Diseño de una red neuronal para la predicción de valores del diagrama de Moody.

Abstract

El presente trabajo describe el diseño de una red neuronal, con el objeto de obtener el factor de fricción en el diagrama de Moody, el mismo que está inmerso en la ecuación de Darcy-Weisbach, que calcula las pérdidas por fricción en tuberías. En primera instancia, se revisa y selecciona en la literatura disponible, temarios sobre mecánica de fluidos y redes neuronales, que justifiquen técnicamente la investigación en cuestión. Posteriormente se plantea una metodología para realizar la tabulación del diagrama de Moody obteniendo una base de 724 datos de puntos notables. Luego se caracterizó una arquitectura de red neuronal que mejor se ajuste a la aplicación de la investigación, la misma que tiene como datos de entrada el número de Reynolds y la rugosidad relativa. Se entrenó varios diseños de red neuronal tipo backpropagation y se seleccionó la que presentó mejores resultados, eligiendo una topología 2-30-30-1 que exhibió un error porcentual medio de 0.162%. Finalmente, se validó y comprobó el comportamiento de la red neuronal para cada una de las curvas del diagrama de Moody, demostrando que el diseño no se encuentra sobre ajustado o bajo ajustado, corroborando que se tiene un buen desempeño fuera de la muestra y es capaz de dar solución al problema.