Result: Analysis of a Mathematical Model for Drilling System With Reverse Air Circulation by Using the ANN-BHCS Technique
CC BY NC ND
Further Information
En el presente artículo, el análisis matemático del sistema de perforación con circulación de aire inversa se presenta mediante una novedosa técnica híbrida de red neuronal artificial de alimentación directa (ANN) y algoritmo de búsqueda de cuco basado en biogeografía (BHCS). Se construye una solución en serie con pesos desconocidos para las ecuaciones diferenciales que representan el problema de perforación. Se analizan cinco casos numéricos para mostrar la efectividad de nuestro método para la solución de ecuaciones diferenciales. A partir de los resultados experimentales, se investiga que nuestro procedimiento de computación suave tiene una mejor tasa de convergencia a la mejor solución en comparación con las técnicas más avanzadas. A partir de los gráficos de soluciones, se establece que nuestros resultados están de acuerdo con las soluciones de referencia. Cabe señalar que nuestra técnica es fácil de implementar y se puede utilizar para cualquier modelo matemático que contenga ecuaciones diferenciales no lineales. El resumen gráfico de este artículo se da en la Figura (1).
Dans le présent article, l'analyse mathématique du système de forage avec circulation d'air inverse est présentée par une nouvelle technique hybride de réseau neuronal artificiel à anticipation (ANN) et d'algorithme de recherche de coucou basé sur la biogéographie (BHCS). Une solution en série est construite avec des poids inconnus pour les équations différentielles représentant le problème de forage. Cinq cas numériques sont analysés pour montrer l'efficacité de notre méthode de résolution d'équations différentielles. À partir des résultats expérimentaux, il est étudié que notre procédure de calcul logiciel a un meilleur taux de convergence vers la meilleure solution par rapport aux techniques de pointe. A partir des graphes de solutions, il est établi que nos résultats sont en accord avec les solutions de référence. Il est à noter que notre technique est facile à mettre en œuvre et peut être utilisée pour tout modèle mathématique contenant des équations différentielles non linéaires. Le résumé graphique de cet article est donné à la figure (1).
In the present article, mathematical analysis of drilling system with reverse air circulation is presented by a novel hybrid technique of feed forward artificial neural network (ANN) and biogeography based cuckoo search (BHCS) algorithm. A series solution is constructed with unknown weights for the differential equations representing the drilling problem. Five numerical cases are analysed to show the effectiveness of our method for solution of differential equations. From the experimental outcomes, it is investigated that our soft computing procedure has better rate of convergence to the best solution as compared to state-of-the-art techniques. From solution graphs, it is established that our results are in agreement with the reference solutions. It is noted that our technique is easy to implement and can be used for any mathematical model containing nonlinear differential equations. The graphical abstract of this article is given in Figure (1).
في هذه المقالة، يتم تقديم التحليل الرياضي لنظام الحفر مع دوران الهواء العكسي من خلال تقنية هجينة جديدة لتغذية الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) وخوارزمية البحث عن الوقواق القائمة على الجغرافيا الحيوية (BHCS). يتم إنشاء حل متسلسل بأوزان غير معروفة للمعادلات التفاضلية التي تمثل مشكلة الحفر. يتم تحليل خمس حالات عددية لإظهار فعالية طريقتنا لحل المعادلات التفاضلية. من النتائج التجريبية، تم التحقيق في أن إجراء الحوسبة الناعمة لدينا لديه معدل تقارب أفضل مع أفضل الحلول مقارنة بأحدث التقنيات. من الرسوم البيانية للحلول، ثبت أن نتائجنا تتفق مع الحلول المرجعية. تجدر الإشارة إلى أن تقنيتنا سهلة التنفيذ ويمكن استخدامها لأي نموذج رياضي يحتوي على معادلات تفاضلية غير خطية. الملخص الرسومي لهذه المقالة مذكور في الشكل رقم (1).