شبیه سازی عملکرد آبگرمکن خورشیدی با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی همراه با الگوریتم توسعه استعماری

مد لسازی و شبیه سازی آبگرمکن های خورشیدی با استفاده نانوسیالات

تلاش پژوهشگران امروز به توسعه روش‌های بهبود انتقال گرما در دستگاه‌های تبادل گرمایی (مبدل‌ها) و بازیافت گرمایی است. از آن میان روش‌هایی برای افزایش سطوح انتقال گرما در کمترین حجم, افزاینده‌های آشفتگی در جریان سیال (آشفته سازها)، تغییر هندسی بافلها و استفاده از نانوسیالات بیشترین توجه مهندسی را به خود معطوف داشته است. در این مطالعه برای نخستین بار کاربرد نانوسیالات در یکی از سامانه‌های تبادل گرما...

شبیه سازی شوری آب زیرزمینی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی(ANN) در سواحل استان مازندران

چکیده امروزه یکی از مسائل محدود کننده در بحث تأمین آب، مسئله کیفیت آب است. اندازه گیری پارامتر های کیفی آب زیر زمینی مستلزم صرف  هزینه های زیاد و زمان بر می باشد. برآورد پارامترهای کیفی آب با استفاده از مدل ها موجب کاهش هزینه ها و دسترسی به آمار جامعی برای مدیریت منابع آب خواهد شد.  در این تحقیق از  شبکه عصبی مصنوعی (ANN) برای شبیه سازی شوری آب زیرزمینی در سواحل استان مازندران استفاده شد. بدین ...

شبیه سازی الگوی توزیع نیترات در سیستم آبیاری قطره ای با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

استفاده بیش از حد نیترات می­تواند منجر به آلودگی منابع آب زیرزمینی شود. بنابراین دانش دقیق از توزیع نیترات در ناحیه توسعه ریشه به­منظور طراحی و مدیریت سیستم­های آبیاری قطره­ای ضروری است. در این تحقیق به­منظور مدل­سازی الگوی توزیع نیترات از شبکه عصبی مصنوعی استفاده گردید. زیرا این تکنیک به­دلیل الگوی تشخیص قوی، روابط منطقی بین پارامترهای ورودی و خروجی برقرار می­کند. در این تحقیق، به­منظور شبیه­س...

شبیه سازی بارش- رواناب با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی(مورد: حوضه آبخیز فریدن)

سیل، یکی از پدیده‌های ویرانگر طبیعی است که پیش‌بینی آن از اهمیت بالایی برخوردار است و در این میان برآورد بارش- رواناب به دلیل تأثیرگذاری عوامل مختلف، دشوار است. در این پژوهش با استفاده از شبکه پرسپترون چند لایه(MLP)، قانون یادگیری پس‌انتشار خطا(BP)، الگوریتم لونبرگ- مارکوارت(LM) و معیارهای RMSE و R2 جهت کارایی مدل، 6 سناریو تعریف گردید. بررسی حالات مختلف نشان داد که بهترین مدل شبکه عصبی جهت شبی...

مدل سازی خشک کردن اسمزی زردآلو با استفاده از الگوریتم ژنتیک - شبکه عصبی مصنوعی

ایران از نظر تولید زردآلو در جهان مقام دوم را دارد و مطالعه عوامل موثر بر خشک کردن این میوه و مقدار تاثیر آنها امری ضروری می باشد. لذا در این مطالعه تاثیر دمای محلول اسمزی در محدوده °C 25 تا °C 65، در مدت زمان 30 تا 120 دقیقه و غلظت محلول اسمزی در محدودۀ 30 تا 60 درصد (وزنی/وزنی) بر پارامترهای کاهش وزن، کاهش آب، جذب مواد جامد و نسبت دفع آب به جذب مواد جامد در طی خشک کردن اسمزی زردآلو مورد بررسی...

استفاده از سیستم هوش مصنوعی شبکه های عصبی برای شبیه سازی