تقریب مقادیر ویژه ورق با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

Authors

  • داوذ توکلی دانشگاه آزاد اسلامی واحد نجف آباد
Abstract:

هدف از این مقاله، تعیین فرکانس زاویه‌ای طبیعی ورق‏ها با توجه به شرایط مختلف تکیه‌گاهی به کمک شبکه عصبی مصنوعی است. یکی از مشهورترین روش‏های آموزش شبکه عصبی، استفاده از الگوریتم انتشار برگشتی است. این الگوریتم برای آموزش شبکه‌های چند لایه قابل کاربرد است. الگوریتم انتشار برگشتی بر مبنای کاهش گرادیان بوده و در آن شیب خطا به تدریج کم شده و وزن‏های شبکه برای رسیدن به حداقل خطا، تعدیل می‌شود. در این تحقیق ابتدا فرکانس واقعی ورق‏ها با استفاده از برنامهANSYS محاسبه شده و به عنوان تابع هدف شبکه عصبی در نظر گرفته می‌شود. سپس با استفاده از مقادیر بدست آمده در مرحله قبل، دسته‌ای از ورودی‌ها که شامل ابعاد و خصوصیات جنس ورق‏هاست ایجاد شده و یک شبکه عصبی ساخته شده و آموزش داده می‌شود. پس از آموزش شبکه از داده‌های دیگری برای آزمایش شبکه استفاده می‌شود. نتایج تحلیل به خوبی بیانگر عملکرد شبکه عصبی بوده به طوری که زمان محاسبه فرکانس به میزان قابل توجهی کاهش یافته است.

Upgrade to premium to download articles

Sign up to access the full text

Already have an account?login

similar resources

برآورد استحکام فشاری ماسه ریخته گری در مقادیر گوناگون رطوبت با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

کیفیت قطعات ریخته گری در قالب گیری ماسه به گونه‌ای چشم گیر به خواص ماسه مورد استفاده از قبیل استحکام فشاری، نفوذپذیری، سختی قالب و... بستگی دارد که این خواص نیز به پارامترهایی مانند رطوبت، اندازه و شکل دانه ماسه، میزان چسب و... بستگی دارند. در این مقاله، تعداد 84 آزمایش عملی برای بدست آوردن داده های مورد نیاز برای شبیه سازی که همان استحکام فشاری ماسه در درصد رطوبت های معین بودند، انجام گرفته اس...

full text

تخمین استحکام فشاری ماسه ریخته‌گری در مقادیر مختلف رطوبت با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

کیفیت قطعات ریخته‌گری درقالب‌گیری ماسه به‌طور چشم‌گیری به خواص ماسه‌ی مورد استفاده از قبیل استحکام فشاری، نفوذپذیری، سختی قالب و... بستگی دارد که این خواص نیز به پارامترهایی مانند رطوبت، اندازه و شکل دانه ماسه، میزان چسب و... بستگی دارند. در این مقاله، از شبکه عصبی مصنوعی برای بررسی تاثیر میزان رطوبت در استحکام فشاری ماسه استفاده شده است. آزمایش‌های عملی متعددی برای به‌دست آوردن داده‌های مورد ن...

full text

تخمین استحکام فشاری ماسه ریخته‌گری در مقادیر مختلف رطوبت با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

کیفیت قطعات ریخته‌گری درقالب‌گیری ماسه به‌طور چشم‌گیری به خواص ماسه‌ی مورد استفاده از قبیل استحکام فشاری، نفوذپذیری، سختی قالب و... بستگی دارد که این خواص نیز به پارامترهایی مانند رطوبت، اندازه و شکل دانه ماسه، میزان چسب و... بستگی دارند. در این مقاله، از شبکه عصبی مصنوعی برای بررسی تاثیر میزان رطوبت در استحکام فشاری ماسه استفاده شده است. آزمایش‌های عملی متعددی برای به‌دست آوردن داده‌های مورد ن...

full text

تعیین خرج ویژه بهینه در عملیات آتشکاری با استفاده از شبکه¬های عصبی مصنوعی

هدف اصلی در این مطالعه، بررسی کاربرد شبکه عصبی در تخمین خرج ویژه بهینه بر اساس یک‌ سری ازمشاهدات و محاسبات عددی می‌باشد. پارامترهای ورودی مورد نیاز جهت مدلسازی، شامل 12 ویژگی زمین‌شناسی و ژئومکانیکی می‌باشد. اطلاعات مورد نیاز برای این تحقیق از تونل سرریز سد کوثر جمع آوری شده است. شبکه عصبی طراحی شده در این مطالعه توسط داده‌های آموزشی و آزمایشی مورد ارزیابی قرار می‌گیرد. نتایج به دست آمده نشان م...

full text

مدل‌سازی بازده کششی تراکتور با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

در این مطالعه آزمایش­های مزرعه­ای در شرایط متفاوت عمق شخم، سرعت پیشروی و میزان وزنه­های متصل به تراکتور انجام شد. در این تحقیق، عمق شخم در چهار سطح 5، 10، 15 و 20 سانتی­متر، سرعت­های پیشروی در چهار سطح 5/2، 5/3، 5/4 و 5/5 کیلومتر بر ساعت و میزان سنگین­کننده نیز در چهار سطح 0، 40، 80 و 120 کیلوگرم قرار گرفت. شبکه­های عصبی مدل­سازی شده در این تحقیق که به­ منظور پیش­بینی بازده کششی تراکتور مورد اس...

full text

My Resources

Save resource for easier access later

Save to my library Already added to my library

{@ msg_add @}


Journal title

volume 11  issue 35

pages  49- 62

publication date 2014-02-20

By following a journal you will be notified via email when a new issue of this journal is published.

Hosted on Doprax cloud platform doprax.com

copyright © 2015-2023