Özet:
Bu tez çalışmasında, eğrisel geniş başlıklı savaklara ait debi katsayısının (Cd ) belirlenmesi için deneysel modelleme, hesaplamalı akışkanlar dinamiği (CFD) ve yapay zekâ yöntemleri kullanılarak üç farklı eğrisel geniş başlıklı savak geometrisinde 14 farklı akım durumunda toplam 42 adet deneysel ölçüm gerçekleştirilmiştir. Ölçümü yapılmış savak tiplerine yeni bir savak geometrisi ilave edilmiş ve sayısal modelleme kullanılarak toplamda dört savak tipi için 160 tane Cd hesap edilmiştir. Teorik olarak hesaplanan Cd değerleri, Destek Vektör Makinesi (DVM), Evrişimsel Sinir Ağları (ESA), Random Forest (RF) ve CatBoost yöntemleri kullanılarak tahmin edilmiştir. Cd katsayısı ile Froude sayısı (Fr) arasında çok yüksek düzeyde pozitif bir ilişki bulunduğu ve H/P oranının Cd üzerindeki etkisinin büyük ölçüde olduğu görülmüştür. Savak yüksekliğinin artmasıyla, sabit debi koşulları altında memba su derinliği ve toplam enerji yükünün arttığı; buna karşılık akımın Froude sayısının azalma eğilimi gösterdiği tespit edilmiştir. Cddeğerlerini yapay zeka tekniklerinin tahmin etme performanslarını değerlendirmek için Ortalama Karesel Hata (OKH), Karesel Ortalama Hata Karekökü (KOKH), Ortalama Göreceli Hata (OGH), Belirleme Katsayısı (R2 ) ve Açıklanan Varyans Puanı (AVP) parametreleri kullanılmıştır. Kullanılan performans metriklerine göre ESA yönteminin Cd ’yi belirlemede diğer yöntemlere kıyasla daha başarılı olduğu belirlenmiştir.
