دانش رسان |
مرکز علم و دانش کشور برآورد مشخصات پرش هیدرولیکی متحرک با کاربرد شبکه عصبی مصنوعی و روش تلفیقی شبکه عصبی- الگوریتم ژنتیک
در حال بارگذاری
توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد
برآورد مشخصات پرش هیدرولیکی متحرک با کاربرد شبکه عصبی مصنوعی و روش تلفیقی شبکه عصبی- الگوریتم ژنتیک دارای ۱۳ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است
فایل ورد برآورد مشخصات پرش هیدرولیکی متحرک با کاربرد شبکه عصبی مصنوعی و روش تلفیقی شبکه عصبی- 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 برآورد مشخصات پرش هیدرولیکی متحرک با کاربرد شبکه عصبی مصنوعی و روش تلفیقی شبکه عصبی- الگوریتم ژنتیک،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد
بخشی از متن برآورد مشخصات پرش هیدرولیکی متحرک با کاربرد شبکه عصبی مصنوعی و روش تلفیقی شبکه عصبی- الگوریتم ژنتیک :
نام کنفرانس، همایش یا نشریه : علوم کشاورزی ایران
تعداد صفحات :۱۳
پرش هیدرولیکی متحرک، حالت خاصی از جریان غیرماندگار است که باعث تغییر رژیم و وقوع ناپیوستگی هیدرولیکی در جریان می شود. در روندیابی جریان غیرماندگار و یا برنامه های بهره برداری کانال های روباز، آگاهی از رفتار چنین جریانی در بازه ها ضروری است. این درحالی است که شبیه سازی عددی این پدیده به واسطه وجود ناپیوستگی هیدرولیکی و غیرماندگاری جریان، پیچیده است و داده های آزمایشگاهی در این مورد نیز محدود هستند. به این ترتیب جمع آوری داده های آزمایشگاهی و تجزیه و تحلیل آنها با استفاده از توانایی سیستم های هوشمند، می تواند در برآورد مشخصات موردنظر پرش هیدرولیکی متحرک کارآمد باشد. در این تحقیق داده های جریان های غیرماندگار جمع آوری شده از یک فلوم آزمایشگاهی مستطیلی، با استفاده از شبکه مصنوعی و همچنین با کاربرد الگوریتم ژنتیک برای بهینه سازی پارامترهای شبکه عصبی، مورد تحلیل قرارگرفت. در آزمایش ها، جریان غیرماندگار و شرایط مختلف پرش هیدرولیکی متحرک، با ایجاد هیدروگراف های متنوع دبی در بالادست، تولید شد. با اجرای الگوی پرسپترون شبکه عصبی و بهینه سازی پارامترهای آن توسط الگوریتم ژنتیک، پارامترهای مختلف پرش برآورد شدند. نتایج نشان داد که شبکه عصبی و یا به عنوان یک گزینه برتر، تلفیق این شبکه با الگوریتم ژنتیک، می تواند به عنوان یک الگوریتم مکمل در مدل های عددی و یا الگوریتم های بهره برداری، برای برآورد مشخصات پرش هیدرولیکی در جریان غیرماندگار به کار رود. به ویژه مشخصات مقطع زیربحرانی بعد از پرش، با دقت مناسبی قابل برآورد است. همچنین آزمون و توسیع این روش برای شرایط جامع آزمایشگاهی و صحرایی می تواند به عرضه ابزاری ساده و کارآمد در روندیابی این نوع جریان منجر شود.
کلید واژه: الگوریتم ژنتیک، پرش هیدرولیکی متحرک، جریان غیرماندگار، شبکه عصبی مصنوعی
- در صورتی که به هر دلیلی موفق به دانلود فایل مورد نظر نشدید با ما تماس بگیرید.
