در این مقاله، کنترل سرعت سیستم های سروهیدرولیک با استفاده از شبکه های عصبی مورد بررسی قرار گرفته است. ساختار کنترلی عصبی مورد استفاده ساختار آموزش خطای پس خور fel می باشد و اساس آن مبتنی بر یادگیری دینامیک معکوس سیستم تحت کنترل و کمینه کردن خروجی کنترلر کلاسیک به عنوان تابع هزینه شبکه است. در این مقاله، از شبکه های پیش خور سه لایه استفاده شده و در لایه میانی آن، توابع سیگمویید انعطاف پذیر به کا...

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...

در سال های اخیر، شبکه های عصبی مصنوعی کاربرد های بسیار زیادی در علوم مختلف مهندسی، از جمله مهندسی عمران پیدا نموده است. در این مقاله از دو نوع شبکة عصبی مصنوعی با سه ساختار مختلف، برای پیش بینی مقاومت فشاری بتن استفاده شده است. در این مطالعه، نوع جدیدی از شبکه های عصبی مصنوعی، به نام شبکة عصبیِ بازگشتی المان (elman networks recurrent ) معرفی شده و مقاومت نمونه های بتنی با استفاده از این شبکه ها ...

در این پایان نامه تحقیقاتی پیرامون بهبود عملکرد شبکه عصبی انتشار متقابل (cpn) صورت گرفته تا بدین ترتیب زمینه کاربرد موثرتر و بهتر آن در طرح بهینه سازه ها فراهم شود. این تحقیقات منجر به انجام اصلاحات جدیدی در روش آموزش شبکه، ارائه فرمولی جدید برای محاسبه ضرائب آموزشی بصورت پویا، و همچنین آشکار ساختن نحوه تاثیر پارامترهای مختلف بر روی عملکرد شبکه گردیده است . بررسیهای بعمل آمده کاهش خطای شبکه و ب...

سرریزها از جمله سازه های مهم هیدرولیکی هستند که در کانال ها و شبکه های آبرسانی موارد استفاده فراوانی دارند. از رایج ترین انواع سرریزها می توان به سرریزهای مستطیلی، مثلثی و ذوزنقه ای اشاره نمود. در این مطالعه روشی بر اساس مدل سازی شبکه های عصبی مصنوعی، به منظور تعیین ضریب دبی این دسته از سرریزها که به علت داشتن تابع عرضی خطی تحت عنوان کلی سرریزهای خطی بیان شده اند، ارائه شده است. شبکه عصبی مصنوع...

پیش­بینی نوسانات سطح آب زیرزمینی، برای برنامه­ریزی مناسب­تر به­ویژه در مناطق خشک و نیمه خشک امری ضروری است. در این تحقیق برای پیش­بینی نوسانات سطح آب زیرزمینی در دشت مروست از مدل­های سری زمانی و شبکه عصبی استفاده شد. برای مدل­سازی، اطلاعات سطح آب زیرزمینی در طی سال­های 88-1366 استفاده و مدل­های مختلف سری زمانی تلفیقی و شبکه عصبی مصنوعی بر داده­ها برازش داده شد. کارآیی و دقت مدل­های آریما در پیش...

طبیعت پیچیده و اتفاقی فرآیند ماشینکاری تخلیه الکتریکی سبب بی نتیجه ماندن تلاشهای زیادی به منظور مدل سازی فیزیکی آن شده است. در این مقاله از دو شبکه عصبی با نظارت پس انتشار و تابع پایه شعاعی برای مدل سازی فرآیند استفاده شده است. شبکه ها دارای سه ورودی جریان، ولتاژ و دوره تناوب پالس ها به عنوان متغیرهای مستقل فرآیند و دو خروجی نرخ براده برداری و صافی سطح به عنوان مشخصه های عملکردی می باشند. آموزش...

تخمین نفوذپذیری از روی داده های چاه نگاری، یک مرحلهء اساسی در مهندسی مخزن و ارزیابی سازنده است. تحقیقی که در این جا عرضه می شود، نوعی مدل سازی شبکه های عصبی مصنوعی، به منظور استفاده از نگارهای چاه برای پیش بینی نفوذپذیری، در یکی از مخازن کربناته جنوب ایران است. در این تحقیق دو شبکه پس انتشار سه لایه، برای پیش بینی نفوذپذیری، مورد استفاده قرار گرفت. شبکه او ل، نگارهای نوترون، چگالی، صوتی و پرتو ...

با توجه به اهمیت خاص پدیده کشش سطحی مایعات خالص در تحقیقات علمی و تکنولوژیکی و همچنین اهمیت اندازه گیری آن و ارائه نتایج قابل قبول در محدوده گسترده ای از دما، ارائه مدلی برای پیشگویی هر چه دقیق تر کشش سطحی و ایجاد ارتباط میان این پدیده و دیگر خواص مواد همواره مطرح بوده است. از طرفی اندازه گیری این پدیده ترموفیزیکی توسط دستگاه های موجود گاهی بسیار وقت گیر و پر هزینه بوده و یا در مورد بعضی مایعات...