети: | |
Онлайн доступ: | https://revistas.uptc.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/14037 |
Схожі ресурси
- Схожі ресурси
-
Modeling of the friction factor in pressure pipes using Bayesian Learning Neural Networks
за авторством: Ladino Moreno, Edgar Orlando, та інші
Опубліковано: (2022) -
A predictive model for the identification of the volume fraction in two-phase flow
за авторством: Ruiz-Diaz, C M, та інші
Опубліковано: (2021) -
Neural network study for the subject demand forecasting
за авторством: Terán-Villanueva, Jesús David, та інші
Опубліковано: (2019) -
Neural Model for the Prediction of Volume Losses in the Aging Process of Rums
за авторством: García-Castellanos, Beatriz, та інші
Опубліковано: (2020) -
Fractographic classification in metallic materials by using 3D processing and computer vision techniques
за авторством: Bastidas-Rodríguez, Maria Ximena, та інші
Опубліковано: (2016)