مقاله مدلسازی جریان آشفته دو فازی گاز جامد داخل جداکننده‌‌های سیکلونی با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی


در حال بارگذاری
23 اکتبر 2022
فایل ورد و پاورپوینت
2120
4 بازدید
۷۹,۷۰۰ تومان
خرید

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

  مقاله مدلسازی جریان آشفته دو فازی گاز جامد داخل جداکننده‌‌های سیکلونی با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی دارای ۸ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله مدلسازی جریان آشفته دو فازی گاز جامد داخل جداکننده‌‌های سیکلونی با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی مقاله مدلسازی جریان آشفته دو فازی گاز جامد داخل جداکننده‌‌های سیکلونی با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد


بخشی از متن مقاله مدلسازی جریان آشفته دو فازی گاز جامد داخل جداکننده‌‌های سیکلونی با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی :

تعداد صفحات:۸

چکیده:

پارامترهای هندسی سیکلون اثر قابل ملاحظهای بر بازده جداسازی و افت فشار جریان داخل سیکلون دارند . بررسی همزمان اثر تمام متغیرهای هندسی با روشهای عددی دینامیک سیالات ۱ با وجود دقت بالا نیاز به زمان محاسبات زیاد دارد . یکی از روشهای موثر برای کاهش حجم و زمان محاسبات رایانهای استفاده از شبکههای عصبی مصنوعی ۲ است . در این مقاله با مدلسازی یک شبکه پرسپترون چند لایه ۳ ، بهطور همزمان اثر پارامترهای هندسی مختلف بر دو مشخصه اصلی طراحی سیکلونها یعنی بازده جداسازی و افت فشار حاصل از حرکت جریان مورد مطالعه قرار گرفته است . نتایج نشان میدهد که تعداد نرونهای لایه مخفی اثر قابل توجهی بر همگرایی شبکه عصبی دارد . همچنین افزایش تعداد آرایه در آموزش شبکه خطای شبکه عصبی را کاهش میدهد . نتایج نشان میدهد که با افزایش تعداد آرایههای آموزشی شبکه تا ۹۰ داده، خطای محاسبات شبکه کاهش شدیدی مییابد و در مقادیر بیش از آن تغییر خطا قابل توجه نمیباشد . مقایسه نتایج شبکه عصبی طراحی شده با نتایج کد عددی ۴ و مقادیر تجربی موجود، دقت مناسب و کاهش شدید زمان عملیات محاسباتی را توسط روش شبکههای عصبی نشان میدهد . نتایج شبکه عصبی نشان میدهد که با افزایش بازده جداسازی سیکلون از ۸۸ % ، میزان افت فشار به مقدار زیادی افزایش مییابد

  راهنمای خرید:
  • در صورتی که به هر دلیلی موفق به دانلود فایل مورد نظر نشدید با ما تماس بگیرید.