پیش بینی مشخصات ساختاری و خواص مغناطیسی پودرهای نانوساختار آهن- نیکل با استفاده از شبکه ی عصبی مصنوعی
Authors
abstract
از تکنیک آلیاژسازی مکانیکی برای تولید آلیاژهای مغناطیسی نرم نانوساختار استفاده می شود. در این مقاله از شبکه عصبی مصنوعی پس انتشار برای مدل سازی تأثیر پارامترهای مختلف آلیاژسازی مکانیکی (زمان آسیا کاری و ترکیب شیمیایی) بر روی مشخصات ساختاری و خواص مغناطیسی پودرهای نانوساختار آهن- نیکل استفاده شد. پارامتر شبکه کریستالی، اندازه ی دانه، کرنش شبکه، نیروی مغناطیس زدا و چگالی شار ذاتی اشباع به عنوان خروجی برای 5 مدل شبکه پس انتشار در نظر گرفته شد. نتایج به دست آمده به طور واضح کارایی شبکه های طراحی شده به منظور پیش بینی ویژگی های پودرهای آهن- نیکل را نشان می دهد.
similar resources
پیش بینی مشخصات پرش هیدرولیکی بر روی بستر زبر با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و برنامه ریزی ژنتیک
در تحقیق حاضر مشخصات پرش هیدرولیکی با تحلیل عمق و طول غلتان پرش بر روی بسترهای زبرکه بصورت تابعی از ارتفاع زبری و عدد فرود بالادست میباشد با استفاده از مدل شبکهعصبی و برنامهریزی ژنتیک شبیهسازی گردید. عدد فرود اولیه جریان در محدوده 9/1 تا 10 و زبری نسبی بستر در محدوده 085/0 تا 025/2 قرار داشت. در کل تعداد 454 داده مشاهداتی پرش هیدرولیکی برای آموزش وتست مدل های شبکه عصبی و برنامهریزی ژنتیک (...
full textپیش بینی تبخیر از سطح ایستابی کم عمق با استفاده از شبیه های وایازی و شبکه ی عصبی مصنوعی
رابطه ی بین عمق سطح ایستابی و تبخیر از سطح خاک در اغلب مناطق خشک و نیمه خشک بسیار مهم است. در این مناطق به علت آبیاری بیش از حد نیاز، اغلب سطح ایستابی نزدیک زمین است که باعث شوری خاک میشود. در این مطالعه از یک شبیه فیزیکی سطح ایستابی برای تعیین شدت تبخیر در خاکهای لوم شنی، لومی و لوم رسی در گلخانه و برای سه سطح ایستابی 40، 60 و 80 سانتی متری استفاده شده است. تبخیر از سطح خاک، تبخیر از سطح آزاد...
full textمدل سازی و پیش بینی رشد اقتصادی در ایران با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی
شبکه های عصبی مصنوعی، یک ابزار قدرتمند برای تجزیه و تحلیل داده ها و مدل سازی روابط غیر خطی به حساب می آید که استفاده از آن طی سال های گذشته در اقتصاد کلان گسترش یافته است. در این مطالعه، کارایی یک مدل شبکه عصبی با یک مدل خطی رگرسیون برای پیش بینی نرخ رشد اقتصادی در ایران مقایسه می شود. برای این منظور ابتدا، یک مدل رگرسیون رشد برای دوره 1315-1373 برآورد شده و سپس با همان مجموعه رگرسورها (متغیرها...
full textپیش بینی خشکسالی با استفاده از مدل تلفیقی شبکه عصبی مصنوعی- موجک و مدل سری زمانیARIMA
تبدیل موجک یکی از روشهای نوین و بسیار موثر در زمینه تحلیل سیگنالها و سریهای زمانی است. در این روش سیگنال شاخص بارش استاندارد (SPI) با استفاده از موجک مادر منتخب تجزیه شده، دادههای حاصل بهعنوان ورودی مدل شبکه عصبی مصنوعی در نظر گرفته شده و یک مدل تلفیقی برای پیشبینی خشکسالی ارائه میگردد. در این تحقیق، از شبکههای عصبی مصنوعی پرسپترون چند لایه (MLP) و تابع پایه‌ای شعاعی ((RBF، سری زمانی AR...
full textپیش بینی تولید آبزیان دریایی در ایران با استفاده از روش ARIMA و شبکه عصبی مصنوعی
پیشبینی پدیدههای اقتصادی ساختاری فراهم میکند تا مدیران و مسؤلان اقتصادی را در گرفتن تصمیم‌های درست یاری دهد. هدف اصلی این مطالعه پیشبینی مقدار تولید آبزیان دریایی در ایران است. برای این منظور از روشهای سری زمانی خود توضیح جمعی میانگین متحرک (ARIMA)[1] و شبکه عصبی مصنوعی[2] استفاده میشود. در این مطالعه سه ساختار گوناگون شبکه عصبی شامل شبکه عصبی پیشرو[3]، تابع پایه شعاعی[4] و المن[5] بکار ...
full textMy Resources
Save resource for easier access later
Journal title:
مواد پیشرفته در مهندسی (استقلال)جلد ۳۲، شماره ۲، صفحات ۱۱۷-۱۲۴
Hosted on Doprax cloud platform doprax.com
copyright © 2015-2023