شرح مختصر : در این تحقیق از نخستین کاربرد شبکه های عصبی یعنی تقریب توابع برای تقریب دیاگرام مودی برای استخراج ضریب اصطکاک دارسی که در محاسبات مربوط به افت فشار سیال لوله ها ناشی از اصطکاک ،استفاده می شود.در مکانیک سیالات ضریب اصطکاک دارسی یا از نمودار مودی استخراج می شود و یا از فرمول های نیمه تجربی مانند معادله کلمبرک محاسبه می شود. در این مقاله تعداد ۱۲۰۰ نمونه از دو داده ورودی به نام عدد بی بعد رینولدز و زبری نسبی لوله تولید کرده ایم که داده های معلوم مسئله هستند و بصورت تصادفی و در محدوده مشخص انتخاب شده اند و۱۲۰۰ نمونه داده خروجی ضریب اصطکاک دارسی است که از روی نمودار مودی و با استفاده از داده های ورودی استخراج شده و به عنوان داده ای آموزش برای شبکه عصبی طراحی شده در نظر گرفته شده اند. آموزش شبکه را با دو سری داده انجام شده است یک سری داده های معمولی و خام و سری دوم داده هایی که ورودی های آنها بصورت غیر خطی نورمالایز لگاریمی شده اند و تفاوت خطای نهایی آنها مورد بررسی قرار گرفته شده است. بعد از آموزش شبکه و رسیدن به سطح خطای مطلوب ،ضریب اصطکاک را از برنامه گرفته و وارد قسمت دوم برنامه برای محاسبه افت فشار لوله ناشی از اصطکاک سیال با جدار لوله برای جریان کاملا فراگیر و لوله با قطر ثابت کرده و افت هد اصلی را بدست آورده ایم.فهرست :مقدمهتوضیحاتی در مورد جریان در لوله ها و دیاگرام مودیافت فشارشبیه سازی شبکه عصبیداده های ورودی و خروجیآموزش شبکه عصبی با جعبه ابزار Matlabتوضیح جز به جز برنامه نوشته شدهخروجی شبکهبررسی نمودارهای استخراج شدهتعیین تعداد نورون های لایه پنهانمثالی از محاسبه افت فشار در یک لوله با استفاده از برنامه نوشته شدهخروجی شبکهمنابع و مآخذ