مدلسازی رسانندگی حرارتی نانوسیال‌های حاوی نانولوله‌های کربنی بر پایه اتیلن گلیکول با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چند لایه‌ای
Authors
Abstract:
در تحقیق قبلی انجام شده ]1[، نانوسیال‌ها با استفاده از نانولوله‌های کربنی اولیه و نانولوله‌های کربنی عامل‌دار با زمان‌های رفلاکس یک، دو و چهار ساعت و غلظت‌های 1/0، 25/0 و 5/0 درصد حجمی تهیه و رسانندگی حرارتی آن‌ها در دماهای 20، 30، 40 و 50 درجه‌ی سانتی‌گراد اندازه‌گیری شد. به دلیل پرهزینه و زمان‌بر بودن کارهای تجربی، معمولاً امکان بررسی گسترده آن‌ها وجود ندارد. یکی از بهترین روش‌ها برای بررسی کم‌هزینه و گسترده‌ی کارهای تجربی، استفاده از روش‌های مدلسازی است. از جمله این روش‌ها، روش شبکه‌های عصبی مصنوعی است که از مدل‌های اولیه‌ی فرآیندهای حسی مغز الهام می گیرد. با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌توان آزمایشگاهی مجازی طراحی و نتایج را برای شرایط مشابه که به صورت تجربی اندازه‌گیری نشده‌اند، پیش‌بینی نمود. در این تحقیق، جهت طراحی آزمایشگاه مجازی و مدلسازی داده‌های تجربی شامل نتایج اندازه‌گیری رسانندگی حرارتی نانوسیال‌های حاوی نانولوله‌های کربنی بر پایه اتیلن گلیکول از شبکه عصبی پرسپترون چند لایه‌ای(MLP) استفاده گردید. جهت رسیدن به حداقل خطا، شبکه‌های عصبی با تعداد لایه‌های مخفی متفاوت (1، 2 و 3 لایه) و تعداد نرون‌های متفاوت در هر لایه (2، 3، 4، 5، 6، 10 و 15 نرون) مورد برررسی قرار گرفتند. کمترین درصد خطا که 5/6 % بود برای شبکه عصبی شامل دو لایه مخفی که لایه اول دارای 3 نرون و لایه دوم دارای 2 نرون بود، بدست آمد. سپس از این شبکه جهت پیش‌بینی نتایج در شرایط نزدیک به شرایط آزمایش، استفاده شد و مشاهده گردید که نتایج پیش‌بینی شده با نتایج تجربی بدست آمده، سازگاری دارند.
similar resources
تشخیص خودکار مدولاسیون با استفاده از برنامه نویسی ژنتیک و شبکه عصبی چند لایه پرسپترون
This paper shows how we can make advantage of using genetic programming in selection of suitable features for automatic modulation recognition. Automatic modulation recognition is one of the essential components of modern receivers. In this regard, selection of suitable features may significantly affect the performance of the process. In this research we implemented our model by using appropria...
full textمدلسازی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی جهت پیش بینی هدایت حرارتی نانوسیال نانولوله کربنی چند جداره عامل دار – آب و ارائه رابطه تجربی جدید
در این مقاله ، بر اساس نتایج آزمایشگاهی، و با استفاده از روش برازش منحنی و شبکه عصبی مصنوعی اثر دما و کسر حجمی نانولوله‌ها بر ضریب هدایت حرارتی نانوسیال نانولوله کربنی چند جداره عامل دار-آب بررسی شد. یک رابطه دقیق به صورت تابعی از کسر حجمی و دما برای پیش بینی ضریب هدایت حرارتی نانوسیال ارائه شد. همچنین شبکه های عصبی مختلفی به منظور مدلسازی ضریب هدایت حرارتی نانوسیال طراحی شد. در این شبکه‌ها دما...
full textتخمین تبخیر روزانه از تشت تبخیر با استفاده از سه شبکه عصبی پرسپترون چندلایه، تابع پایه شعاعی و المانی
full text
تشخیص خودکار مدولاسیون با استفاده از برنامه نویسی ژنتیک و شبکه عصبی چند لایه پرسپترون
تشخیص مدولاسیون سیگنال دریافتی گام میانی بین تشخیص سیگنال و دمدولاسیون آن محسوب می شود؛ به طوری که در بسیاری از سیستم های مخابراتی و نظامی تشخیص خودکار مدولاسیون جزئی از سیستم در نظر گرفته می شود. برای تشخیص خودکار مدولاسیون به طور معمول تعدادی ویژگی از سیگنال دریافتی استخراج و به کار گرفته می شود، در این رابطه، انتخاب ویژگی مناسب، تأثیر به سزایی در افزایش کارایی تشخیص خودکار مدولاسیون دارد. در...
full textمقایسه عملکرد شبکه عصبی پرسپترون چند لایه و تابع پایه شعاعی در پیش‌بینی حجم صنعتی و هیزمی حاصل از درختان
سابقه و هدف: در مدیریت منابع جنگلی، فرآیندهای تصمیم‌گیری مثل عوامل کیفی در معادلات ریاضی وارد نمی‌شوند. درسال‌های اخیر شبکه‌های عصبی، کاربرد فراوانی در منابع جتگلی داشته‌اند. این تحقیق به مقایسه شبکه عصبی پرسپترون چندلایه و شبکه تابع پایه شعاعی در پیش‌بینی حجم صنعتی و هیزمی درختان پرداخته است. بررسی عملکرد شبکه‌های مختلف و یافتن بهترین نوع آن برای دستیابی به نتایج قابل قبول و معتبر از اهداف این...
full textمدلسازی نفوذپذیری سیستم بیوراکتورغشایی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
مدلسازی برای سیستم های پیچیده ای همچون بیوراکتور غشایی به دلیل امکان اجرای آزمایشهای مجازی زیاد در زمان کوتاه ابزاری قدرتمند است، اگرچه نیازمند اعتبار تجربی و تبدیل فرایند به مدل ریاضی می باشد. در این پژوهش به مدلسازی فرایند فیلتراسیون توسط شبکه های عصبی با استفاده از نرم افزار MATLAB 8.1 (2013) پرداخته شده و از داده های تجربی یک سیستم بیوراکتور غشایی غوطه ور مجهز به غشاء کوبوتا جهت تصفیه فاضلا...
full textMy Resources
Journal title
volume 17 issue 59
pages 10- 10
publication date 2019-12-22
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