مقاله مدل سازی و بهینه سازی چند هدفی عملکرد حرارتی مشعل های گازی با استفاده از شبکه های عصبی چند جمله ای و الگوریتم ژنتیک

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

  مقاله مدل سازی و بهینه سازی چند هدفی عملکرد حرارتی مشعل های گازی با استفاده از شبکه های عصبی چند جمله ای 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 مدل سازی و بهینه سازی چند هدفی عملکرد حرارتی مشعل های گازی با استفاده از شبکه های عصبی چند جمله ای 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 مدل سازی و بهینه سازی چند هدفی عملکرد حرارتی مشعل های گازی با استفاده از شبکه های عصبی چند جمله ای و الگوریتم ژنتیک،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقاله مدل سازی و بهینه سازی چند هدفی عملکرد حرارتی مشعل های گازی با استفاده از شبکه های عصبی چند جمله ای و الگوریتم ژنتیک :

تعداد صفحات:۱۰

چکیده:

راندمان حرارتی و مقدار انتشار اکسیدهای نیتروژن در سه نوع از مشعل های گازی ساخت شرکت ایران رادیاتور به صورت تجربی و عددی مورد ارزیابی قرار گرفته اند . دو مدل ریاضی بر اساس روش دسته بندی گروهی داده های عددی، شبکه های عصبی نوع GMDH ، برای مدلسازی ریاضی دو پارامتر راندمان حرارتی و مقدار انتشار گاز NOx نسبت به متغیر های طراحی مانند؛ دبی حجمی جریان گاز، مقدار هوای اضافی جهت احتراق کامل، و ظرفیت حرارتی مشعل به خدمت گرفته شدند . با استفاده از مدلهای ریاضی بدست آمده از شبکه های عصبی، الگوریتم ژنتیک چند هدفی
( الگوریتم ژنتیک مرتب سازی غیربرتر )۱ با مکانیزم جدید حفظ تنوع در جمعیت ۲ برای بهینه سازی همزمان دو تابع هدف، راندمان حرارتی و مقدار انتشار گاز NOx ، به عنوان توابع هدف مخالف، مورد استفاده قرار گرفت . روابط مهم و جالبی به عنوان اصول طراحی مفید مرتبط با کارایی مشعل های گازی با استفاده از بهینه سازی چند هدفی مدلهای ریاضی حاصل از شبکه های عصبی چند جمله ای که بیانگر راندمان حرارتی مشعل ها و مقدار انتشار گاز NOx می باشند، قابل کشف است . چنین اصول طراحی مهمی بدون استفاده از شبکه های عصبی چند جمله ای، و الگوریتم ژنتیک به عنوان روش بهینه سازی چند هدفی، بدست نخواهند آمد .