مقاله پیش بینی افت فشار در شوینده های ونتوری بر اساس مدلهای جریان دو فازی حلقوی، شبکه های عصبی و الگوریتم ژنتیک

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

  مقاله پیش بینی افت فشار در شوینده های ونتوری بر اساس مدلهای جریان دو فازی حلقوی، شبکه های عصبی و الگوریتم ژنتیک دارای ۱۰ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله پیش بینی افت فشار در شوینده های ونتوری بر اساس مدلهای جریان دو فازی حلقوی، شبکه های عصبی و الگوریتم ژنتیک  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 پیش بینی افت فشار در شوینده های ونتوری بر اساس مدلهای جریان دو فازی حلقوی، شبکه های عصبی و الگوریتم ژنتیک،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقاله پیش بینی افت فشار در شوینده های ونتوری بر اساس مدلهای جریان دو فازی حلقوی، شبکه های عصبی و الگوریتم ژنتیک :

تعداد صفحات:۱۰

چکیده:

شوینده های ونتوری یکی از مهمترین دستگاه های کنترل الودگی هوا بشمار می روند.عاملی که در میزان راندمان جداسازی آلاینده ها در این دستگاه ها بیشترین نقش را دارد، افت فشار می باشد. مدلهای مختلفی برای محاسبه افت فشار در شوینده های ونتوری ارائه شده است. از جمله مدل ویسواناتان که بر مبنای جریانهای دو فازی حلقوی می باشد. به دلیل شباهت جریانهای دوفازی حلقوی با جریان گاز و قطرات در شوینده های ونتوی، این مدل می تواند در پیش بینی افت فشار در این دستگاه ها کارایی خوبی داشته باشد. مدل پیشنهاد شده توسط ویسواناتان دارای ابهاماتی است کهدراین پژوهش سعی دراصلاح مدل در جهت رفع این ابهامات است و افزایش کارایی آن شده است. توافق خوب نتایج مدل پیشنهادی با داده های تجربی نشان دهنده قابلیت این مدل در پیش بینی افت فشار در شوینده های ونتوری می باشد. در مرحله بعد از شبکه های عصبی برای پیش بینی افت فشار در شوینده های ونتوری استفاده شد و نتایج رضایت بخشی حاصل گردید. برای افزایش کارایی شبکه های عصبی، الگوریتم ژنتیک برای بهینه سازی پارامترهای شبکه عصبی ازجمله تعداد نرون در لایه مخفی ، نرخ ممنتوم و نرخ یادگیری به کار گرفته شد. در نهایت مدل شبکه عصبیبهینه سازی شده توسط الگوریتم ژنتیک به دلیل توافق بسیار خوب با داده های تجربی و همچنین محدودیت کمتر نسبت به مدلهای ریاضی به عنوان بهترین مدل انتخاب شد.