شبیه سازی سیستم VSC HVDC به همراه ژنراتور سنکرون و توربین در متلب
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

شبیه سازی سیستم VSC HVDC به همراه ژنراتور سنکرون و توربین در متلب

از سری پروژه های آماده برق قدرت شبیه سازی شده در گروه متلب پروژه می باشد

پروژه در محیط سیمولینک نرم افزار متلب به صورت کامل تست شده است

شبیه سازی یک سیستم VSC HVDC به همراه ژنراتور سنکرون قدرت را می توانید در فایل زیر مشاهده کنید. دقت شود که برای دستیابی به پاسخ های بهتر می توانید ضرایب کنترل کننده ها را بصورت آزمون و خطا تنظیم کرده و علاوه بر این برای بهبود شکل موج های ولتاژ، ضرایب فیلتر های قرار داده شده را (بازهم از طریق آزمون و خطا) تنظیم کنید.  این شبیه سازی با اهداف مطالعات دینامیکی انجام شده است.

 

دانلود شبیه سازی سیستم VSC HVDC به همراه ژنراتور سنکرون و توربین در متلب
کد شبیه سازی الگوریتم رقابت استعماری با نرم افزار متلب Matlab

کد الگوریتم رقابت استعماری با نرم افزار متلب

از سری پروژه آماده متلب هوش مصنوعی گروه متلب پروژه می باشد که توسط اساتید متلب پروژه کدنویسی شده است

پروژه در محیط نرم افزار متلب نسخه 2017 به صورت کامل تست شده است و شما میتوانید به راحتی پروژه متلب نوشته شده را استفاده کنید
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

الگوریتم‌های بهینه سازی معرفی شده، به طور عمده الهام گرفته از فرایند‌های طبیعی می ‌باشند و در ارائه  این الگوریتم‌ها به سایر نمود های تکامل انسانی توجهی نشده است.

آنچه که واضح است، تکامل فکری و فرهنگی بشر بسیار سریعتر از تکامل جسمی و ژنتیکی او صورت می‌ پذیرد. بنابراین تکامل فرهنگی و دیدگاهی بشر نیز نادیده گرفته نشده و دسته‌ای از الگوریتم ‌ها، موسوم به الگوریتم های فرهنگی معرفی شده ‌اند که

الگوریتم رقابت استعماری در این دسته قرار دارد.

در این الگوریتم، هر عنصر جمعیت، یک کشور نامیده می‌ شود

 کشور‌ها به دو دسته مستعمره و استعمار‌گر تقسیم می‌شوند

هر استعمارگر، بسته به قدرت خود، تعدادی از کشور‌های مستعمره را به سلطه خود درآورده و آن‌ها را کنترل می‌کند. سیاست جذب و رقابت استعماری، هسته اصلی این الگوریتم را تشکیل می‌دهند

برای تقسیم مستعمرات اولیه بین امپریالست‌ها، به هر امپریالیست، تعدادی از مستعمرات را که این تعداد، متناسب با قدرت آن است، می‌دهیم

 
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

 

دانلود کد الگوریتم رقابت استعماری با نرم افزار متلب
شبیه سازی تنظیم کننده ولتاژ دینامیکی یا DVR با متلب

شبیه سازی تنظیم کننده ولتاژ دینامیکی یا DVR

از سری شبیه سازی و پروژه های آماده برق قدرت می باشد که توسط اساتید گروه متلب پروژه برای دانلود رایگان در اختیار شما قرار گرفته است

 
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

دانلود شبیه سازی تنظیم کننده ولتاژ دینامیکی یا DVR
شبیه سازی جبران کننده سنکرون استاتیکی STATCOM

شبیه سازی جبران کننده سنکرون استاتیکی STATCOM

از سری پروژه های آماده برق قدرت شبیه سازی شده در گروه متلب پروژه می باشد

پروژه در محیط سیمولینک نرم افزار متلب به صورت کامل تست شده است

 جبران کننده سنکرون استاتیکی STATCOM یکی ازمهمترین و پیشرفته ترین جبران کننده های موازی بوده که هدف اصلی آن کنترل توان راکتیو و جبران افت ولتاژ خطوط انتقال برق قدرت می باشد با استفاده از کنترل دامنه ولتاژ STATCOM و ولتاژ شبکه توان راکتیو بین STATCOM و خط انتقال مبادله شده و از این رو میزان جبران سازی موازی می تواند کنترل شود جبرانساز سنکرون استاتیکی مورد مطالعه دراین پروژه از نوع دو سطح 24 پالسه بوده که میتوانیم با استفاده ازیک سیستم کنترلی نوین برمبنای هدف کنترل مجزای محور d-q جریان جبرانساز پایداری شبکه را به هنگام تغییرات امپدانس سیستم قدرت بهبود میدهد .

 

 

دانلود شبیه سازی شبیه سازی جبران کننده سنکرون استاتیکی STATCOM
شبیه سازی و مدل سازی توربین گازی در نرم افزار متلب

شبیه سازی و مدل سازی توربین گازی در متلب
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

 

از سری پروژه های آماده برق قدرت می باشد در این پروژه که توسط اساتید گروه متلب پروژه  شبیه سازی شده است یک توربین گازی که در مولدهای نیروگاهی برق قدرت کاربرد فراوانی ندارد شبیه سازی شده است

این پروژه در محیط سیمولینک نرم افزار متلب نسخه 2017 طراحی و شبیه سازی شده است

توربین گازی در سالیان اخیر جای توربین های آبی را در صنعت آب و برق گرفته است

باید بدانیم که از توربینهای گازی در نیروگاههای برق برای تولید ولتاژ برق ( معمولا برای جبران بارپیک)  و موتورهای جلوبرنده (هواپیما ,کشتیها و حتی خودروها) , در صنایع نفت و گاز و پتروشیمی و برق برای به حرکت درآوردن پمپها و کمپرسورها در خطوط انتقال فراورده ها  استفاده می شود امروزه استفاده از توربین های گازی به شدت در حال افزایش می باشد

توربین های گازی در نیروگاه ها انرژی حراراتی را به انرژی مکانیکی تبدیل میکنند و سایر بخش های نیروگاه ها هم این انرژی مکانیکی را تبدیل به انرژی الکترونیکی و تولید جریان برق میکند

 

دانلود شبیه سازی و مدل سازی توربین گازی در متلب
شبیه سازی STATCOM به همراه کنترل کننده فازی با متلب

شبیه سازی STATCOM به همراه کنترل کننده فازی با متلب

در این پروژه که جزء پروژه های آماده برق قدرت می باشد یک سیستم STATCOM به همراه یک کنترل کننده فازی طراحی شده است

این شبیه سازی در محیط نرم افزار متلب طراحی و شبیه سازی شده است که بلوک دیاگرام شبیه سازی را در محیط سیمولینک متلب میتوانید مشاهده کنید

statsom به معنی جبران‌کننده‌ی استاتیک سنکرون می باشد از جبران کنندهای STATCOM می‌توان برای رگلاسیون ولتاژ و یا اصلاح ضریب توان استفاده کرد، و از دیگر موارد کاربرد میتوان به استفاده برای حفظ پایداری ولتاژ است. مزیت آن نسبت به SVC در داشتن منحنی مشخصه‌ است. هنگامی که ما ولتاژ شبکه به قدری افت می‌کند که STATCOM باید با حداکثر ظرفیت خود کار کند تا میزان بازدهی آن افزایش پیدا کرده و توان راکتیو تولیدی آن بر اثر افت ولتاژ کاهش نیابد .
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

این شبیه سازی در محیط نرم افزار متلب طراحی و شبیه سازی شده است که بلوک دیاگرام شبیه سازی را در محیط سیمولینک متلب میتوانید مشاهده کنید

statsom به معنی جبران‌کننده‌ی استاتیک سنکرون می باشد از جبران کنندهای STATCOM می‌توان برای رگلاسیون ولتاژ و یا اصلاح ضریب توان استفاده کرد، و از دیگر موارد کاربرد میتوان به استفاده برای حفظ پایداری ولتاژ است. مزیت آن نسبت به SVC در داشتن منحنی مشخصه‌ است. هنگامی که ما ولتاژ شبکه به قدری افت می‌کند که STATCOM باید با حداکثر ظرفیت خود کار کند تا میزان بازدهی آن افزایش پیدا کرده و توان راکتیو تولیدی آن بر اثر افت ولتاژ کاهش نیابد .

دانلود شبیه سازی STATCOM به همراه کنترل کننده فازی با متلب
بیه سازی الگوریتم تغذیه باکتری بهبود باقته برای بهینه سازی ظرفیت

عنوان پروژه : شبیه سازی الگوریتم تغذیه باکتری بهبود باقته برای بهینه سازی ظرفیت و ضرایب فیلتر هارمونیکی در شبکه با بار غیر خطی
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

شبیه سازی با نرم افزار متلب

رشته مهندسی برق

فایل گزارش دارد

در این مقاله از الگوریتم تغذیه باکتری بهبود باقته برای بهینه سازی ظرفیت و ضرایب فیلتر هارمونیکی در شبکه با بار غیر خطی بهره گرفته است. و در شبکه 34 باسه نتایج زیر حاصل شده است.لازم بذکر برخی پارامترهای مقاله از قبیل ضرایب تابع هزینه و فیلتر مشخص نبوده و بنابراین از ضرایب فرضی استفاده کردیم و نتایج بصورت زیر است

این پروژه در متلب 2016 تست و اجرا شده است و شامل فایل های زیر است

    فایل های پخش بار پیشرو و پسرو foreward , backward
    فایهای اطلاعات شبکه 34 باسه node34
    فایل تابع هزینه بهینه سازی totcost که مشخصات بار هارمونیکی شبکه

و فلوچارت پخش بار هارمونیکی با پخش بار پیشرو پسرو در این فایل پیاده سازی شده است.

    فایل اصلی برنامه الگوریتم باکتری تطبیقی که برای اجرای پروژه فقط و فقط باید این فایل فراخوانی گردد و اجرا شود و بقیه فایلها توسط این برنامه فراخوانی میشود.

    
بیه سازی سیستم IEEE با 10 ژنراتور و 39 باسه

شبیه سازی سیستم IEEE با 10 ژنراتور و 39 باسه

 شبکه 39 باسه IEEE جز مهمترین شبکه های استاندارد است. این شبکه قسمتی از سیستم فوق توزیع شهر نیویورک آمریکاست. این شبکه از چنان استانداردی برخوردار است که اکثر دانشجویان برق قدرت برای کارهای تحقیقاتی خود از این شبکه استفاده می کنند.
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

در این پروژه سیستم IEEE با 10 ژنراتور که توسط سیستم 39 باشه پشتیبانی میشود شبیه سازی شده است

شماتیک پروژه در محیط سیمولینک نرم افزار متلب طراحی شده که در شکل زیر مشاهده می فرمایید

تمامی کدهای برنامه در محیط نرم افزار متلب نسخه 2017 تست و شبیه سازی شده است

این پروژه در گروه متلب پروژه و کارگروه تخصصی رشته مهندسی برق قدرت شبیه سازی و از سری پروژه های آماده برق قدرت شده است

 09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

پروژه های آماده متلب

70000 09367292276
بهینه سازی مصرف انرژی در مراکز داده با نرم افزار متلب

بهینه سازی مصرف انرژی در مراکز داده با نرم افزار متلب5 (100%) 1 vote[s] بهینه
07
اسفند
شبیه سازی انتشار موج DVOR در حوزه زمین واقعی با متلب

60000 09367292276
شبیه سازی انتشار موج DVOR در حوزه زمین واقعی با متلب

شبیه سازی انتشار موج DVOR در حوزه زمین واقعی با متلب5 (100%) 1 vote[s] شبیه
05
اسفند
بهینه سازی پارامترها با الگوریتم کرم شب تاب

50000 09367292276
بهینه سازی پارامترها با الگوریتم کرم شب تاب با نرم افزار متلب

بهینه سازی پارامترها با الگوریتم کرم شب تاب با نرم افزار متلب5 (100%) 2 vote[s]
04
اسفند
پروژه شبکه عصبی با الگوریتم svm با متلب
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

50000 09367292276
پروژه شبکه عصبی با الگوریتم svm با نرم افزار متلب

پروژه شبکه عصبی با الگوریتم svm با نرم افزار متلب5 (100%) 2 vote[s] پروژه شبکه
02
اسفند
متلب پروژه ، تجزیه و تحلیل انرژی و اگزرژی ذخیره سازی انرژی هوای فشرده

70000 09367292276
تجزیه و تحلیل انرژی و اگزرژی ذخیره سازی انرژی هوای فشرده

تجزیه و تحلیل انرژی و اگزرژی ذخیره سازی انرژی هوای فشرده5 (100%) 2 vote[s] شبیه
29
بهمن

70000 09367292276
بهره برداری بهینه مخزن سد با الگوریتم ژنتیک با نرم افرار متلب

بهره برداری بهینه مخزن سد با الگوریتم ژنتیک با نرم افرار متلب5 (100%) 2 vote[s]
29
بهمن
ارائه مدل مرزی برای تحقیق در مورد کشش فرکانس ها در مخزن چند محفظه محوری

60000 09367292276
ارائه مدل مرزی برای تحقیق در مورد کشش فرکانس ها در مخزن چند محفظه محوری

ارائه مدل مرزی برای تحقیق در مورد کشش فرکانس ها در مخزن چند محفظه محوری5
شبیه سازی انتشار موج DVOR در حوزه زمین واقعی با متلب

شبیه سازی انتشار موج DVOR در حوزه زمین واقعی با متلب

عنوان پروژه : شبیه سازی انتشار موچ DVOR در حوزه زمین واقعی متلب

نرم افزار مورد استفاده : متلب

فرمت : m فایل

فایل راهنما دارد

پس از خرید بلافاصله فایل های پروژه شبیه سازی انتشار موچ DVOR در حوزه زمین واقعی متلب  به ایمیل شما ارسال خواهد شد

پروژه به صورت 100 درصد در محیط متلب تست شده است

توضیحات پروژه :

به منظور شبیه سازی اثرات تحریف اشکال پراکندگی مانند توربین های بادی و یا ساختمان ها بر شدت میدان سیستم های ناوبیری پروازی، باید در نظر گرفته شود تا از زمین های اطراف آن محاسبه شود. با توجه به مناطق بزرگ و حجم هایی که با امواج رادیویی با فرکانس زیاد می شوند، مقدار حافظه اصلی و زمان محاسبات بسیار زیاد است که باعث می شود شبیه سازی بسیار وقت گیر باشد و هزینه ای زیاد باشد. در این مقاله چندین روش برای شبیه سازی نفوذ زمین، با تلاش برای به حداقل رساندن تلاش شبیه سازی بدون کاهش شدید دقت شبیه سازی با متلب مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج حاصل از محاسبه محیط زیست رادیوگرافی رادیوگرافی رادیوگرافی داپلر (DVOR) از قدرت میدان الکتریکی با روش های متفاوت زمین، انجام و مقایسه می شود: زمین لرزه را کاملا نادیده می گیرد؛ نمایندگی آن را به عنوان زمین زمینی مسطح با هدایت الکتریکی کامل (PEC). اختصاص یک عامل محرک انعکاس جهانی انطباق به سطح زمین PEC در پس پردازش؛ مدل سازی زمین به عنوان جمع بندی تکه های سطح با بافت زمین واقعی و تعدادی از عوامل کاهش دهنده انعکاس انعطاف پذیر برای مناطق مختلف در پس پردازش. سپس نتایج شبیه سازی شده با روش های مورد بررسی با استفاده از اندازه گیری های قدرت میدان الکتریکی در محیط واقعی تایید می شود.

 

خروجی برنامه در نرم افزار متلب

 

 بهینه سازی مصرف انرژی در مراکز داده با نرم افزار متلب

بهینه سازی مصرف انرژی در مراکز داده با نرم افزار متلب
عنوان پروژه :بهینه سازی مصرف انرژی در مراکز داده با نرم افزار متلب

نرم افزار مورد استفاده : متلب

فرمت : m فایل

فایل راهنما دارد

نوع پروژه : پروژه آماده متلب

پس از خرید بلافاصله فایل های پروژه بهینه سازی مصرف انرژی در مراکز داده با نرم افزار متلب  به ایمیل شما ارسال خواهد شد

پروژه به صورت 100 درصد در محیط متلب تست شده است

توضیحات پروژه :

 به دلیل توجه جهانی به جنبه های سیاسی، اقتصادی و محیط زیستی مصرف انرژی، فناوریهای سبز به یک موضوع اصلی در صنایع و دولتها تبدیل شده است. از لحاظ مصرف انرژی و آلودگی محیطزیست، بخش فناوری اطلاعات و ارتباطات مقدار ٪ 3 از انتشار گازهای گلخانهای و ٪۴ هزینههای مصرف جهانی انرژی را بر عهده دارد. مراکز داده، زمینه تحقیقاتی مهمی در شرکتهای بزرگ فناوری اطلاعات و محیطهای آکادمیک محسوب میشوند . مراکز داده مصرف کنندههای اصلی انرژی در بخش ICT هستند. ابتدا محرکهای کلیدی که تاکید بر استفاده از روشهای مؤثر مصرف انرژی در مراکز داده دارد، مورد بحث قرار میگیرد؛ سپس به معرفی یک مدل مصرف انرژی در بخشهای مختلف مراکز داده پرداخته میشود. همچنین میزان مصرف انرژی در مرکز داده که شامل سیستم خنککننده، منابع محاسباتی و عناصر شبکه هستند مورد تخمین قرار میگیرد.

با استفاده از شبکه ایجاد شده و با تغییر نحوه استفاده از پردازنده ها میزان هزینه و توان مصرفی مشخص شده و مقدار بهینه ارایه می شود.

با توجه به اینکه میزان استفاده از سیستم پردازنده به صورت تعاملی 240 و به صورت دسته ای 618 می باشد در ساعات مختلف استفاده از سیستم ها طوری تغییر می کند که این مقادیر تامین شود. همچنین با توجه به نمودار ها مشخص می شود که تخصیص پردازنده تعاملی در ساعات 9 تا 18 می باشد. برای بررسی نحوه تاثیر تغییر تخصیص پردازنده سه راهبرد ارایه می شود
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

1= استفاده از پردازنده ها در طول روز به نحوی که در همه ساعات تعداد یکسان استفاده شود

2- استفاده از پردازنده های تعاملی در ساعاتی که پردازنده دسته ای کمینه است (ساعات 1 تا 8 و 19 تا 24).

3- استفاده از پردازنده های دسته ای در ساعاتی که مقادیر تعاملی کمینه هستند. به نحوی که مقادیر استفاده شده در ساعات اوج تا حداکثر 25 باشد و مابقی به صورت یکنواخت بین مابقی ساعات پراکنده شود.

در نتیجه شکل تخصیص پردازنده برای هر حالت به صورتی زیر می باشد.


پروژه شبکه عصبی با الگوریتم svm با نرم افزار متلب

پروژه شبکه عصبی با الگوریتم svm با متلب

عنوان پروژه : پروژه شبکه عصبی با الگوریتم svm با متلب

نرم افزار مورد استفاده : متلب

فرمت : m فایل

فایل راهنما دارد

پس از خرید بلافاصله فایل های پروژه پروژه شبکه عصبی با الگوریتم svm با متلب به ایمیل شما ارسال خواهد شد

پروژه به صورت 100 درصد در محیط متلب تست شده است

توضیحات پروژه :

در این پروژه یک سری دیتا به فرمت اکسل داریم که دما و جرم مولکولی وزن نمک  را نشان میدهد که میخوام با استفاده از شبکه عصبی ابتدا ان را بهینه کرده و سپس با استفاده از الگوریتم svm آنرا مدل سازی کنیم این شبیه سازی در نرم افزار متلب کدنویسی شده است

با توجه به اینکه برای SVM  تنها دوپارامتر را می توان بررسی کرد از روش one-rest ، one-one استفاده می شود.

بدین ترتیب برای هر دو دسته از داده های مستقل و یک داده وابسته روش svm اجرا می شود. داده ها طبقه بندی می شوند و سپس مدل سازی می شوند. میزان خطای هر مدل محاسبه و نشان داده می شود. داده های مستقل و غیر مستقل نیز دسته بندی شده و نشان داده می شود.

clc

clear all

close all
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

z=xlsread('data2');

ابتدا داده ها وارد می شود.

برای اینکه داده ها اصلاح شود کافیست فایل اکسل اصلاح شود و نیازی به تعریف محدد داده ها نمی باشد. نام فایل در قسمتی که با سبز هایلایت شده وارد می شود و نتایج بر اساس فایل جدید خواهد بود.

d=50;

برای اینکه داده ها در دو دسته اموزش و اعتبار سنجی استفاده شود داده ها تقسیم می شود. بر اساس گام های d  تایی داده ها جدا می شود. مثلا اگر گام 50 فرض شود داده های 1 50 100 و 000 تا انتها برای داده های اموزش و داده های 2 51 101 و … برای مدل سازی استفاده میشود.

%Train the SVM Classifier

داده ها اموزش داده می شود

svmStruct = svmtrain(in(1:10:2*L,:),group(1:10:2*L,:),'ShowPlot',true);

 

Xnew = in(1:d:2*L,:);

Ynew=Y(1:d:2*L,1);

مدل ایجاد می شودو

SVMModel1 = fitcsvm(Xnew,Ynew,'KernelScale','auto','Standardize',true);

 میزان خطای مدل محاسبه می شود.

L1 = loss(SVMModel1,Xnew,Ynew);

داده ها طبقه بندی می شود و نتایج به صورت نموداری نشان داده می شود. این عملیات برای دو گرو داده دیگر هم تکرار می شود. در انتها نیز مشخصات داده های طبقه بندی شده نشان داده می شود همچنین میزان خطا برای هر مرحله نشان داده می شود.

species = svmclassify(svmStruct,Xnew,'ShowPlot',true)

hold on;

plot(Xnew(:,1),Xnew(:,2),'ro','MarkerSize',12);

hold off

xlabel('Temp,ws')

ylabel('wp')

خروجی های برنامه در محیط متلب
بهینه سازی پارامترها با الگوریتم کرم شب تاب با نرم افزار متلب

بهینه سازی پارامترها با الگوریتم کرم شب تاب

عنوان پروژه : بهینه سازی پارامترها با الگوریتم کرم شب تاب با نرم افرار متلب

نرم افزار مورد استفاده : متلب

فرمت : m فایل

فایل راهنما دارد

پس از خرید بلافاصله فایل های پروژه بهینه سازی پارامترها با الگوریتم کرم شب تاب به ایمیل شما ارسال خواهد شد

پروژه به صورت 100 درصد در محیط متلب تست شده است

1- می خواهیم از طریق الگوریتم کرم شب تاب مقادیر بهینه x1 و x2وx3 را در شرایطی پیدا کنم که کلیه y های فوق در حالت بیشترین و فقط y نمونه شماره دو در حالت کمترین باشد

2- مناسبترین مقادیر پارامتر های مرتبط با جذب نور محیط (Ÿ) و حرکت تصادفی کرم شب تاب (a) برای بهینه سازی توسط الگوریتم شب تاب به دست آیند. به این منظور در مرحله اول a=0در نظر گرفته شود و با تغییر ضریب جذب نور تاثیر آن در مقادیر بهینه بررسی و ضریب جذب نور مناسب انتخاب شود.
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

 برای تنظیم مقادیر ضریب جذب در بازه (1و0) مقادیر بهینه تابع هدف به دست بیاید، که نتایج در شکل (مثال اورده شده) نشان داده شده است.
ه برداری بهینه مخزن سد با الگوریتم ژنتیک با نرم افرار متلب

بهره برداری بهینه مخزن سد با الگوریتم ژنتیک با نرم افرار متلب

عنوان پروژه : بهره برداری بهینه مخزن سد با استفاده از الگوریتم ژنتیک در نرم افرار متلب

نرم افزار مورد استفاده : متلب

فرمت : m فایل

فایل راهنما دارد

پس از خرید بلافاصله فایل های پروژه بهره برداری بهینه مخزن سد با نرم افرار متلب  به ایمیل شما ارسال خواهد شد

پروژه به صورت 100 درصد در محیط متلب تست شده است
روش تحلیلی جدید برای مطالعه جریان همرفت طبیعی از یک سیال غیر نیوتنی

روش تحلیلی جدید برای مطالعه جریان همرفت طبیعی از یک سیال غیر نیوتنی

چکیده– هدف از این مقاله بحث کردن جریان همرفت طبیعی یک سیال کلاس سوم تراکم ناپذیر بین دو صفحه موازی است. معادلات اساسی حاکم بر جریان به یک معادله دیفرانسیل معمولی غیر خطی کاهش می یابند.

طراحی/روش/رویکرد– معادله دیفرانسیل معمولی غیر خطی به وسیله روش تبدیل دیفرانسیل چند مرحله ای (MDTM) حل می شود.
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

یافته ها– راه حل های به دست آمده در مقایسه با راه حل های عددی (رانگ کوتا مرتبه چهارم) دقت قابل توجهی را اعطا می کنند.

ارزش و بها– تجزیه و تحلیل انجام شده اعتبار و پتانسیل بالای MDTM در حل معادلات دیفرانسیل غیر خطی را نشان می دهد.

کلمات کلیدی– معادلات دیفرانسیل، جابجایی، سیالات، جریان، جابجایی طبیعی، سیال غیر نیوتنی، روش تبدیل دیفرانسیل چند مرحله ای.

1- مقدمه

مطالعه معادلات دیفرانسیل عادی / جزئی غیرخطی ، امروزه بسیار مورد توجه پژوهشگران قرار گرفته است. چنین معادلات در مشکلات فیزیکی مختلف مهندسی رخ می دهد. اهمیت به دست آوردن راه حل دقیق یا تقریبی معادلات دیفرانسیل غیرخطی در فیزیک و ریاضیات هنوز نیاز به چالش کشیدن دارد که نیازمند روشهای جدید برای راه حل دقیق یا تقریبی است. تمام معادلات غیر خطی یک راه حل دقیق تحلیلی ندارند و از این رو روش های عددی برای رسیدگی به چنین معادلات به طور گسترده ای مورد استفاده قرار گرفته اند و بسیاری از این معادلات از طریق برنامه نویسی در متلب همچنین برخی از روش های تحلیلی برای معادلات غیر خطی وجود دارد. بعضی از روش های تحلیلی کلاسیک روش پارامترهای مصنوعی مصنوعی لیائپونوف (Lyapunov، 1990)، تکنیک های اختلال (He، 1999) و روش گسترش (Karmishin et al.، 1990( است. در سال های اخیر بسیاری از نویسندگان به طور عمده با استفاده از روش های مختلف به مطالعه راه حل های معادلات دیفرانسیل غیرخطی با استفاده از روش های مختلف پرداختند. از جمله روش تجزیه Adomian (ADM)، روش تان، روش متلاشیم سازی هماتوپی (HPM)، روش sinh-kosh، روش تجزیه و تحلیل هماتوپی (HAM) (Rashidi and Dinarvand، 2009؛ Rashidi et al.، 2011؛ Ellahi، 2009) ، روش تبدیل دیفرانسیل (DEM) (Rashidi و Keimanesh، 2010؛ Rashidi et al.، 2010؛ Rashidi، 2009) و روش تکرار واریانس (VIM) (او، 1997؛ رشیدی و شاه مقصندی، 2009).

بنابراین انگیزه این مقاله، استفاده از الگوریتم قابل اعتماد DTM، یعنی multi-step differential transform method ، برای ساخت راه حل های تقریبی تحلیلی جریان همرفت طبیعی کلاس سوم بین دو صفحه موازی است. اخیرا توجه زیادی به مطالعه سیالات غیر نیوتنی به دلیل اهمیت عملی آنها در مهندسی و صنعت صورت گرفته است. معادلات Navier-Stokes کلاسیک برای توصیف و ترسیم خصوصیات سیال های رئوئیک پیچیده و نیز راه حل های پلیمری ناکافی است (Dunn and Rajagopal، 1995). این نوع سیالات به طور کلی سیالات غیر نیوتنی شناخته می شوند. اکثر سیالات بیولوژیکی و صنعتی غیر طبیعی، نیوتنی هستند. نمونه هایی از این سیالات عبارتند از: خون، سس گوجه فرنگی، عسل، گل و لای، محلول های پلاستیکی و پلیمری. ناکافی بودن نظریه های کلاسیک برای توصیف این سیالات پیچیده منجر به توسعه مدل های مختلف جدید برای مطالعه سیالات غیر نیوتنی شده است. مدل های مختلفی وجود دارد که برای توصیف رفتار جریان غیر نیوتنی پیشنهاد شده است. از میان این ها، مدل های سیالات نوع دیفرانسیلی (Dunn and Rajagopal، 1995؛ Truesdell and Noll، 2004) توجه زیادی را به خود جلب کرده اند. سیال درجه سوم در این مطالعه، یک زیر بخش از سیالات دیفرانسیل است که می تواند اثرات رقیق یا غلیظ شدن را توصیف کند. Ellahi and Riaz (2010) تاثیر دینامیک هیدروژنی مغناطیسی (MHD) بر جریان لوله یک سیال درجه سوم با ویسکوزیته متغیر را بررسی کردند. تاثیر ویسکوزیته متغیر و از بین رفتن چسبندگی بر جریان غیر نیوتنی در محیط متخلخل با استفاده از قانون Darcy اصلاح شده توسط Hayat و همکاران مورد بحث قرار گرفته است. Okoya جریان سیال درجه سوم (با ویسکوزیته نمایشی) را بین صفحات موازی تحت عمل گرادیان فشار خارجی اعمال کرد (Okoya، 2011). Yu¨ru¨soy et al (2008) حالت جریان مداوم یک سیال درجه سوم را بین سیلندرهای دایره ای متمرکز در نظر گرفت. آنها به دلیل اصطکاک سیال و انتقال حرارت در لوله حلقوی، آنتروپی را مورد بررسی قرار دادند. Pakdemirli و Yilbas (2006) جریان سیال درجه سوم در یک لوله را در نظر گرفتند. Ayub و همکاران (2003)، جریان سیالات درجه سوم از یک صفحه متخلخل را در نظر گرفتند. انتقال حرارتی در جریان واکنشی سیال درجه سوم با گرمایش ویسکوزیته و واکنش شیمیایی بین دو صفحه افقی مسطح توسط Okoya (2008) مورد بررسی قرار گرفت. Akyildiz و همکاران 2004 راه حل های دقیق برای معادلات دیفرانسیل غیرخطی سیال درجه سوم را تهیه کردند. پایداری حرارتی سیال درجه سوم واکنش پذیر در لوله استوانه ای توسط Makinde (2007) بررسی شده است. Sahoo (2009) جریان Hiemenz یک سیال درجه سوم را در حضور انتقال حرارت بررسی کرد. اولین مشکل بزرگ اساسی برای سیال درجه سوم در یک فضای متخلخل توسط Hayat و همکاران مورد مطالعه قرار گرفته است. (2008). نویسندگان قانون اصلاح شده Darcy را برای سیال درجه سوم در این کار معرفی کردند. Abelman و همکاران (2008) جریان جابجایی سیال درجه سوم در فضای متخلخل را مورد بحث قرار دادند. Hayat و همکاران، راه حل دقیق برای جریان سیال درجه سوم در یک دیوار متخلخل ارائه دادند. (2003).
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

2- مفاهیم پایه روش تبدیل دیفرانسیل روش تحلیلی جدید برای مطالعه جریان همرفت طبیعی از یک سیال غیر نیوتنی

تبدیل مشتق k به یک تابع در یک متغیر به صورت زیر است:

و تبدیل معکوس بصورت زیر تعریف شده است:

با جاگذاری معادله 1 در 2:

که به این معنی است که مفهوم روش تبدیل دیفرانسیل حاصل از گسترش سری تیلور است، اما این روش مشتقات را به طور نمایشی محاسبه نمی کند. با این حال، مشتقات نسبی با روش تکراری محاسبه می شود که توسط معادلات تبدیل شده از تابع اصلی توصیف می شوند. برای اهداف پیاده سازی، تابع f (t) توسط یک سری محدودی بیان می شود و معادله (2) می تواند به صورت زیر نوشته شود:

که F(k) تبدیل دیفرانسیلی f(t) است.

قضیه زیر که می تواند از معادلات (21) و (22) حاصل شود، در زیر آمده است:

3- مفاهیم پایه روش تبدیل دیفرانسیل چند مرحله ای

هنگامی که روش تبدیل دیفرانسیل برای حل معادلات دیفرانسیل با شرایط مرزی در بی نهایت و یا مشکلات بسیار رفتار غیر خطی استفاده می شود، نتایج به دست آمده اشتباه است (زمانی که متغیر لایه مرزی به بی نهایت می رسد، راه حل های سری به دست آمده واگرا هستند). علاوه بر این، سری قدرت برای مقادیر بزرگ متغیر مستقل مفید نیست.

برای غلبه بر این نقص، روش تبدیل دیفرانسیل چند مرحله ای در این بخش ارائه شده است که برای حل تحلیلی معادلات دیفرانسیل توسعه یافته است. برای این منظور، مسئله اولیه اولیه غیر خطی در نظر گرفته شده است:

با توجه به شرایط اولیه  برای .

[0، T] فاصله ای است که ما می خواهیم راه حلی برای مسئله ارزش اولیه معادله (5) پیدا کنیم. در برنامه های کاربردی واقعی روش تبدیل دیفرانسیل ، حل تقریبی مسئله مقدار اولیه (5) را می توان با سری های محدود بیان کرد:

رویکرد چند مرحله ای یک ایده جدید برای ساختن راه حل تقریبی ارائه می دهد. فرض کنید که فاصله [T، 0] به M زیر مجموعه تقسیم شده است  با گام برابر  با استفاده از گره . ایده اصلی روش تبدیل دیفرانسیل چند مرحله ای به شرح زیر است. ابتدا روش تبدیل دیفرانسیل را به معادله (5) در فاصله [t1،0] اعمال کنیم و راه حل تقریبی زیر را بدست آوریم:

با شرایط اولیه . برای و در هر زیرمجموعه ما از شرایط اولیه  استفاده خواهیم کرد و روش تبدیل دیفرانسیل را به معادله (5) در طول فاصله اعمال کنیم؛ که  در معادله (1) توسط  جایگزین می شود. این فرآیند تکرار می شود و یک دنباله ای از راه حل های تقریبی تولید می کند  برای راه حل :

که . در حقیقت روش تبدیل دیفرانسیل چند مرحله ای به شکل زیر فرض می شود:

الگوریتم جدید روش تبدیل دیفرانسیل چند مرحله ای برای عملکرد محاسباتی برای تمام مقادیر h ساده است. به راحتی مشاهده می شود که  ، اگر اندازه گام از روش تبدیل دیفرانسیل چند مرحله ای به روش تبدیل دیفرانسیلکلاسیک کاهش یابد. همانطور که در بخش بعد مشاهده خواهیم کرد، مزیت اصلی الگوریتم جدید این است که راه حل مجموعه ای به دست آمده برای مناطق زمانی گسترده همگرایی می کند و می تواند راه حل های منظم و نامنظم باشد.

4- فرمول بندی ریاضی روش تحلیلی جدید برای مطالعه جریان همرفت طبیعی از یک سیال غیر نیوتنی

ساختار جریان کامل حالت حالت پایدار توسعه یافته سیال غیر متراکم  درجه سوم محدود بین دو صفحه موازی در این مقاله مورد بررسی قرار گرفته است. سرعت جریان یک طرفه به صورت زیر است:

که در آن  V سرعت است، u و i به ترتیب سرعت و واحد بردار موازی با محور x هستند. معادلات حرکت و انرژی به شکل زیر است:

که معادلات اتصال یکسان است، و مصرف مواد قابل احتراق و اثر حرارت تابشی غفلت می شود. متغیرهای بدون مقدار به صورت زیر تعریف می شوند:

که C گرمای ویژه سیال است. شکل غیرمستقیم معادلات (11) و (12) عبارتند از:

با شرایط مرزی زیر:

مدل فیزیکی مساله در شکل 1 نشان داده شده است. این شامل دو صفحه مسطح است که می تواند به صورت عمودی قرار گیرد. سیال غیر نیوتنی بین دو ورق مسطح فاصله 2b است. دیواره های  و  در درجه حرارت ثابت T2 و T1، که در آن  ، نگهداری می شوند. این تفاوت در دمای باعث می شود که سیالات در نزدیکی دیواره در افزایش یابد و سیالات در نزدیکی دیوار در سقوط کنند.
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

شکل 1- نمودار مختصری از مسئله مورد نظر

5- راه حل های تحلیلی توسط روش تبدیل دیفرانسیل چند مرحله ای

با استفاده از روش تبدیل دیفرانسیل چند مرحله ای به معادلات (11) و (12) رابطه بازگشتی زیر را در هر زیر دامنه  بیان می کند.

که و تبدیل دیفرانسیل و هستند.

انتقال دیفرانسیل شرایط مرزی (16) و (17) به شرح زیر است:

ما می توانیم شرایط مرزی زیر را در نظر بگیریم (معادلات 16 و 17):

تغییر دیفرانسیلی شرایط فوق به صورت زیر خواهد بود:

علاوه بر این، با جاگذاری معادلات (24) و (25) در معادلات (18) و (19) و با روش بازگشتی می توانیم مقادیر دیگر و  را محاسبه کنیم: بنابراین، با جایگزینی تمام و به معادله (4) راه حل ها با استفاده از شرایط مرزی می توانیم را بدست آوریم.

برای راه حل تحلیلی، تجزیه و تحلیل همگرایی انجام می شود و در معادله (4)، مقدار i برابر با 20 انتخاب می شود. ما فاصله زمانی برابر 0.1 را تعیین می کنیم.

6- نتایج و بحث روش تحلیلی جدید برای مطالعه جریان همرفت طبیعی از یک سیال غیر نیوتنی

نگرانی اصلی ما تعیین راه حل های سرعت و درجه حرارت پروفایل، ؛ است که توسط روش تبدیل دیفرانسیل ، روش تبدیل دیفرانسیل چند مرحله ای و روش عددی با استفاده از رانگ کوتا مرتبه چهارم منظور می شود. این مقادیر رفتار جریان را توصیف می کند.

شکل 1 و 2 دقت راه حل روش تبدیل دیفرانسیل چند مرحله ای را در مقایسه با روش تبدیل دیفرانسیل کلاسیک و راه حل عددی زمانی که  و مقادیر مختلف E برای و نشان می دهد. مشاهده می شود که و ، هنگامی که عدد Eckert E افزایش می یابد زیاد می شود. اثرات تعداد Prandtl در و در شکل 3 و 4 نشان داده شده است. روشن است که با افزایش تعداد Prandtl، و افزایش می یابد. تغییرات و با توجه به  در شکل 5 و 6 ارائه شده اند.

شکل2- تغییر پروفایل سرعت با توجه به E وقتی که  و .

شکل 3- تغییر پروفایل دما با توجه به E وقتی که  و .

شکل 4- تغییر پروفایل سرعت با توجه به Pr وقتی که  و .

شکل 5- تغییر پروفایل دما با توجه به Pr وقتی که  و .

شکل 6- تغییر پروفایل سرعت با توجه به وقتی که و .

مشاهده می شود که افزایش پارامتر  باعث کاهش در می شود، اما تأثیر معنی داری بر ندارد. برای بررسی تأثیر روش پیشنهادی در مقایسه با روش تبدیل دیفرانسیل و راه حل عددی، مقادیری در جداول 1 و 2 برای مقادیر مختلف پارامتر  ارائه شده است.
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

 

7- نتیجه گیری

در این مطالعه، یک الگوریتم قابل اعتماد بر اساس روش تبدیل دیفرانسیل برای حل معادلات غیر خطی ارائه شده است. روش حاضر، مشکلات محاسباتی روش های دیگر را کاهش می دهد.

نتایج برای و ؛ در جداول 1و 2 اعتبار و صحت این روش را نشان می دهد. توجه داشته باشید روش تبدیل دیفرانسیل چند مرحله ای ساده تر از سایر روش ها محاسبه می شود، زیرا در روش تبدیل دیفرانسیل چند مرحله ای ما یک روش تکراری داریم که نیازی به حل معادلات دیفرانسیل یا انتگرال ندارد. در روش های دیگر ما باید در هر پیاده سازی حل معادلات دیفرانسیل را حل کنیم یا معادلات را یکپارچه کنیم (شکل 7).

جدول 1- مقایسه نتایج سرعت بدست آمده وقتی و . و تغییرات متغیر

 

 

 

جدول 2- مقایسه نتایج دما بدست آمده وقتی و . و تغییرات متغیر

شکل 7- شکل 6- تغییر پروفایل دما با توجه به وقتی که

 
ارائه مدل مرزی برای تحقیق در مورد کشش فرکانس ها در مخزن چند محفظه محوری

ارائه مدل مرزی برای تحقیق در مورد کشش فرکانس ها در مخزن چند محفظه محوری

عنوان پروژه : ارائه مدل مرزی برای تحقیق در مورد کشش فرکانس ها در مخزن چند محفظه محوری

نرم افزار مورد استفاده : متلب

فرمت : m فایل

فایل راهنما دارد

پس از خرید بلافاصله فایل های پروژه ارائه مدل مرزی برای تحقیق در مورد کشش فرکانس ها در مخزن چند محفظه محوری به ایمیل شما ارسال خواهد شد

پروژه به صورت 100 درصد در محیط متلب تست شده است

 

توضیحات پروژه :

در این شبیه سازی با متلب به ارائه یک روش عددی مرزی پیوسته برای تعیین متقارن و فرکانس های طبیعی و شکل حالت های غیرضروری برای چند ظروف محصور شده با مبهم است با هندسه دلخواه انجام شده است مدل مایع توسعه یافته براساس معادله لاپلاس و Green است که در مقاله به آن اشاره شده است

قضیه معادلات حاکم از شرایط دینامیکی سیال و سطح آزاد نیز وجود دارد به مدل پیشنهاد شده اعمال می شود. یک روش zoning ارائه شده است به منظور مدل دلخواه تنظیمات سوپاپ در چند مخزن محرمانه مبهم. نفوذ هر منطقه در مناطق همسایه با استفاده از معرفی ماتریس نفوذ رابط که پتانسیل سرعت رابط ها را به شار خود ارتباط می دهد. با اختطاف کردن مرزهای جریان، معادله انتگرال بر روی مرز کنترل شده است یک ماتریس عادی مشکل خاص. روش پیشنهادی تأثیر قابل توجهی بر کاهش دارد هزینه محاسباتی و دقت خوبی در تعیین فرکانس های طبیعی شکسته به دست آماده است 

نتایج شبیه سازی در محیط متلب
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

بایگانی دسته بندی ها پروژه های آماده متلب
شبیه سازی رله های جهتدار جریان با منحنی جریانی معکوس در شبکه قدرت
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

50000 09367292276
شبیه سازی رله های جهتدار جریان با منحنی جریانی معکوس در شبکه قدرت

شبیه سازی رله های جهتدار جریان با منحنی جریانی معکوس در شبکه قدرت5 (100%) 2
04
09367292276
شبیه سازی امنیت شبکه توزیع را با درنظر گرفتن نفوذپذیری پانل خورشیدی تولید انرژی از دید کیفیت الکتریکی

60000 09367292276
شبیه سازی امنیت شبکه توزیع را با درنظر گرفتن نفوذپذیری

امتیاز دهی به نوشته ها شبیه سازی امنیت شبکه توزیع را با درنظر گرفتن نفوذپذیری
27
اسفند
شبیه سازی تاثیرات محدودیت اندازه کنترل ولتاژ از نوع وینداپ

70000 09367292276
شبیه سازی تاثیرات محدودیت اندازه کنترل ولتاژ از نوع وینداپ

شبیه سازی تاثیرات محدودیت اندازه کنترل ولتاژ از نوع وینداپ5 (100%) 1 vote[s] شبیه سازی
26
اسفند
شبیه سازی ماشین القایی مجهز به توربین بادی برای پمپاژ آب

60000 09367292276
شبیه سازی ماشین القایی مجهز به توربین بادی برای پمپاژ آب

شبیه سازی ماشین القایی مجهز به توربین بادی برای پمپاژ آب5 (100%) 1 vote[s] شبیه
25
اسفند
پیاده سازی شبکه عصبی برای طبقه بندی تصاویر با نرم افزار متلب
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

30000 09367292276
پیاده سازی شبکه عصبی برای طبقه بندی تصاویر با نرم افزار متلب

پیاده سازی شبکه عصبی برای طبقه بندی تصاویر با نرم افزار متلب5 (100%) 1 vote[s]
23
اسفند
تشخیص اعداد با استفاده از شبکه عصبی در نرم افزار متلب

45000 09367292276
تشخیص اعداد با استفاده از شبکه عصبی در نرم افزار متلب

تشخیص اعداد با استفاده از شبکه عصبی در نرم افزار متلب5 (100%) 2 vote[s] تشخیص
21
اسفند
پیش بینی میزان بارش باران با شبکه عصبی و سیستم فازی

50000 09367292276
پیش بینی میزان بارش باران با شبکه عصبی و سیستم فازی

امتیاز دهی به نوشته ها پیش بینی میزان بارش باران با شبکه عصبی و سیستم
19
اسفند
پیاده سازی روش گسترش یافته تابع جریمه داخلی بهینه سازی عمران

قیمت :5000 09367292276
پیاده سازی روش گسترش یافته تابع جریمه داخلی بهینه سازی عمران
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

پیاده سازی روش گسترش یافته تابع جریمه داخلی بهینه سازی عمران5 (100%) 1 vote[s] پیاده
شبیه سازی امنیت شبکه توزیع را با درنظر گرفتن نفوذپذیری

شبیه سازی امنیت شبکه توزیع را با درنظر گرفتن نفوذپذیری پانل خورشیدی تولید انرژی از دید کیفیت الکتریکی

 

دراین مقاله امنیت شبکه توزیع را با درنظر گرفتن نفوذپذیری پانل خورشیدی تولید انرژی از دید کیفیت الکتریکی مطابق فلوچارت زیر بررسی کرده و با تعریف چندین شاخص معیار امنیت را بررسی کرده که توسط گروه متلب پروژه آماده شده است که از سری پروژه های آماده برق قدرت می باشد

و بمنظور مدلسازی پانل خورشیدی باید پروفایل تغییرات دما در شبانه روز  و توان و ولتاژ و ضریب توان و مبدل بوست را مطابق فلوچارت زیر مدلسازی کرده

و بهمین منظور یک پروفایل دمای انرژی خورشیدی برای یک پانل خورشیدی KC200GT  را مدلسازی کرده و الگوریتم ردیابی حداکثر را کد نویسی کرده و در فانکشن CalcPVpower توان و ولتاژ برحسی دما و سطح تابش فراخوانی میگردد.

باتوجه به نقص دیتای شبکه توزیع,برای ارزیابی امنیت شبکه توزیع , یک شبکه توزیع 33 باسه را درنظر میگیریم

و اطلاعات اولیه بصورت  پروفایل دمای یک شبانه روز  و مکان فرضی قرار گیری پانل خورشیدی و سطح تابش و ضریب توان را بصورت زیر درنظر میگیریم که با افزایش ساعت به ظهر دمای سطح تابش فرضی به اوج ( 48 ) میرسد و با غروب کاهش میابد

 

 

 
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

و حال پخش بار 24 ساعته را با اتصال منابع خورشیدی با روش پخش بار نیوتن رافسون کتاب هادی سعادت انجام میدهیم

و نتایج ارزیابی امنیت برای جریان خطوط انتقال

 

شبیه سازی امنیت شبکه توزیع را با درنظر گرفتن نفوذپذیری پانل خورشیدی تولید انرژی از دید کیفیت الکتریکی

و نتایج ارزیابی تغییرات ولتاژ  باس ها در شبانه روز بصورت زیر است که با افزایش توان پانل خورشیدی و ضریب نفوذ بالاتر در طی شبانه روز میزان افت ولتاژ شدیدتر میشود

 

این شبیه سازی در متلب 2016 تست و اچرا شده است.

و فایل اصلی mains2 است که قابلیت اجرا دارد

 و

بقیه فایلها در برنامه اصلی فراخوانی میشود و قابلیت اجرای جداگانه ندارند
شبیه سازی رله های جهتدار جریان با منحنی جریانی معکوس در شبکه قدرت

شبیه سازی رله های جهتدار جریان با منحنی جریانی معکوس در شبکه قدرت

Optimal Protection Coordination for Meshed
Distribution Systems With DG Using Dual
Setting Directional Over-Current Relays
در این مقاله به معرفی شاخص حدید برای تعیین تنظیمات رله های حفاظتی رله های جهتدار جریان با منحنی جریانی معکوس در شبکه برق قدرت پرداخته

است و با استفاده از روابط فرمول شماره دو تا پنج مقاله به

 منظور بهینه سازی هماهنگی رله های حفاظتی با الگوریتم بهینه سازی غیرخطی با الگوریتم برنامه ریزی درجه دوم ترتیبی SQP پرداخته است و تنظیمات شماره رله ها بصورت زیر است.
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

و برای شرایط گوناگون و منابع تولید متعدد میتوان نتایج را بدست اورد.

این پروژه شامل 5 فایل است که فایل اصلی MAINS است و بقیه فایل ها توسط برنامه اصلی فراخوانی میگردد.در فانکشن relayconfig شماره بندی رله ها و معادلات نامساوی ساخته میشود و در فانکشن ShortCircuitAnalysis انالیز اتصال کوتاه برای محاسبه جریان اتصال کوتاه انجام میگردد
شبیه سازی ماشین القایی مجهز به توربین بادی برای پمپاژ آب
شبیه سازی ماشین القایی مجهز به توربین بادی برای پمپاژ آب

شبیه سازی ماشین القایی مجهز به توربین بادی برای پمپاژ آب 

عنوان مقاله

این مقاله برق قدرت به برسی ماشین القایی مجهز به توربین بادی برای پمپاژ اب در رتفاعات پرداخته و یک شبکه ساده را شامل ژنراتور القایی و موتورالقایی درنظر گرفته و سپس افت ولتاژ را درشبکه بدلیل گشتاور متغیر ناشی از توان اب در ارتفاعات با کنترل کننده svc جبران کرده است در صورتی که نیاز به مشاوره در شبیه سازی مقاله برق قدرت دارید با کارشناسان ما تماس  بگیرید

و نمودار ولتاژ و جریان بصورت زیر است

 

و نمودار ولتاژ و ظرفیت توان راکتیو و سرعت ماشین و کلیه پارامترها در شبیه سازی قابل رویت است.

 
شبیه سازی تاثیرات محدودیت اندازه کنترل ولتاژ از نوع وینداپ

شبیه سازی تاثیرات محدودیت اندازه کنترل ولتاژ از نوع وینداپ

در این مقاله به بررسی تاثیرات محد.ودیت اندازه کنترل ولتاژ از نوع وینداپ پرداخته و به بررسی نمابش حوزه فرکانس و زمانی و تعیین ضریب اضافه باری رسیدن به نقطه اوج پرداخته است

و برای ارزیابی روش مقاله از یک شبکه بصورت زیر پرداخته ایم

 و باتوجه به تاثیرات شدید مربوط به ناپایداری ولتاژ و استفاده از بار ثایت در مقاله بارهای zip را غیرفعال کرده و از مدل مرتبه 6 برای ژنراتور سنکرون و مدل مرتبه یک  برای تحریک بهره میگیریم و شماتیک بلوک تحریک مرتبه اول در نرم افزار PSAT بصورت زیر است

و تنظیمات ضرایب بصورت زیر است که ضرایب اشباع و ثابت زمانی اندازه گیری ناچیز درنظرگرفته و خللی در کار ایجاد نمیشود
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

میتوان توان بار بمنظور رسیدن توان ژنراتور را به حد استانه تحریک وینداپ تعیین کرده و در این شبکه میزان بار را برحسب درصد بار یا مثلا یکهزارم درصد بار پایه افزایش داده و ولتاژ تحریک هر 4 ژنراتور را بررسی کرده و با ولتاژ استانه 5 ولت مقایسه کرده و سپس توان میکانیکی و توان الکتریکی و توان اکتیو و توان راکتیو را برای هر تکرار میو رسم میکند

این پروژه از سری پروژه آماده متلب می باشد در صورتی که نیاز به شبیه سازی مقاله برق قدرت دارید و مشاوره میخواید با متخصصین ما تماس بگیرید

 

دچار جهش ناکهانی شده که در شکلهای فوق کاملا مشخص است. و اگر تغییرات بار را برحسب یک هزارم  بار پایه بگیریم مقدار اضافه بار مجاز طوری است که توان تحریک مثل شکلهای بالا دچار جهش ناگهانی نمیشود و ملایم ناپایدار میشود و در 168 هزارم مقدار بار پایه به حداستانه میرسد
تشخیص اعداد با استفاده از شبکه عصبی در نرم افزار متلب

تشخیص اعداد با استفاده از شبکه عصبی

عنوان پروژه : پیاده سازی تشخیص اعداد با استفاده از شبکه عصبی

نرم افزار مورد استفاده : متلب

رشته تخصصی : مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی

فرمت : m فایل

فایل راهنما دارد

نوع پروژه : پروژه آماده متلب
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

پس از خرید بلافاصله فایل های پروژه تشخیص اعداد با استفاده از شبکه عصبی به ایمیل شما ارسال خواهد شد

پروژه به صورت 100 درصد در محیط متلب تست شده است

توضیحات پروژه :

یک شبکه عصبی با 64 ورودی و 10 خروجی طراحی کنید. ورودی شبکه عصبی یک ماتریس 8*8 در که در متلب کدنویسی شده است  می­باشد که نشان دهنده یک کاراکتر است. ابتدا شبکه را با تعداد مناسب الگوها ورودی (اعداد 0-9) آموزش داده و سپس نمونه های آزمایشی برای تست شبکه مورد استفاده قرار میگیرند.

شبکه مورد نظر یک شبکه پرسپترون چند لایه با 64 ورودی و 10 خروجی باشد و فعال شدن هر یک از خروجیها نشاندهنده عدد ورودی به شبکه است. ورودی شبکه یک بردار 64 تایی است که یک کاراکتر (در اینجا یک عدد بین 0-9) میباشد. با توجه به اینکه ورودی شکل اعداد است و خروجی برای هر نمونه آموزشی مشخص میباشد، بنابراین کاراکتر مربوط به اعداد به هر زبانی (فارسی یا انگلیسی) نوشته شوند تفاوتی ندارد. اما در صورت انتخاب یک زبان باید تمام نمونه­های آموزشی و آزمایشی شبکه به همان زبان باشد. آزمایش شبکه برای اعداد به دو زبان انجام شود.

آموزش شبکه

شبکه چند لایه پرسپترون و قانون یادگیری اختیاری (مثلا بازگشت به عقب) است. فقط از Neural Network Toolbox نرم­افزار MatLab استفاده شود.

برای آموزش شبکه نیاز به طراحی الگوهای آموزشی می­باشد. برای تولید نمونه های آموزشی و آزمایشی از نرم­افزار pattern-generator استفاده نمایید. در زیر مثال نشان داده شده برای کارکترهایی است که نشان دهنده حروف الفبا میباشند. شما اینکار را برای اعداد 0-9 انجام شده است

 

الگویی مورد نظر را داخل فضای سفید بکشید و دکمه ی Learn رو بزنید. برای تغییر دادن آدرس فایل ذخیره سازی الگوی آموزشی میتوان ادرس مورد نظر را در Textbox سمت راست پایین تغییر داد. در Textbox بالایی، خروجی مورد نظر برای برای الگو تعریف شده مشخص میشود. برای یادگیری Supervised به این فیلد نیاز خواهیم می­باشد (شما یادگیری Supervised بکار برید).
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

برای مثال برای 3 حرف  A و C و  Z به صورت زیر عمل میشود. بعنوان مثال برای هر یک از حروف چهار مثال وارد می کنیم و بعد از رسم هر مثال و مشخص نمودن خروجی به آن در Textbox بالا سمت، دکمه ی Learn را میزنید. در شکل زیر می­توانید هر ۱۲ الگو رو ببینید. هر یک از الگوهای وارد شده در فایل خروجی بصورت یک سطر از اعداد 0 و 1 ذخیره میشود و در انتهای آن خروجی مشخص شده برای الگو ذخیره میگردد. فایل تولید شده به اینصورت را در یک برنامه در MatLab برای آموزش شبکه استفاده نمایید. برای آزمایش شبکه طراحی شده چند نمونه دیگر در فایل جداگانه ذخیره شده و شبکه با آن آزمایش میشود.
پیاده سازی شبکه عصبی برای طبقه بندی تصاویر با نرم افزار متلب

پیاده سازی شبکه عصبی برای طبق بندی تصاویر

عنوان پروژه :پیاده سازی شبکه عصبی برای طبق بندی تصاویر

نرم افزار مورد استفاده : متلب

فرمت : m فایل

فایل راهنما دارد

نوع پروژه : پروژه آماده متلب

پس از خرید بلافاصله فایل های پیاده سازی شبکه عصبی برای طبق بندی تصاویر به ایمیل شما ارسال خواهد شد

پروژه به صورت 100 درصد در محیط متلب تست شده است

توضبحات پروژه : در این پروژه از شبکه عصبی برای تشخیص حروف در نرم افزار متلب استفاده شده است برای این مجموعه داده ها تعداد وردوی و خروجی های شبکه عصبی مشخص شده است سپس برای هر مجموعه داده دو شبکه عصبی ( لایه ورودی – لایه پنهان – لایه خروجی ) طراحی شده است – در شبکه اول از 5 نرون در لایه پنهان و در شبکه دوم از 20 نرون در لایه پنهان استفاده شده است وزنها و بایاس های شبکه عصبی را به صورت تصادفی انتخاب کردیم سپس برای هر مجموعه داده ابتدا 66 درصد داده ها رو انتخاب کرده و به عنوان آزمایشی در نظر گرفته شده است ، سپس باقی مانده را به عنوان تست جدا میکنیم سپس وزن های شبکه عصبی را با آن جدا میکنیم

 

مشخصات مجموعه داده
   
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

ویژگی
   

تعداد نمونه
   

ویژگی
   

تعداد نمونه
   

ویژگی
   

تعداد نمونه

An2i
   

چپ
   

24
   

عصبانی
   

6
   

باز
    09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

3

At33
                       

عینک افتابی
   

3

Boland
             

خوشحال
   

6
   

باز
   

3

Bpm
                       

عینک افتابی
   

3

Ch4f
             

طبیعی
   

6
   

باز
   

3

Cheyer
                       

عینک افتابی
   

3

Kk49
             

ناراحت
   

6
   

باز
   

3

Night
   

راست
   

24
             

عینک افتابی
   

3

Saavik
             

عصبانی
   

6
   

باز
   

3

steffi
                       

عینک افتابی
   

3
              

خوشحال
   

6
   

باز
   

3
                        

عینک افتابی
   

3
              

طبیعی
   

6
   

باز
   

3
                        

عینک افتابی
   

3
              

ناراحت
   

6
   

باز
   

3
                        

عینک افتابی
   

3
    

بالا
   

24
   

عصبانی
   

6
   

باز
   

3
                        

عینک افتابی
   

3
              

خوشحال
   

6
   

باز
   

3
                        

عینک افتابی
   

3
              

طبیعی
   

6
   

باز
   

3
                        

عینک افتابی
   

3
              

ناراحت
   

6
   

باز
   

3
                        

عینک افتابی
   

3
    

مستقیم
   

24
   

عصبانی
   

6
   

باز
   

3
                        

عینک افتابی
   

3
              

خوشحال
   

6
   

باز
   

3
                        

عینک افتابی
   

3
              

طبیعی
   

6
   

باز
   

3
                        

عینک افتابی
   

3
              

ناراحت
   

6
   

باز
   

3
                        

عینک افتابی
   

3

ویژگی
   

تعداد
                         

چپ
   

24
                         

راست
   

24
                         

بالا
   

24
                         

مستقیم
   

24
                         

عصبانی
   

24
                         

خوشحال
   

24
                         

طبیعی
   

24
                         

ناراحت
   

24
                         

باز
   

48
                         

عینک افتابی
   

48
                         
 
پروژه پیاده سازی شبکه عصبی برای طبقه بندی تصاویر تصاویر اساتید متلب پروژه آماده شده است که به تعداد محدودوی به فروش میرسد پس از خرید بلافاصله فایل های پروژه برای شما ارسال میشود
در صورتی که پروژه مطاق با سفارش شما نمی باشد با کلیک بر روی عنوان زیر پروژه متلب خود را سفارش دهید
انجام پروژه متلب
پیاده سازی روش گسترش یافته تابع جریمه داخلی بهینه سازی عمران

پیاده سازی روش گسترش یافته تابع جریمه داخلی بهینه سازی عمران

عنوان پروژه : پیاده سازی روش گسترش یافته تابع جریمه داخلی بهینه سازی عمران

نرم افزار مورد استفاده : متلب

رشته تخصصی : مهندسی عمران

فرمت : m فایل

فایل راهنما دارد

نوع پروژه : پروژه آماده متلب

پس از خرید بلافاصله فایل های پروژه پیاده سازی روش گسترش یافته تابع جریمه داخلی بهینه سازی عمران  به ایمیل شما ارسال خواهد شد

پروژه به صورت 100 درصد در محیط متلب تست شده است

توضیحات پروژه :

مراحل اصلی یک فرآیند بهینه سازی برای رسیدن به پاسخ بهینه، عبارتند از :
۱ – تعریف مسئله ۲ – مدل سای ۳ – حل مدل ۴ – تحقیق درستی مدل ۵ – پیاده سای نتایج نهایی مدل
طبق مراحل فوق، برا بدسات آوردن پاسااخ بهینه، ابتدا رفتار سیستم مورد بررساای و تحلیل قرار گرفته تعریف مساله و مدلی از وضعیت طبیعی آن سیستم ساخته میشود . در اینجا منظور ای مدلسای بیان مسئله با استفاده ای روابط ریاضی، با در نظر گرفتن محدودیتها موجود، میباشد. سپس جواب مدل ای راه محاسبات ریاضی مناسب بدست میآید . یک مساائله به طور معمول، چندین جواب عملی دارد. ای میان جوابها مذکور، به بهترین آنها جواب بهینه گفته میشود. به بیان دیگر بهینه سازی ، روشهای بدست آوردن بهترین جواب ممکن می باشد . مدلسازی ریاضی یک طرح، قسمت اصلی در روند بهینه سازی است.
چنانچه الگوی ریاضی طرح مناسب باشد، جواب بهینه سریعتر محاسبه می شود. برا استخراج مدل ریاضی یک مسئله بهینه سازی باید چهار مولفه زیر به طور کامل مشخص گردند .

 الف) یک مجموعه ای متغیرها nx,…,1x موسوم به متغیرها بهینه سازی یا متغیر تصمیم

ب) یک تابع موسوم به تابع هدف یا تابع معیار که رو متغیرهای تصمیم اعمال میشود و یک مقدار حقیقی دارد. این تاب در طی فرآیند بهینه سازی باید مینیمم یا ماکزیمم بهینه گردد .

 ج ) مجموعه ا ای قیدها که رو متغیرها تصمیم اعمال میشوند. این قیود میتوانند به صورت مساو یا نامساوی اعمال شوند
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

د) مجموعه های n,D…,1D باه عنوان دامنه ها متغیرها nx,…,1x . به عبارت دیار ix ای مجموعه iD انتخاب میگردد iD ∈ ix. این مجموعه اصول و روشها بهینه سازی ، که در مسائل مهندسی بویژه مهندسی عمران خواهد داشت
پیش بینی میزان بارش باران با شبکه عصبی و سیستم فازی

پیش بینی میزان بارش باران با شبکه عصبی و سیستم فازی

عنوان پروژه : پیاده سازی پیش بینی میزان بارش باران با شبکه عصبی و سیستم فازی

نرم افزار مورد استفاده : متلب

رشته تخصصی : مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی

فرمت : m فایل

فایل راهنما دارد

نوع پروژه : پروژه آماده متلب
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

پس از خرید بلافاصله فایل های پروژه پیش بینی میزان بارش باران با شبکه عصبی و سیستم فازی به ایمیل شما ارسال خواهد شد

پروژه به صورت 100 درصد در محیط متلب تست شده است

    داده های دما، بارش و رواناب متوسط ماهیانه یک حوضه آبریز برای 18 سال در فایل Excel با نام Data و در صفحات جداگانه ثبت شده است. با استفاده از داده‌های 14 سال اول یک شبکه عصبی (ANN) و سیستم استنباط فازی (ANFIS) و K همسایه نزدیک (KNN) برای پیش بینی رواناب بر اساس دما و بارش آموزش داده و با استفاده از آن مقادیر رواناب 4 سال آخر را برآورد کرده و با مقادیر مشاهداتی مقایسه کنید.
    تاثیر اینکه برای پیش بینی رواناب هر ماه از داده‌های ثبت شده در سالهای گذشته در همان ماه استفاده شود و یا اینکه کل داده‌ها بصورت یکجا در نظر گرفته شود را بررسی کنید. (مثلاً پیش بینی رواناب مهر فقط با استفاده از داده های ثبت شده در مهر سالهای قبل و یا با استفاده از کلیه داده‌های ثبت شده بدون توجه به ماه)
    تأثیر اینکه در پیش بینی رواناب هر ماه، داده های دما و بارش تا 1 ماه و 2 ماه قبل در خروجی نظرگرفته شود را بررسی میشود
    خطای مدلهای طراحی شده را در شرایط افزایش یا کاهش پارامترهای مؤثر بر آنها نظیر تعداد نرونها، قواعد و همسایه‌ها و … بررسی و تحلیل میشود

نتایج خروجی برنامه در محیط متلب

09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

 بایگانی دسته بندی ها پروژه های آماده متلب
متلب پروژه ، شبیه سازی یک ترانسفورماتور در حالت مدار باز و اتصال کوتاه
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

50000 09367292276
شبیه سازی یک ترانسفورماتور در حالت مدار باز و اتصال کوتاه

شبیه سازی یک ترانسفورماتور در حالت مدار باز و اتصال کوتاه5 (100%) 1 vote[s] شبیه
24
بهمن
طراحی منبع تغذیه DC تنظیم شده بر روی سیم زمینی با متلب

95000 09367292276
طراحی منبع تغذیه DC تنظیم شده بر روی سیم زمینی با متلب

طراحی منبع تغذیه DC تنظیم شده بر روی سیم زمینی با متلب5 (100%) 1 vote[s]
23
بهمن
حل مسئله پستچی چینی در ریاضیات گسسته با متلب

50000 09367292276
حل مسئله پستچی چینی در ریاضیات گسسته با متلب

حل مسئله پستچی چینی در ریاضیات گسسته با متلب5 (100%) 1 vote[s] حل مسئله پستچی
22
بهمن
استفاده از الگوریتم های تکاملی برای تخمین جهت ورود سیگنال

90000 09367292276
استفاده از الگوریتم های تکاملی برای تخمین جهت ورود سیگنال

استفاده از الگوریتم های تکاملی برای تخمین جهت ورود سیگنال5 (100%) 2 vote[s] استفاده از
21
بهمن
شبیه سازی کامپوزیت های مبتنی بر کنترل های فازی سیستم های غیر خطی

100000 09367292276
شبیه سازی کامپوزیت های مبتنی بر کنترل های فازی سیستم های غیر خطی
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

شبیه سازی کامپوزیت های مبتنی بر کنترل های فازی سیستم های غیر خطی5 (100%) 1
19
بهمن
کنترل بهینه سیستم های پارامتری توزیعی با نرم افزار متلب
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

95000 09367292276
کنترل بهینه سیستم های پارامتری توزیعی با نرم افزار متلب

کنترل بهینه سیستم های پارامتری توزیعی با نرم افزار متلب5 (100%) 1 vote[s] کنترل بهینه
18
بهمن
سیستم تشخیص نفوذ با استفاده از داده کاوی

80000 09367292276
سیستم تشخیص نفوذ با استفاده از داده کاوی در نرم افزار متلب

سیستم تشخیص نفوذ با استفاده از داده کاوی در نرم افزار متلب5 (100%) 2 vote

طراحی یک سیستم نظارت بر بیماری مبتنی بر سیستم استنتاج فازی

طراحی یک سیستم نظارت بر بیماری مبتنی بر سیستم استنتاج فازی

 شبیه سازی بر اساس مقاله زیر انجام شده است

در شبیه سازی این پروژه ترکیب منطق فازی در متلب منجر به طراحی یک سیستم استنتاج فازی شده است

 09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

این سیستم به صورت کامل در محیط متلب شبیه سازی شده است
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

نسخه متلب استفاده شده 2017 می باشد

نمونه ای از خروجی شیبیه سازی شده در محیط نرم افزار متلب
تخصیص بهینه توان راکتیو ارائه شده با استفاده مدل ژنراتور

تخصیص بهینه توان راکتیو ارائه شده با استفاده مدل ژنراتور

در این پروژه مدلی جهت تخصیص بهینه توان راکتیو ارائه شده که در آن علاوه بر توجه به حفظ دامنه ولتاژها در محدوده مجاز خود، از مدل توان ژنراتورها در برنامه نویسی متلب استفاده شده است و علاوه بر تعیین توان راکتیو ژنراتورها، مقدار توان راکتیو جبران سازها و تغییرات تپ ترانسفورماتورها ارائه می شود.در این مقاله بهینه سازی با الگوریتم نهنگ کوهاندار با الگوریتم شبکه حباب برای طعمه شکار صورت گرفته و تابع هدف بصورت زیر تنظیم گردیده که در تابع cost داخل برنامه اصلی قرار دارد.

 

و در این شبیه سازی یک شبکه 30 باسه با اطلاعات جدول زیر درنظر میگیریم

نمودار همگرایی الگوریتم نهنگ برای یافتن بهینه توان راکتیو با حداقل تلفات بصورت زیر است

و پروفیل ولتاژ اولیه و بهینه بصورت زیر میگردد

 و نتایج عددی بهینه سازی برای شبکه 30 باسه فوق الذکر
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

بترتیب ولتاژ ژنراتور -توان شنت- تپ خطوط – جریمه تابع هدف- تلفات قبل -تلفات بعد بهینه سازی ( اکتیو و راکتیو ) در پنچره فرمان متلب 2017 نمایش داده شده است.
دانلود کدهای متلب برای مدل دینامیک موتور القایی سه فاز
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

دانلود کدهای متلب برای مدل دینامیک موتور القایی سه فاز

اگر در انجام پروژه های برق قدرت خود مشکل دارید و نیاز به راهنمایی و مشاوره دارید با کارشناسان گروه متلب پروژه در ارتباط باشید
 شبیه سازی انجام شده در متلب 2017
رابطه بهینه سازی پرنده برای عدم قطعیت منابع باتری ذخیره با درنظر گرفتن توزیع نرمال

رابطه بهینه سازی پرنده برای عدم قطعیت منابع باتری ذخیره  با درنظر گرفتن توزیع نرمال

 در این مقاله از رابطه بهینه سازی پرنده برای عدم قطعیت منابع باتری ذخیره  با درنظر گرفتن توزیع نرمال برای منابع و بار استفاده کرده و بدترین حالت عدم قطعیت را با تعیین عضویت فازی بکمک الگوریتم پرندگان بدست اورده و ناحیه امنیت با تعیین ضریب نفوذ دیجی را تعیین کرده است شبیه سازی مقاله برق قدرت انجام شده در محیط نرم افزار متلب تست شده است

 

و با اجرای برنامه طبق فلوچارت به ازای ضریب نفوذ دیجی تعیین شده در شبکه 33 

باسه توزیع استاندارد ناحیه امنیت را تعیین میکند  و تعداد محدود منابع خورشیدی و بادی و بار را در مکان فرضی تعیین می کنیم

 

و نهایتا درصد ناحیه امنیت را در پنجره فرمان نشان میدهد

برای اجرای پروژه نیاز به تولباکس متپاور 6 است که باید از اینترنت دانلود و در مسیر متلب قرار گیرد
قابلیت انالیز ویولت را برای تشخیص خطای رله در سیستم های قدرت

شبیه سازی انجام شده : قابلیت انالیز ویولت را برای تشخیص خطای رله در سیستم های قدرت
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

اگر در انجام پروژه های برق با متلب خود نیاز به مشاوره دارید میتوانید با کارشناسان متلب پروژه در اتباط باشید
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

تشخیص حالت اتصال کوتاه از نواسان در خطوط مدار با شبکه عصبی

تشخیص حالت اتصال کوتاه از نواسان در خطوط مدار با شبکه عصبی

در این شبیه سازی قصد داریم نحوه اتصال کوتاه در یک سیمولینک برق قدرت را با استفاده از شبکه عصبی به شما آموزش بدهیم

در این مقاله به تشخیص حالت اتصال کوتاه از نوسان در خطوط دو مداره پرداخته است و از تکنیک شبکه عصبی احتمالاتی برای تشخیص نوسان از خطا در شبکه پرداخته است

یکی از کاملترین شبیه سازی برق قدرت انجام شده در زمینه های نواسان سازی مدار می باشد که در گروه متلب پروژه انجام شده است

 تعیین حداکثرتوان در توربین بادی با استفاده از منطق فازی

تعیین حداکثرتوان در توربین بادی با استفاده از منطق فازی

اگر در انجام پروژه های برق قدرت خود مشکل دارید و نیاز به راهنمایی و مشاوره دارید با کارشناسان گروه متلب پروژه در ارتباط باشید

تعیین حداکثرتوان در توربین بادی با استفاده از منطق فازی

تعیین حداکثرتوان در توربین بادی با استفاده از منطق فازی

اگر در انجام پروژه های برق قدرت خود مشکل دارید و نیاز به راهنمایی و مشاوره دارید با کارشناسان گروه متلب پروژه در ارتباط باشید

09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

ست آوردن حداکثر توان در سلول های خورشیدی با الگوریتم مورچه
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

بدست آوردن حداکثر توان در سلول های خورشیدی با الگوریتم مورچه

اگر در شبیه سازی مقالات برق قدرت خود مشکل دارید و نیاز به راهنمایی و مشاوره دارید با کارشناسان گروه 09367292276 در ارتباط باشید
 بایگانی دسته بندی ها پروژه های آماده متلب
09367292276 ، بررسی نقش امپدانس متقابل خطوط در بررسی عملکرد رله دیستانس

بررسی نقش امپدانس متقابل خطوط در بررسی عملکرد رله دیستانس

بررسی نقش امپدانس متقابل خطوط در بررسی عملکرد رله دیستانس5 (100%) 1 vote[s] بررسی نقش
22
آبان
بهبود پاسخ ردیابی حداکثر توان در سلول خورشیدی با استفاده از منطق فازی

بهبود پاسخ ردیابی حداکثر توان در سلول خورشیدی با استفاده از منطق فازی

بهبود پاسخ ردیابی حداکثر توان در سلول خورشیدی با استفاده از منطق فازی5 (100%) 1

2 Comments
22
آبان
بهبود-عملکرد-کنترل-کننده-های-گازی-با-استفاده-از-کنترل-شتاب-دهند

بهبود عملکرد کنترل کننده های گازی با استفاده از کنترل شتاب دهنده

امتیاز دهی به نوشته ها با سلام خدمت همراهان همیشگی 09367292276
بررسی نقش امپدانس متقابل خطوط در بررسی عملکرد رله دیستانس
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

بررسی نقش امپدانس متقابل خطوط در بررسی عملکرد رله دیستانس

در این شبیه سازی به بررسی نقش امپدانس متقابل خطوط در بررسی عملکرد رله دیستانس پرداخته و در حضور جبرانساز سری خط انتقال به بررسی نقش ان پرداخته و در شبکه 9 باسه زیر

فرض مکنیم که جبرانساز در خط 7-8 که با بلوک سبز نشان داده شده قرار دارد و براساس ولتاژ بین دوفاز و القای متقابل و محاسبه امپدانس متقابل به مشخصی حفاظتی منحنی r-x پرداخته و نتایج را به ازای تغییرات مکان درصد خطا بر روی خط انتقال و امپدانس حطا و ظرفیت راکتور سری بدست می اوریم.

 

اگر در انجام پروژه های برق قدرت خود مشکل دارید و نیاز به راهنمایی و مشاوره دارید با کارشناسان گروه 09367292276 در ارتباط باشید

 

برای مثال اگر خطا در 80 درصد طول خط ( 100 کیلومتر ) روی داده و مقاومت خطا 0.1 اهم باشد و ظرفیت راکتور ناچیز باشد. مشخصه دیستانس رله پیشنهادی بصورت

 09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

و اگر با حفظ مشخصات ظرفیت راکتور را به 0.01 هانری تغییر دهیم مشحصه بصورت زیر تغییر میکند
کنترل فرکانس یک ژنراتور با استفاده از کنترل لغزشی آشوب

بهبود عملکرد کنترل کننده های گازی با استفاده از کنترل شتاب دهنده
هبود پاسخ ردیابی حداکثر توان در سلول خورشیدی با استفاده از منطق فازی

بهبود پاسخ ردیابی حداکثر توان در سلول خورشیدی با استفاده از منطق فازی

با سلام خدمت همراهان همیشگی 09367292276
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

اگر در شبیه سازی مقالات برق قدرت خود مشکل دارید و نیاز به راهنمایی و مشاوره دارید با کارشناسان گروه 09367292276 در ارتباط باشید

بهبود پاسخ ردیابی حداکثر توان در سلول خورشیدی با استفاده از منطق فازی

انجام پروژه الگوریتم ژنتیک
انجام پروژه الگوریتم ژنتیک
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

 دارا بودن تیمی متخصص آمادگی انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک را دارد. الگوریتم ژنتیک به عنوان یکی از پرکاربردترین و جدیدترین روش‌های بهینه سازی در بسیاری از دانشگاه‌ها‌ی کشور در حال تدریس می‌باشد. از این روش در بسیاری از رشته‌ها نطیر مهندسی برق، مهندسی عمران،مهندسی مکانیک،مهندسی کامپیوتر،مهندسی صنایع و مدیریت برای بهینه سازی مسائل استفاده می‌شود. بدلیل اینکه از این روش در رشته‌های مختلف استفاده  می‌شود و ماهیت مسائل در رشته‌های مختلف با یکدیگر متفاوت است بسیاری از دانشجویان در حل مسائل الگوریتم ژنتیک و کد نویسی این مسائل در متلب و پایتون دارای مشکل هستند. پروژه‌مارکت با بهره‌گیری از

09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

گروهی از متخصصان در رشته‌های مختلف که تجربه ارائه مقالات معتبر در رشته‌های مختلف در زمینه الگوریتم ژنتیک و سایر الگوریتم های تکاملی را دارد آماده ارائه خدماتی نظیر انجام پروژه الگوریتم ژنتیک، انجام پروژه الگوریتم ژنتیک در متلب، انجام پروژه برنامه نویسی الگوریتم ژنتیک در پایتونو شبیه سازی مقالات الگوریتم ژنتیک  را دارد. صورت مسئله را به همراه مستندات مربوط به آن نظیر مقالات و .. برای کارشناسان ما از طریق فرم سفارش پروژه ارسال نمایید. پس از بررسی سفارش پروژه شما کارشناسان ما پاسخگوی شما عزیزان خواهند بود.

سفارش پروژه الگوریتم ژنتیک
الگوریتم ژنتیک چیست؟

الگوریتم ژنتیک یک روش مبتنی بر انتخاب طبیعی برای حل مسائل بهینه‌سازی مقید و نامقید  می‌باشد. انتخاب طبیعی فرایندی است که ناشی از جهش بیولوژیکی است. الگوریتم ژنتیک دائما در حال اصلاح جمعیتی از راه حل هاست. در هر گام الگوریتم ژنتیک به طور تصادفی یک زوج از جمعیت کنونی را به عنوان والدین نسل بعدی انتخاب می‌کند و از آن‌ها برای تولید فرزندان نسل بعد استفاده می‌کند. در طی نسل‌های متمادی جمعیت به سمت یک راه حل بهینه جهش پیدا می‌کند. می‌توان از الگوریتم ژنتیک برای حل بسیاری از مسائل بهینه سازی که قابل حل توسط الگوریتم‌های بهینه‌سازی استاندارد نیستند استفاده نمود. از الگوریتم ژنتیک می توان برای حل مسائلی که تابع هدف بصورت ناپیوسته، مشتق ناپذیر و تصادفی و غیرخطی است استفاده نمود.
چرا الگوریتم ژنتیک
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

الگوریتم ژنتیک از بسیاری از روش های هوش مصنوعی متداول مقاوم تر می باشد و در مقابل عدم قطعیت ها ، نویز و تغییر ناگهانی ورودی بهتر عمل می کند. همچنین در حین جستجو در فضای حالت گسترد، یا سطوح چندبعدی دارای عملکرد بهتر در مقایسه با سایر تکنیک های بهینه سازی دارد.

09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

انجام پروژه تشخیص چهره
انجام پروژه تشخیص چهره
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

 با داشتن متخصصان ممتاز آمادگی دارد تا انجام پروژه های تشخیص چهره شما عزیزان را در رشته های مهندسی برق و الکترونیک ( الکترونیک ، مخابرات ، کنترل )، مهندسی کامپیوتر ( نرم افزار و سخت افزار )، مهندسی مکاترونیک به عهده گیرد. کافی است از طریق فرم سفارش پروژه، درخواست انجام پروژه تشخیص چهره خود را برای ما ارسال نمائید. کارشناسان ما با بررسی درخواست شما و مستندات ارسالی نظیر مقاله بهترین رهیافت را برای حل مسئله شما ارائه خواهند داد و درصورت امکان پیشنهاداتی را برای استفاده از روش‌های ابتکاری برای حل مسئله به شما ارائه خواهند داد . سفارش پروژه تشخیص خود را ثبت کنید و از کارشناسان ما مشاوره بگیرید.
سفارش پروژه تشخیص چهره
تشخیص چهره (Face Recognition)

از طرفی سازمان ها برای برنامه ریزی و تنظیم استاتژی های بازاریابی و مارکتینگ نیاز به استخراج اطلاعات از داده های قبلی و تحلیل رفتار مشتریان خود در گذشته و آینده دارند. با استفاده از داده کاوی می توان رفتار مشتریان را تحلیل نمود و اطلاعات مفیدی را از میان انبوهی از اطلاعات استخراج نمود.  با استفاده از علم داده کاوی می توان الگوهای پنهان رفتاری مشتریان را خارج نمود و پیش بینی هایی را برای آینده ارائه داد.

09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

خدمات پروژه مارکت در زمینه انجام پروژه تشخیص چهره
انجام پروژه تشخیص چهره با متلب
انجام پروژه تشخیص چهره Face recognition
انجام پروژه دانشجویی تشخیص چهره
شبیه سازی مقالات تشخیص چهره
انجام پروژه داده کاوی با نرم افزارهای مختلف

        انجام پروژه تشخیص چهره با پایتون
        انجام پروژه تشخیص چهره با متلب
        تشخیص چهره با C++
        تشخیص چهره با جاوا
        انجام پروژه تشخیص الگو
        انجام پروژه تشخیص چهره با یادگیری عمیق
        پروژه بینائی ماشین و تشخیص چهره

سفارش پروژه تشخیص چهره
سفارش پروژه تشخیص چهره
جهت ثبت سفارش خود برای انجام پروژه تشخیص چهره اینجا کلیک کنید

سایر خدمات پروژه مارکت

09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

انجام پروژه الگوریتم ژنتیک
انجام پروژه پردازش تصویر
انجام پروژه یادگیری ماشین
انجام پروژه شبکه عصبی

انجام پروژه فازی

09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

نجام پروژه های داده کاوی
انجام پروژه داده کاوی
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

هم اکنون درس داده کاوی (Data Mining) در بسیاری از رشته‌های دانشگاه‌ها و موسسات آموزش عالی کشور در مقاطع کارشناسی، کارشناسی ارشد و دکتری در حال تدریس می‌باشد.  انجام پروژه داده کاوی نیاز به مهارت برنامه نویسی در زبان های متلب و  R دارد.

همچنین نرم افزارهای مختلفی نظیر: وکا ، اس پی اس اس ، کلمنتاین،  رپد ماینر برای حل مسائل مختلف داده کاوی با قابلیت‌های متفاوت منتشر شده است. کار کردن با بسیاری از این برنامه ها لازمه انجام پروژه داده کاوی برای دانشجویان می‌باشد اما بدلیل فرصت محدود در طول ترم تحصیلی یادگیری این نرم افزارها برای بسیاری از دانشجویان دشوار و زمانبر است. تیم پروژه مارکت با داشتن متخصصان ممتاز در تمامی رشته های آمادگی دارد تا انجام پروژه های داده کاوی شما عزیزان را در رشته های مهندسی برق و الکترونیک ( قدرت ،

09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

الکترونیک ، مخابرات ، کنترل )، مهندسی کامپیوتر ( نرم افزار و سخت افزار )، مهندسی مکاترونیک به عهده گیرد. کافی است از طریق فرم سفارش پروژه، درخواست انجام پروژه داده کاوی خود را برای ما ارسال نمائید. کارشناسان ما با بررسی درخواست شما و مستندات ارسالی نظیر مقاله بهترین رهیافت را برای حل مسئله شما ارائه خواهند داد و درصورت امکان پیشنهاداتی را برای استفاده از روش‌های ابتکاری برای حل مسئله به شما ارائه خواهند داد . سفارش داده کاوی خود را ثبت کنید و از کارشناسان ما مشاوره بگیرید.

ارسال سفارش پروژه Data Mining
تعریف داده کاوی
با توجه به گسترش کاربردهای داده کاوی برای شرکت ها در زمینه بازاریابی و تحلیل رفتار مشتریان، علم داده کاوی (Data Mining) مورد توجه بسیاری از سازمان ها قرار گرفته است.یک کمپانی تجاری انبوهی از داده ها را در زمینه خدمات و کالاهای فروخته شده به مشتریان خود را نگهداری می نماید. با هرچه گسترده تر شدن این داده ها تحلیل و استخراج اطلاعات مفید از این حجم عظیم از داده دچار مشکل خواهد شد. در واقع علم داده کاوی همانند استخراج اطلاعات ارزشمند در یک معدن منابع گرانبها می باشد.از طرفی سازمان ها برای برنامه ریزی و تنظیم استاتژی های بازاریابی و مارکتینگ نیاز به استخراج اطلاعات از داده های قبلی و تحلیل رفتار مشتریان خود در گذشته و آینده دارند. با استفاده از داده کاوی می توان رفتار مشتریان را تحلیل نمود و اطلاعات مفیدی را از میان انبوهی از اطلاعات استخراج نمود.  با استفاده از علم داده کاوی می توان الگوهای پنهان رفتاری مشتریان را خارج نمود و پیش بینی هایی را برای آینده ارائه داد.
خدمات پروژه مارکت در زمینه انجام پروژه داده کاوی
انجام پروژه داده کاوی

09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

DATA MINING

انجام پروژه داده کاوی DATA MINING
انجام پروژه دانشجویی داده کاوی
شبیه سازی مقالات داده کاوی
انجام پروژه داده کاوی با نرم افزارهای مختلف

    انجام پروژه داده کا09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

وی با متلب
    انجام پروژه داده کاوی با کلمنتاین
    انجام پروژه داده کاوی با وکا
    انجام پروژه برنامه نویسی داده کاوی با R
    انجام پروژه داده کاوی با IBM SPSS Modeler
    انجام پروزه داده کاوی باOrange Data Mining
    Tanagraانجام پروژه یادگیری ماشین و داده کاوی با
    انجام پروژه داده کاوی با پایتون
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

سفارش پروژه داده کاوی
سفارش پروژه داده کاوی
جهت ثبت سفارش خود برای انجام پروژه داده کاوی اینجا کلیک کنید
سایر خدمات پروژه مارکت
انجام پروژه متلب
انجام پروژه پردازش تصویر
انجام پروژه شبکه عصبی
انجام پروژه یادگیری ماشین
انجام پروژه پایتون

09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

انجام پروژه شبکه عصبی
شبکه عصبی
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

امروزه شبکه‌های عصبی مصنوعی به ­طور گسترده‌ای، با هدف دست­یابی به کارایی شبه انسانی مطالعه می‌شوند. این شبکه‌ها از تعدادی عنصر محاسباتی خطی و غیرخطی که به­ طور موازی عمل می‌کنند، تشکیل شده‌اند. شبکه‌های عصبی مصنوعی تحت عناوین مختلفی هم­چون مدل‌های پیوندگرا، مدل‌های پردازش موازی توزیع‌شده و سیستم‌های نورومورفیک مطرح گردیده‌اند. ایده اصلی مدل پیوندگرا به فیلسوف بزرگ یونان باستان ارسطو برمی‌گردد. وی مفهومی را مطرح کرد که در آن تعدادی از عناصر ساده مرتبط ‌به‌هم به­ واسطه یک سری مکانیزم‌های خاص، منجر به پیدایش حافظه می‌شدند.
 تعریف پایه شبکه‌های عصبی
ایده‌ی اولیه هر شبکه عصبی، شبیه‌سازی  بسیاری‌ از سلول‌های مغزی متصل داخل یک پردازنده کامپیوتری است تا بتوان اعمال یادگیری، شناسایی الگوها و تصمیم‌گیری انسان‌گونه را انجام داد. نکته‌ی جالب توجه درمورد شبکه‌ی عصبی این است که نیازی نیست آن را برای یادگیری صریح، برنامه‌ریزی کنید. این شبکه در واقع می‌تواند همه‌چیز را مانند مغز انسان، خودش یاد بگیرد.
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

اساس شبکه های عصبی بر پایه ساختار آنها بنا شده است، که این ساختار شامل یک یا چند لایه ، که هر لایه دارای تعداد نرون که این نرون ها از طریق وزن ها به یکدیگر متصل می باشند. هر نرون دارای ورودی (ها) و خروجی (ها) می باشند که هر نرون بر اساس ورودی (ها)محاسبه و خروجی (ها)لازم را تولید میکند. شبکه‌های عصبی به­عنوان یکی از قدرتمندترین پردازش­گرهای غیرخطی سیگنال، برای طیف وسیعی از کاربردهای پردازش سیگنال کاربرد دارند.

شبکه‌های عصبی مصنوعی، به­ عنوان ابزارهای رگرسیون، کارائی فوق‌العاده‌ای از خود نشان داده‌اند. علی‌الخصوص در کاربردهایی همچون شناسائی الگو و تقریب توابع. این شبکه‌ها قادرند روابط پیچیده غیرخطی بین متغیرهای ورودی و خروجی را در یک سیستم یاد بگیرند بدون اینکه دانشی قبلی نسبت به آن پدیده یا سیستم داشته باشند .
شبکه های عصبی در متلب
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

از نرم افزار متلب به دلیل توانایی بالی آن در کارکردن با ماتریس ها و بردارها به عنوان یک ابزار خوب جهت شبیه سازی شبکه های عصبی یاد می شود. همچنین جعبه ابزار شبکه عصبی در متلب الگوریتم ها، مدل‌های از پیش یادگیری شده و همچنین اپ هایی را برای یادگیری، تصویرسازی و شبیه سازی شبکه های عصبی عمیق و کم عمق فراهم می‌کند. شما می توانید کلاس‌بندی، خوشه‌بندی، رگرسیون، کاهش ابعاد، پیش بینی سری های زمانی و مدل سازی سیستم های دینامیکی را به کمک این جعبه ابزار انجام دهید.
سفارش پروژه شبکه عصبی
شبکه های عصبی در پایتون
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

پایتون بدلیل سادگی آن توسط بسیاری از افراد به عنوان اولین گزینه برای شبیه سازی شبکه های عصبی در نظر گرفته می شود.  بسیاری از الگوریتم های هوش مصنوعی به آسانی قابل پیاده سازی در پایتون می باشند. در مقایسه با سایر زبان های برنامه نویسی توسعه کد در پایتون زمان کمتری را خواهد برد. همچنین در پایتون کتابخانه های متعددی برای انجام پروژه های شبکه عصبی وجود دارد که این کار را ساده تر می نماید.
انجام پروژه شبکه عصبی
بسیاری از پژوهشگران و دانشجویان بدلیل زمان زیادی که صرف مفاهیم تئوری پشت شبکه های عصبی می نمایند و همچنین بدلیل عدم آشنایی با نرم افزارهای متلب ، پایتون  به مشکلات زیادی در انجام پروژه های شبکه عصبی خود بر می‌خورند. پروژه مارکت با بهره‌گیری از پژوهشگران نخبه در زمینه شبکه های عصبی و برنامه نویسی با متلب و پایتون امکان ارائه مشاوره و راهنمایی شما در زمینه انجام  پروژه های شبکه عصبی نظیر شبیه سازی مقاله شبکه عصبی و ... را دارد. پس از ثبت سفارش پروژه شبکه عصبی خود و ارائه مستندات تحقیقاتی و مقاله های مربوطه ، کارشناسان ما  با بررسی مقاله بیس و همچنین نوآوری های مد نظر شما اقدام به انجام پروژه نرم افزاری شما در کوتاهترین زمان و با بالاترین کیفیت ممکن می نماید.
انجام پروژه شبیه سازی شبکه عصبی
انجام پروژه هوش مصنوعی و شبکه عصبی
انجام پروژه شبکه عصبی در پایتون
انجام پروژه پردازش شبکه عصبی با متلب
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

    انجام پروژه شبکه عصبی مهندسی برق قدرت
    انجام پروژه شبکه عصبی مهندسی برق کنترل
    پروژه شبکه عصبی در مخابرات
    انجام پروژه پیش بینی و تخمین با شبکه عصبی
    انجام پروژه طبقه بندی و دسته بندی داده ها توسط شبکه عصبی
    انجام پروژه های عصبی فازی
    انجام پروژه شبکه عصبی یادگیری ماشین
    انجام پروژه شبکه عصبی در کاربردهای نظامی
    انجام پروژه عصبی در سیستم های هدف‌گیری و تعقیب
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

    انجام پروژه شبکه عصبی مهندسی عمران
    انجام پروژه های بهینه سازی به کمک شبکه عصبی
    انجام پروژه تصمیم گیری با شبکه عصبی
    مدلسازی فرایند های پزشکی درمانی با شبکه عصبی
    پیش بینی سری های زمانی با شبکه عصبی
    انجام پروژه پیش بینی قیمت سهام و شاخص بورس با شبکه عصبی مصنوعی
    انجام پروژه شبکه عصبی ارزیابی ریسک
    انجام پروژه شبکه عصبی در پروژه های کسری خدمت
    انجام پروژه پردازش تصویر با شبکه عصبی
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

سفارش پروژه شبکه عصبی
سفارش پروژه شبکه عصبی
جهت ثبت سفارش خود برای انجام پروژه های شبکه عصبی خود با متلب یا پایتون اینجا کلیک کنید
به فروشگاه پروژه مارکت سر بزنید!
فروشگاه پروژه مارکت
فروش پروژه آماده شبکه عصبی، پردازش تصویر، مقالات شبیه سازی شده، برنامه نویسی با متلب، شبیه سازی با متلب و هزاران محصول دیگر..

.09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

نجام پروژه منطق فازی
 09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

انجام پروژه منطق فازی

بسیاری از پژوهشگران و دانشجویان بدلیل زمان زیادی که صرف مفاهیم تئوری پشت منطق فازی و مجموعه های فازی می نمایند و همچنین بدلیل عدم آشنایی با نرم افزارهای متلب  به مشکلات زیادی در انجام پروژه های منطق فازی خود بر می‌خورند. پروژه مارکت با بهره‌گیری از پژوهشگران نخبه در زمینه منطق فازی و شبکه های عصبی برنامه نویسی با متلب و پایتون امکان ارائه مشاوره و راهنمایی شما در زمینه انجام  پروژه های منطق فازی نظیر شبیه سازی مقاله منطق فازی و انجام پروژه منطق فازی متلب در رشته های مهندسی برق مکانیک عمران صنایع و ... را دارد. پس از ثبت سفارش پروژه منطق فازی خود و ارائه مستندات تحقیقاتی و مقاله های مربوطه ، کارشناسان ما  با بررسی مقاله بیس و همچنین نوآوری های مد نظر شما اقدام به انجام پروژه نرم افزاری شما در کوتاهترین زمان و با بالاترین کیفیت ممکن می نماید.

09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

سفارش پروژه فازی

انجام پروژه شبیه سازی فازی عصبی
انجام پروژه هوش مصنوعی
انجام پروژه درس سیستم های فازی
انجام پروژه منطق فازی با متلب

    انجام پروژه دانشجویی منطق فازی مهندسی برق
    انجام پروژه کنترل فازی در مهندسی برق گرایش کنترل
    انجام پروژه کاربرد منطق فازی در GIS مهندسی عمران
    انجام پروژه کاربردهای منطق فازی در سیستم های قدرت
    انجام پروژه منطق فازی و کاربردهای آن در مهندسی صنایع
    انجام پروژه فازی مدیریت
    انجام پروژه منطق فازی حسابداری

سفارش پروژه منطق فازی
سفارش پروژه منطق فازی
جهت ثبت سفارش خود برای انجام پروژه های منطق فازی خود اینجا کلیک کنید
خدمات مشابه
انجام پروژه پردازش تصویر
انجام پروژه شبکه عصبی

09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

انجام پروژه پایتون

انجام پروژه متلب