Overtopping Analysis Using Neural Networks

Medina, Josep R.; González-Escrivá, Jose A.; Garrido, Joaquín M.; Rouck, Julien De

doi:10.1142/9789812791306_0182

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“…Ir takes into account the influence of wave steepness and structure slope angle, determining the type of wave breaking on the slope. The influence of wave steepness, slope angle or Ir on overtopping were reported by Pedersen (1996), Hebsgaard et al (1998) and Medina et al (2002), among others. Bruce et al (2009) concluded that γf increases with Ir and thus Ir affected the overtopping rates.…”

mentioning

confidence: 71%

“…The methodology described herein was used to obtain an explicit formula from the CLASH NN model, and it is similar to the methodology used by both Medina et al (2002) to predict overtopping, and Garrido and Medina (2012) to estimate the coefficient of reflection of Jarlantype breakwaters. The methodology does not guarantee the exact same result when using the same database and explanatory variable list, but it does provide an explicit formula which may successfully emulate the neural network "black-box" estimator.…”

Section: General Outlinementioning

confidence: 99%

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Explicit Wave-Overtopping Formula for Mound Breakwaters with Crown Walls Using CLASH Neural Network–Derived Data

Molines

Medina

2016

J. Waterway, Port, Coastal, Ocean Eng.

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Based on the CLASH Neural Network (CLASH NN), a new 16-parameter overtopping estimator (Q6) is developed for conventional mound breakwaters with crown wall, both with and without toe berm. Q6 is built-up using the overtopping estimations given by the CLASH NN and checked using the CLASH database. Q6 is compared to other conventional overtopping formulas, and the Q6 obtained the lowest predicting errors. Q6 provides overtopping predictions similar to the CLASH NN for CMBW but using only six explanatory dimensionless variables (Rc/Hm0, Ir, Rc/h, Gc/Hm0, Ac/Rc and a toe berm variable based on Rc/h) and two reduction factors (γf and γβ).Q6 describes explicit relationships between input variables and overtopping discharge and hence it facilitates use in engineering design to identify cost-effective solutions and to quantify the influence of variations in wave and structural parameters.

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confidence: 71%

Section: General Outlinementioning

confidence: 99%

Explicit Wave-Overtopping Formula for Mound Breakwaters with Crown Walls Using CLASH Neural Network–Derived Data

Molines

Medina

2016

J. Waterway, Port, Coastal, Ocean Eng.

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“…The neural network methodology with pruned neural networks (NN) used by Medina et al (2002) was used to model the nonlinear relationship observed between CR and the structural and wave conditions. Pruned NN models by Evolutionary Strategies can be considered multiparametric nonlinear regression methods which are able to capture hidden complex nonlinear relationships between input and output variables.…”

Section: Analysis Of Resultsmentioning

confidence: 99%

Study of Reflection of New Low-Reflectivity Quay Wall Caisson

Garrido¹,

León²,

Berruguete³

et al. 2011

Int. Conf. Coastal. Eng.

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This paper presents a new low-reflectivity quay wall caisson based on the formation of cell circuits. The cell circuit lengths can be adapted to the specific wave climate conditions at the construction site to obtain the best performance. Results from physical model tests of conventional and cell circuit caissons are described, as well as the construction process and steel reinforcement, which turns out to be quite similar to highly reflective conventional caissons. Neural Network (NN) models are used to describe the nonlinear relationship observed between experimental coefficients of reflection (CR) and the structural and wave conditions for the new low reflectivity quay wall caisson.

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“…The methodology described herein was used to obtain an explicit formula from the CLASH NN model, which is similar to that used by both Medina et al (2002) to predict overtopping, and Garrido and Medina (2012) to estimate the coefficient of reflection of Jarlan-type breakwaters. The methodology does not guarantee exactly the same result…”

Section: Methodology To Build-up the New Overtopping Estimatormentioning

confidence: 99%

Wave overtopping and crown wall stability of cube and Cubipod-armored mound breakwaters

Molines¹

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A mi familia y amigosWave overtopping and crown wall stability of cube and Cubipod-armored mound breakwaters i AgradecimientosTras varios años de trabajo presento esta tesis doctoral, que no habría sido posible sin el apoyo de las personas que me rodean. Ha habido momentos fáciles y otros menos fáciles pero todos ellos forman parte de esta tesis. A todas las personas que han participado de ellos están destinadas estas líneas.A mis padres y mi hermano: siempre conmigo al pie del cañón para tenderme una mano amiga o un comentario agradable en momentos en los que se torcían algunas cosas.A mis amigos, con quienes en muchas ocasiones no he podido pasar todo el tiempo que desearía.A la gran familia formada en el Laboratorio de Puertos y Costas, con quienes he compartido este largo viaje de principio a fin. Quique y Vicente, ¿aún recordáis aquél día que como buenos estudiantes íbamos preguntando por PFC y terminamos en el despacho de Josep? Ahí empezó nuestra andadura por el LPC y la época en la que íbamos en pack indivisible por la escuela y fuera de ella. Gracias Tomás y Guille por regalarme muy buenos momentos, donde una simple carcajada aliviaba la tensión de todo un día. Y por supuesto a Ainoha, Gloria y Cesar, quienes me habéis sufrido durante la última etapa de la tesis y con los que comparto mi día a día.A Mapi, gracias por todos los ánimos y apoyo diario ininterrumpido. He recorrido contigo todo el camino y definitivamente, "juntos mola más". A mi director de tesis, Josep, quién me ha inculcado su pasión por la ingeniería marítima y con quién he pasado largos y buenos momentos contrastando resultados y opiniones. Junto con él, al resto de compañeros de la unidad de ingeniería marítima y a Pepe Andreu, Ana y Debra.A mis compañeros de SATO, donde estuve poco tiempo pero compartimos muchas experiencias. ResumenLa influencia del tipo de elemento del manto sobre el rebase de diques en talud se caracteriza habitualmente mediante el factor de rugosidad (γf). Sin embargo, en la literatura existen diferentes valores del factor de rugosidad para el mismo tipo de elemento. El factor de rugosidad no depende solo del tipo de elemento, número de capas y permeabilidad del núcleo sino también de la formulación y de la base de datos empleada. En la presente tesis se desarrolla y aplica una nueva metodología basada en técnicas de bootstrapping para caracterizar estadísticamente el factor de rugosidad de diferentes elementos (entre ellos el Cubípodo) sobre diferentes formulaciones de rebase. Se observan diferencias de hasta el 20% entre los factores de rugosidad óptimos y los que se proporcionan en la literatura. La porosidad del manto afecta notablemente al factor de rugosidad pero también a la estabilidad del manto; mayores porosidades proporcionan menor rebase pero también menor estabilidad hidráulica. Por ello, las porosidades de diseño recomendadas deben emplearse para evitar daños durante la vida útil.Fórmulas con pocas variables de entrada son sencillas de emplear pero absorben a través del factor de rugosidad toda la i...

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Overtopping Analysis Using Neural Networks

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