بهینه سازی پارامترها با الگوریتم کرم شب تاب با نرم افزار متلب5

ها پروژه های آماده متلب

70000 09367292276
بهینه سازی مصرف انرژی در مراکز داده با نرم افزار متلب

بهینه سازی مصرف انرژی در مراکز داده با نرم افزار متلب5 (100%) 1 vote[s] بهینه
07
اسفند
شبیه سازی انتشار موج DVOR در حوزه زمین واقعی با متلب

60000 09367292276
شبیه سازی انتشار موج DVOR در حوزه زمین واقعی با متلب

شبیه سازی انتشار موج DVOR در حوزه زمین واقعی با متلب5 (100%) 1 vote[s] شبیه
05
اسفند
بهینه سازی پارامترها با الگوریتم کرم شب تاب

50000 09367292276
بهینه سازی پارامترها با الگوریتم کرم شب تاب با نرم افزار متلب

بهینه سازی پارامترها با الگوریتم کرم شب تاب با نرم افزار متلب5 (100%) 2 vote[s]
04
اسفند
پروژه شبکه عصبی با الگوریتم svm با متلب
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

50000 09367292276
پروژه شبکه عصبی با الگوریتم svm با نرم افزار متلب

پروژه شبکه عصبی با الگوریتم svm با نرم افزار متلب5 (100%) 2 vote[s] پروژه شبکه
02
اسفند
متلب پروژه ، تجزیه و تحلیل انرژی و اگزرژی ذخیره سازی انرژی هوای فشرده

70000 09367292276
تجزیه و تحلیل انرژی و اگزرژی ذخیره سازی انرژی هوای فشرده

تجزیه و تحلیل انرژی و اگزرژی ذخیره سازی انرژی هوای فشرده5 (100%) 2 vote[s] شبیه
29
بهمن

70000 09367292276
بهره برداری بهینه مخزن سد با الگوریتم ژنتیک با نرم افرار متلب

بهره برداری بهینه مخزن سد با الگوریتم ژنتیک با نرم افرار متلب5 (100%) 2 vote[s]
29
بهمن
ارائه مدل مرزی برای تحقیق در مورد کشش فرکانس ها در مخزن چند محفظه محوری

60000 09367292276
ارائه مدل مرزی برای تحقیق در مورد کشش فرکانس ها در مخزن چند محفظه محوری

ارائه مدل مرزی برای تحقیق در مورد کشش فرکانس ها در مخزن چند محفظه محوری5
شبیه سازی انتشار موج DVOR در حوزه زمین واقعی با متلب

شبیه سازی انتشار موج DVOR در حوزه زمین واقعی با متلب

عنوان پروژه : شبیه سازی انتشار موچ DVOR در حوزه زمین واقعی متلب

نرم افزار مورد استفاده : متلب

فرمت : m فایل

فایل راهنما دارد

پس از خرید بلافاصله فایل های پروژه شبیه سازی انتشار موچ DVOR در حوزه زمین واقعی متلب  به ایمیل شما ارسال خواهد شد

پروژه به صورت 100 درصد در محیط متلب تست شده است

توضیحات پروژه :

به منظور شبیه سازی اثرات تحریف اشکال پراکندگی مانند توربین های بادی و یا ساختمان ها بر شدت میدان سیستم های ناوبیری پروازی، باید در نظر گرفته شود تا از زمین های اطراف آن محاسبه شود. با توجه به مناطق بزرگ و حجم هایی که با امواج رادیویی با فرکانس زیاد می شوند، مقدار حافظه اصلی و زمان محاسبات بسیار زیاد است که باعث می شود شبیه سازی بسیار وقت گیر باشد و هزینه ای زیاد باشد. در این مقاله چندین روش برای شبیه سازی نفوذ زمین، با تلاش برای به حداقل رساندن تلاش شبیه سازی بدون کاهش شدید دقت شبیه سازی با متلب مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج حاصل از محاسبه محیط زیست رادیوگرافی رادیوگرافی رادیوگرافی داپلر (DVOR) از قدرت میدان الکتریکی با روش های متفاوت زمین، انجام و مقایسه می شود: زمین لرزه را کاملا نادیده می گیرد؛ نمایندگی آن را به عنوان زمین زمینی مسطح با هدایت الکتریکی کامل (PEC). اختصاص یک عامل محرک انعکاس جهانی انطباق به سطح زمین PEC در پس پردازش؛ مدل سازی زمین به عنوان جمع بندی تکه های سطح با بافت زمین واقعی و تعدادی از عوامل کاهش دهنده انعکاس انعطاف پذیر برای مناطق مختلف در پس پردازش. سپس نتایج شبیه سازی شده با روش های مورد بررسی با استفاده از اندازه گیری های قدرت میدان الکتریکی در محیط واقعی تایید می شود.

 

خروجی برنامه در نرم افزار متلب

 

 بهینه سازی مصرف انرژی در مراکز داده با نرم افزار متلب

بهینه سازی مصرف انرژی در مراکز داده با نرم افزار متلب
عنوان پروژه :بهینه سازی مصرف انرژی در مراکز داده با نرم افزار متلب

نرم افزار مورد استفاده : متلب

فرمت : m فایل

فایل راهنما دارد

نوع پروژه : پروژه آماده متلب

پس از خرید بلافاصله فایل های پروژه بهینه سازی مصرف انرژی در مراکز داده با نرم افزار متلب  به ایمیل شما ارسال خواهد شد

پروژه به صورت 100 درصد در محیط متلب تست شده است

توضیحات پروژه :

 به دلیل توجه جهانی به جنبه های سیاسی، اقتصادی و محیط زیستی مصرف انرژی، فناوریهای سبز به یک موضوع اصلی در صنایع و دولتها تبدیل شده است. از لحاظ مصرف انرژی و آلودگی محیطزیست، بخش فناوری اطلاعات و ارتباطات مقدار ٪ 3 از انتشار گازهای گلخانهای و ٪۴ هزینههای مصرف جهانی انرژی را بر عهده دارد. مراکز داده، زمینه تحقیقاتی مهمی در شرکتهای بزرگ فناوری اطلاعات و محیطهای آکادمیک محسوب میشوند . مراکز داده مصرف کنندههای اصلی انرژی در بخش ICT هستند. ابتدا محرکهای کلیدی که تاکید بر استفاده از روشهای مؤثر مصرف انرژی در مراکز داده دارد، مورد بحث قرار میگیرد؛ سپس به معرفی یک مدل مصرف انرژی در بخشهای مختلف مراکز داده پرداخته میشود. همچنین میزان مصرف انرژی در مرکز داده که شامل سیستم خنککننده، منابع محاسباتی و عناصر شبکه هستند مورد تخمین قرار میگیرد.

با استفاده از شبکه ایجاد شده و با تغییر نحوه استفاده از پردازنده ها میزان هزینه و توان مصرفی مشخص شده و مقدار بهینه ارایه می شود.

با توجه به اینکه میزان استفاده از سیستم پردازنده به صورت تعاملی 240 و به صورت دسته ای 618 می باشد در ساعات مختلف استفاده از سیستم ها طوری تغییر می کند که این مقادیر تامین شود. همچنین با توجه به نمودار ها مشخص می شود که تخصیص پردازنده تعاملی در ساعات 9 تا 18 می باشد. برای بررسی نحوه تاثیر تغییر تخصیص پردازنده سه راهبرد ارایه می شود
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

1= استفاده از پردازنده ها در طول روز به نحوی که در همه ساعات تعداد یکسان استفاده شود

2- استفاده از پردازنده های تعاملی در ساعاتی که پردازنده دسته ای کمینه است (ساعات 1 تا 8 و 19 تا 24).

3- استفاده از پردازنده های دسته ای در ساعاتی که مقادیر تعاملی کمینه هستند. به نحوی که مقادیر استفاده شده در ساعات اوج تا حداکثر 25 باشد و مابقی به صورت یکنواخت بین مابقی ساعات پراکنده شود.

در نتیجه شکل تخصیص پردازنده برای هر حالت به صورتی زیر می باشد.


پروژه شبکه عصبی با الگوریتم svm با نرم افزار متلب

پروژه شبکه عصبی با الگوریتم svm با متلب

عنوان پروژه : پروژه شبکه عصبی با الگوریتم svm با متلب

نرم افزار مورد استفاده : متلب

فرمت : m فایل

فایل راهنما دارد

پس از خرید بلافاصله فایل های پروژه پروژه شبکه عصبی با الگوریتم svm با متلب به ایمیل شما ارسال خواهد شد

پروژه به صورت 100 درصد در محیط متلب تست شده است

توضیحات پروژه :

در این پروژه یک سری دیتا به فرمت اکسل داریم که دما و جرم مولکولی وزن نمک  را نشان میدهد که میخوام با استفاده از شبکه عصبی ابتدا ان را بهینه کرده و سپس با استفاده از الگوریتم svm آنرا مدل سازی کنیم این شبیه سازی در نرم افزار متلب کدنویسی شده است

با توجه به اینکه برای SVM  تنها دوپارامتر را می توان بررسی کرد از روش one-rest ، one-one استفاده می شود.

بدین ترتیب برای هر دو دسته از داده های مستقل و یک داده وابسته روش svm اجرا می شود. داده ها طبقه بندی می شوند و سپس مدل سازی می شوند. میزان خطای هر مدل محاسبه و نشان داده می شود. داده های مستقل و غیر مستقل نیز دسته بندی شده و نشان داده می شود.

clc

clear all

close all
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

z=xlsread('data2');

ابتدا داده ها وارد می شود.

برای اینکه داده ها اصلاح شود کافیست فایل اکسل اصلاح شود و نیازی به تعریف محدد داده ها نمی باشد. نام فایل در قسمتی که با سبز هایلایت شده وارد می شود و نتایج بر اساس فایل جدید خواهد بود.

d=50;

برای اینکه داده ها در دو دسته اموزش و اعتبار سنجی استفاده شود داده ها تقسیم می شود. بر اساس گام های d  تایی داده ها جدا می شود. مثلا اگر گام 50 فرض شود داده های 1 50 100 و 000 تا انتها برای داده های اموزش و داده های 2 51 101 و … برای مدل سازی استفاده میشود.

%Train the SVM Classifier

داده ها اموزش داده می شود

svmStruct = svmtrain(in(1:10:2*L,:),group(1:10:2*L,:),'ShowPlot',true);

 

Xnew = in(1:d:2*L,:);

Ynew=Y(1:d:2*L,1);

مدل ایجاد می شودو

SVMModel1 = fitcsvm(Xnew,Ynew,'KernelScale','auto','Standardize',true);

 میزان خطای مدل محاسبه می شود.

L1 = loss(SVMModel1,Xnew,Ynew);

داده ها طبقه بندی می شود و نتایج به صورت نموداری نشان داده می شود. این عملیات برای دو گرو داده دیگر هم تکرار می شود. در انتها نیز مشخصات داده های طبقه بندی شده نشان داده می شود همچنین میزان خطا برای هر مرحله نشان داده می شود.

species = svmclassify(svmStruct,Xnew,'ShowPlot',true)

hold on;

plot(Xnew(:,1),Xnew(:,2),'ro','MarkerSize',12);

hold off

xlabel('Temp,ws')

ylabel('wp')

خروجی های برنامه در محیط متلب
بهینه سازی پارامترها با الگوریتم کرم شب تاب با نرم افزار متلب

بهینه سازی پارامترها با الگوریتم کرم شب تاب

عنوان پروژه : بهینه سازی پارامترها با الگوریتم کرم شب تاب با نرم افرار متلب

نرم افزار مورد استفاده : متلب

فرمت : m فایل

فایل راهنما دارد

پس از خرید بلافاصله فایل های پروژه بهینه سازی پارامترها با الگوریتم کرم شب تاب به ایمیل شما ارسال خواهد شد

پروژه به صورت 100 درصد در محیط متلب تست شده است

1- می خواهیم از طریق الگوریتم کرم شب تاب مقادیر بهینه x1 و x2وx3 را در شرایطی پیدا کنم که کلیه y های فوق در حالت بیشترین و فقط y نمونه شماره دو در حالت کمترین باشد

2- مناسبترین مقادیر پارامتر های مرتبط با جذب نور محیط (Ÿ) و حرکت تصادفی کرم شب تاب (a) برای بهینه سازی توسط الگوریتم شب تاب به دست آیند. به این منظور در مرحله اول a=0در نظر گرفته شود و با تغییر ضریب جذب نور تاثیر آن در مقادیر بهینه بررسی و ضریب جذب نور مناسب انتخاب شود.
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

 برای تنظیم مقادیر ضریب جذب در بازه (1و0) مقادیر بهینه تابع هدف به دست بیاید، که نتایج در شکل (مثال اورده شده) نشان داده شده است.
ه برداری بهینه مخزن سد با الگوریتم ژنتیک با نرم افرار متلب

بهره برداری بهینه مخزن سد با الگوریتم ژنتیک با نرم افرار متلب

عنوان پروژه : بهره برداری بهینه مخزن سد با استفاده از الگوریتم ژنتیک در نرم افرار متلب

نرم افزار مورد استفاده : متلب

فرمت : m فایل

فایل راهنما دارد

پس از خرید بلافاصله فایل های پروژه بهره برداری بهینه مخزن سد با نرم افرار متلب  به ایمیل شما ارسال خواهد شد

پروژه به صورت 100 درصد در محیط متلب تست شده است
روش تحلیلی جدید برای مطالعه جریان همرفت طبیعی از یک سیال غیر نیوتنی

روش تحلیلی جدید برای مطالعه جریان همرفت طبیعی از یک سیال غیر نیوتنی

چکیده– هدف از این مقاله بحث کردن جریان همرفت طبیعی یک سیال کلاس سوم تراکم ناپذیر بین دو صفحه موازی است. معادلات اساسی حاکم بر جریان به یک معادله دیفرانسیل معمولی غیر خطی کاهش می یابند.

طراحی/روش/رویکرد– معادله دیفرانسیل معمولی غیر خطی به وسیله روش تبدیل دیفرانسیل چند مرحله ای (MDTM) حل می شود.
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

یافته ها– راه حل های به دست آمده در مقایسه با راه حل های عددی (رانگ کوتا مرتبه چهارم) دقت قابل توجهی را اعطا می کنند.

ارزش و بها– تجزیه و تحلیل انجام شده اعتبار و پتانسیل بالای MDTM در حل معادلات دیفرانسیل غیر خطی را نشان می دهد.

کلمات کلیدی– معادلات دیفرانسیل، جابجایی، سیالات، جریان، جابجایی طبیعی، سیال غیر نیوتنی، روش تبدیل دیفرانسیل چند مرحله ای.

1- مقدمه

مطالعه معادلات دیفرانسیل عادی / جزئی غیرخطی ، امروزه بسیار مورد توجه پژوهشگران قرار گرفته است. چنین معادلات در مشکلات فیزیکی مختلف مهندسی رخ می دهد. اهمیت به دست آوردن راه حل دقیق یا تقریبی معادلات دیفرانسیل غیرخطی در فیزیک و ریاضیات هنوز نیاز به چالش کشیدن دارد که نیازمند روشهای جدید برای راه حل دقیق یا تقریبی است. تمام معادلات غیر خطی یک راه حل دقیق تحلیلی ندارند و از این رو روش های عددی برای رسیدگی به چنین معادلات به طور گسترده ای مورد استفاده قرار گرفته اند و بسیاری از این معادلات از طریق برنامه نویسی در متلب همچنین برخی از روش های تحلیلی برای معادلات غیر خطی وجود دارد. بعضی از روش های تحلیلی کلاسیک روش پارامترهای مصنوعی مصنوعی لیائپونوف (Lyapunov، 1990)، تکنیک های اختلال (He، 1999) و روش گسترش (Karmishin et al.، 1990( است. در سال های اخیر بسیاری از نویسندگان به طور عمده با استفاده از روش های مختلف به مطالعه راه حل های معادلات دیفرانسیل غیرخطی با استفاده از روش های مختلف پرداختند. از جمله روش تجزیه Adomian (ADM)، روش تان، روش متلاشیم سازی هماتوپی (HPM)، روش sinh-kosh، روش تجزیه و تحلیل هماتوپی (HAM) (Rashidi and Dinarvand، 2009؛ Rashidi et al.، 2011؛ Ellahi، 2009) ، روش تبدیل دیفرانسیل (DEM) (Rashidi و Keimanesh، 2010؛ Rashidi et al.، 2010؛ Rashidi، 2009) و روش تکرار واریانس (VIM) (او، 1997؛ رشیدی و شاه مقصندی، 2009).

بنابراین انگیزه این مقاله، استفاده از الگوریتم قابل اعتماد DTM، یعنی multi-step differential transform method ، برای ساخت راه حل های تقریبی تحلیلی جریان همرفت طبیعی کلاس سوم بین دو صفحه موازی است. اخیرا توجه زیادی به مطالعه سیالات غیر نیوتنی به دلیل اهمیت عملی آنها در مهندسی و صنعت صورت گرفته است. معادلات Navier-Stokes کلاسیک برای توصیف و ترسیم خصوصیات سیال های رئوئیک پیچیده و نیز راه حل های پلیمری ناکافی است (Dunn and Rajagopal، 1995). این نوع سیالات به طور کلی سیالات غیر نیوتنی شناخته می شوند. اکثر سیالات بیولوژیکی و صنعتی غیر طبیعی، نیوتنی هستند. نمونه هایی از این سیالات عبارتند از: خون، سس گوجه فرنگی، عسل، گل و لای، محلول های پلاستیکی و پلیمری. ناکافی بودن نظریه های کلاسیک برای توصیف این سیالات پیچیده منجر به توسعه مدل های مختلف جدید برای مطالعه سیالات غیر نیوتنی شده است. مدل های مختلفی وجود دارد که برای توصیف رفتار جریان غیر نیوتنی پیشنهاد شده است. از میان این ها، مدل های سیالات نوع دیفرانسیلی (Dunn and Rajagopal، 1995؛ Truesdell and Noll، 2004) توجه زیادی را به خود جلب کرده اند. سیال درجه سوم در این مطالعه، یک زیر بخش از سیالات دیفرانسیل است که می تواند اثرات رقیق یا غلیظ شدن را توصیف کند. Ellahi and Riaz (2010) تاثیر دینامیک هیدروژنی مغناطیسی (MHD) بر جریان لوله یک سیال درجه سوم با ویسکوزیته متغیر را بررسی کردند. تاثیر ویسکوزیته متغیر و از بین رفتن چسبندگی بر جریان غیر نیوتنی در محیط متخلخل با استفاده از قانون Darcy اصلاح شده توسط Hayat و همکاران مورد بحث قرار گرفته است. Okoya جریان سیال درجه سوم (با ویسکوزیته نمایشی) را بین صفحات موازی تحت عمل گرادیان فشار خارجی اعمال کرد (Okoya، 2011). Yu¨ru¨soy et al (2008) حالت جریان مداوم یک سیال درجه سوم را بین سیلندرهای دایره ای متمرکز در نظر گرفت. آنها به دلیل اصطکاک سیال و انتقال حرارت در لوله حلقوی، آنتروپی را مورد بررسی قرار دادند. Pakdemirli و Yilbas (2006) جریان سیال درجه سوم در یک لوله را در نظر گرفتند. Ayub و همکاران (2003)، جریان سیالات درجه سوم از یک صفحه متخلخل را در نظر گرفتند. انتقال حرارتی در جریان واکنشی سیال درجه سوم با گرمایش ویسکوزیته و واکنش شیمیایی بین دو صفحه افقی مسطح توسط Okoya (2008) مورد بررسی قرار گرفت. Akyildiz و همکاران 2004 راه حل های دقیق برای معادلات دیفرانسیل غیرخطی سیال درجه سوم را تهیه کردند. پایداری حرارتی سیال درجه سوم واکنش پذیر در لوله استوانه ای توسط Makinde (2007) بررسی شده است. Sahoo (2009) جریان Hiemenz یک سیال درجه سوم را در حضور انتقال حرارت بررسی کرد. اولین مشکل بزرگ اساسی برای سیال درجه سوم در یک فضای متخلخل توسط Hayat و همکاران مورد مطالعه قرار گرفته است. (2008). نویسندگان قانون اصلاح شده Darcy را برای سیال درجه سوم در این کار معرفی کردند. Abelman و همکاران (2008) جریان جابجایی سیال درجه سوم در فضای متخلخل را مورد بحث قرار دادند. Hayat و همکاران، راه حل دقیق برای جریان سیال درجه سوم در یک دیوار متخلخل ارائه دادند. (2003).
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

2- مفاهیم پایه روش تبدیل دیفرانسیل روش تحلیلی جدید برای مطالعه جریان همرفت طبیعی از یک سیال غیر نیوتنی

تبدیل مشتق k به یک تابع در یک متغیر به صورت زیر است:

و تبدیل معکوس بصورت زیر تعریف شده است:

با جاگذاری معادله 1 در 2:

که به این معنی است که مفهوم روش تبدیل دیفرانسیل حاصل از گسترش سری تیلور است، اما این روش مشتقات را به طور نمایشی محاسبه نمی کند. با این حال، مشتقات نسبی با روش تکراری محاسبه می شود که توسط معادلات تبدیل شده از تابع اصلی توصیف می شوند. برای اهداف پیاده سازی، تابع f (t) توسط یک سری محدودی بیان می شود و معادله (2) می تواند به صورت زیر نوشته شود:

که F(k) تبدیل دیفرانسیلی f(t) است.

قضیه زیر که می تواند از معادلات (21) و (22) حاصل شود، در زیر آمده است:

3- مفاهیم پایه روش تبدیل دیفرانسیل چند مرحله ای

هنگامی که روش تبدیل دیفرانسیل برای حل معادلات دیفرانسیل با شرایط مرزی در بی نهایت و یا مشکلات بسیار رفتار غیر خطی استفاده می شود، نتایج به دست آمده اشتباه است (زمانی که متغیر لایه مرزی به بی نهایت می رسد، راه حل های سری به دست آمده واگرا هستند). علاوه بر این، سری قدرت برای مقادیر بزرگ متغیر مستقل مفید نیست.

برای غلبه بر این نقص، روش تبدیل دیفرانسیل چند مرحله ای در این بخش ارائه شده است که برای حل تحلیلی معادلات دیفرانسیل توسعه یافته است. برای این منظور، مسئله اولیه اولیه غیر خطی در نظر گرفته شده است:

با توجه به شرایط اولیه  برای .

[0، T] فاصله ای است که ما می خواهیم راه حلی برای مسئله ارزش اولیه معادله (5) پیدا کنیم. در برنامه های کاربردی واقعی روش تبدیل دیفرانسیل ، حل تقریبی مسئله مقدار اولیه (5) را می توان با سری های محدود بیان کرد:

رویکرد چند مرحله ای یک ایده جدید برای ساختن راه حل تقریبی ارائه می دهد. فرض کنید که فاصله [T، 0] به M زیر مجموعه تقسیم شده است  با گام برابر  با استفاده از گره . ایده اصلی روش تبدیل دیفرانسیل چند مرحله ای به شرح زیر است. ابتدا روش تبدیل دیفرانسیل را به معادله (5) در فاصله [t1،0] اعمال کنیم و راه حل تقریبی زیر را بدست آوریم:

با شرایط اولیه . برای و در هر زیرمجموعه ما از شرایط اولیه  استفاده خواهیم کرد و روش تبدیل دیفرانسیل را به معادله (5) در طول فاصله اعمال کنیم؛ که  در معادله (1) توسط  جایگزین می شود. این فرآیند تکرار می شود و یک دنباله ای از راه حل های تقریبی تولید می کند  برای راه حل :

که . در حقیقت روش تبدیل دیفرانسیل چند مرحله ای به شکل زیر فرض می شود:

الگوریتم جدید روش تبدیل دیفرانسیل چند مرحله ای برای عملکرد محاسباتی برای تمام مقادیر h ساده است. به راحتی مشاهده می شود که  ، اگر اندازه گام از روش تبدیل دیفرانسیل چند مرحله ای به روش تبدیل دیفرانسیلکلاسیک کاهش یابد. همانطور که در بخش بعد مشاهده خواهیم کرد، مزیت اصلی الگوریتم جدید این است که راه حل مجموعه ای به دست آمده برای مناطق زمانی گسترده همگرایی می کند و می تواند راه حل های منظم و نامنظم باشد.

4- فرمول بندی ریاضی روش تحلیلی جدید برای مطالعه جریان همرفت طبیعی از یک سیال غیر نیوتنی

ساختار جریان کامل حالت حالت پایدار توسعه یافته سیال غیر متراکم  درجه سوم محدود بین دو صفحه موازی در این مقاله مورد بررسی قرار گرفته است. سرعت جریان یک طرفه به صورت زیر است:

که در آن  V سرعت است، u و i به ترتیب سرعت و واحد بردار موازی با محور x هستند. معادلات حرکت و انرژی به شکل زیر است:

که معادلات اتصال یکسان است، و مصرف مواد قابل احتراق و اثر حرارت تابشی غفلت می شود. متغیرهای بدون مقدار به صورت زیر تعریف می شوند:

که C گرمای ویژه سیال است. شکل غیرمستقیم معادلات (11) و (12) عبارتند از:

با شرایط مرزی زیر:

مدل فیزیکی مساله در شکل 1 نشان داده شده است. این شامل دو صفحه مسطح است که می تواند به صورت عمودی قرار گیرد. سیال غیر نیوتنی بین دو ورق مسطح فاصله 2b است. دیواره های  و  در درجه حرارت ثابت T2 و T1، که در آن  ، نگهداری می شوند. این تفاوت در دمای باعث می شود که سیالات در نزدیکی دیواره در افزایش یابد و سیالات در نزدیکی دیوار در سقوط کنند.
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

شکل 1- نمودار مختصری از مسئله مورد نظر

5- راه حل های تحلیلی توسط روش تبدیل دیفرانسیل چند مرحله ای

با استفاده از روش تبدیل دیفرانسیل چند مرحله ای به معادلات (11) و (12) رابطه بازگشتی زیر را در هر زیر دامنه  بیان می کند.

که و تبدیل دیفرانسیل و هستند.

انتقال دیفرانسیل شرایط مرزی (16) و (17) به شرح زیر است:

ما می توانیم شرایط مرزی زیر را در نظر بگیریم (معادلات 16 و 17):

تغییر دیفرانسیلی شرایط فوق به صورت زیر خواهد بود:

علاوه بر این، با جاگذاری معادلات (24) و (25) در معادلات (18) و (19) و با روش بازگشتی می توانیم مقادیر دیگر و  را محاسبه کنیم: بنابراین، با جایگزینی تمام و به معادله (4) راه حل ها با استفاده از شرایط مرزی می توانیم را بدست آوریم.

برای راه حل تحلیلی، تجزیه و تحلیل همگرایی انجام می شود و در معادله (4)، مقدار i برابر با 20 انتخاب می شود. ما فاصله زمانی برابر 0.1 را تعیین می کنیم.

6- نتایج و بحث روش تحلیلی جدید برای مطالعه جریان همرفت طبیعی از یک سیال غیر نیوتنی

نگرانی اصلی ما تعیین راه حل های سرعت و درجه حرارت پروفایل، ؛ است که توسط روش تبدیل دیفرانسیل ، روش تبدیل دیفرانسیل چند مرحله ای و روش عددی با استفاده از رانگ کوتا مرتبه چهارم منظور می شود. این مقادیر رفتار جریان را توصیف می کند.

شکل 1 و 2 دقت راه حل روش تبدیل دیفرانسیل چند مرحله ای را در مقایسه با روش تبدیل دیفرانسیل کلاسیک و راه حل عددی زمانی که  و مقادیر مختلف E برای و نشان می دهد. مشاهده می شود که و ، هنگامی که عدد Eckert E افزایش می یابد زیاد می شود. اثرات تعداد Prandtl در و در شکل 3 و 4 نشان داده شده است. روشن است که با افزایش تعداد Prandtl، و افزایش می یابد. تغییرات و با توجه به  در شکل 5 و 6 ارائه شده اند.

شکل2- تغییر پروفایل سرعت با توجه به E وقتی که  و .

شکل 3- تغییر پروفایل دما با توجه به E وقتی که  و .

شکل 4- تغییر پروفایل سرعت با توجه به Pr وقتی که  و .

شکل 5- تغییر پروفایل دما با توجه به Pr وقتی که  و .

شکل 6- تغییر پروفایل سرعت با توجه به وقتی که و .

مشاهده می شود که افزایش پارامتر  باعث کاهش در می شود، اما تأثیر معنی داری بر ندارد. برای بررسی تأثیر روش پیشنهادی در مقایسه با روش تبدیل دیفرانسیل و راه حل عددی، مقادیری در جداول 1 و 2 برای مقادیر مختلف پارامتر  ارائه شده است.
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

 

7- نتیجه گیری

در این مطالعه، یک الگوریتم قابل اعتماد بر اساس روش تبدیل دیفرانسیل برای حل معادلات غیر خطی ارائه شده است. روش حاضر، مشکلات محاسباتی روش های دیگر را کاهش می دهد.

نتایج برای و ؛ در جداول 1و 2 اعتبار و صحت این روش را نشان می دهد. توجه داشته باشید روش تبدیل دیفرانسیل چند مرحله ای ساده تر از سایر روش ها محاسبه می شود، زیرا در روش تبدیل دیفرانسیل چند مرحله ای ما یک روش تکراری داریم که نیازی به حل معادلات دیفرانسیل یا انتگرال ندارد. در روش های دیگر ما باید در هر پیاده سازی حل معادلات دیفرانسیل را حل کنیم یا معادلات را یکپارچه کنیم (شکل 7).

جدول 1- مقایسه نتایج سرعت بدست آمده وقتی و . و تغییرات متغیر

 

 

 

جدول 2- مقایسه نتایج دما بدست آمده وقتی و . و تغییرات متغیر

شکل 7- شکل 6- تغییر پروفایل دما با توجه به وقتی که

 
ارائه مدل مرزی برای تحقیق در مورد کشش فرکانس ها در مخزن چند محفظه محوری

ارائه مدل مرزی برای تحقیق در مورد کشش فرکانس ها در مخزن چند محفظه محوری

عنوان پروژه : ارائه مدل مرزی برای تحقیق در مورد کشش فرکانس ها در مخزن چند محفظه محوری

نرم افزار مورد استفاده : متلب

فرمت : m فایل

فایل راهنما دارد

پس از خرید بلافاصله فایل های پروژه ارائه مدل مرزی برای تحقیق در مورد کشش فرکانس ها در مخزن چند محفظه محوری به ایمیل شما ارسال خواهد شد

پروژه به صورت 100 درصد در محیط متلب تست شده است

 

توضیحات پروژه :

در این شبیه سازی با متلب به ارائه یک روش عددی مرزی پیوسته برای تعیین متقارن و فرکانس های طبیعی و شکل حالت های غیرضروری برای چند ظروف محصور شده با مبهم است با هندسه دلخواه انجام شده است مدل مایع توسعه یافته براساس معادله لاپلاس و Green است که در مقاله به آن اشاره شده است

قضیه معادلات حاکم از شرایط دینامیکی سیال و سطح آزاد نیز وجود دارد به مدل پیشنهاد شده اعمال می شود. یک روش zoning ارائه شده است به منظور مدل دلخواه تنظیمات سوپاپ در چند مخزن محرمانه مبهم. نفوذ هر منطقه در مناطق همسایه با استفاده از معرفی ماتریس نفوذ رابط که پتانسیل سرعت رابط ها را به شار خود ارتباط می دهد. با اختطاف کردن مرزهای جریان، معادله انتگرال بر روی مرز کنترل شده است یک ماتریس عادی مشکل خاص. روش پیشنهادی تأثیر قابل توجهی بر کاهش دارد هزینه محاسباتی و دقت خوبی در تعیین فرکانس های طبیعی شکسته به دست آماده است 

نتایج شبیه سازی در محیط متلب
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

متلب پروژه ، شبیه سازی یک ترانسفورماتور در حالت مدار باز و اتصال کوتاه

ایگانی دسته بندی ها پروژه های آماده متلب
متلب پروژه ، شبیه سازی یک ترانسفورماتور در حالت مدار باز و اتصال کوتاه
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

50000 09367292276
شبیه سازی یک ترانسفورماتور در حالت مدار باز و اتصال کوتاه

شبیه سازی یک ترانسفورماتور در حالت مدار باز و اتصال کوتاه5 (100%) 1 vote[s] شبیه
24
بهمن
طراحی منبع تغذیه DC تنظیم شده بر روی سیم زمینی با متلب

95000 09367292276
طراحی منبع تغذیه DC تنظیم شده بر روی سیم زمینی با متلب

طراحی منبع تغذیه DC تنظیم شده بر روی سیم زمینی با متلب5 (100%) 1 vote[s]
23
بهمن
حل مسئله پستچی چینی در ریاضیات گسسته با متلب

50000 09367292276
حل مسئله پستچی چینی در ریاضیات گسسته با متلب

حل مسئله پستچی چینی در ریاضیات گسسته با متلب5 (100%) 1 vote[s] حل مسئله پستچی
22
بهمن
استفاده از الگوریتم های تکاملی برای تخمین جهت ورود سیگنال

90000 09367292276
استفاده از الگوریتم های تکاملی برای تخمین جهت ورود سیگنال

استفاده از الگوریتم های تکاملی برای تخمین جهت ورود سیگنال5 (100%) 2 vote[s] استفاده از
21
بهمن
شبیه سازی کامپوزیت های مبتنی بر کنترل های فازی سیستم های غیر خطی

100000 09367292276
شبیه سازی کامپوزیت های مبتنی بر کنترل های فازی سیستم های غیر خطی
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

شبیه سازی کامپوزیت های مبتنی بر کنترل های فازی سیستم های غیر خطی5 (100%) 1
19
بهمن
کنترل بهینه سیستم های پارامتری توزیعی با نرم افزار متلب
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

95000 09367292276
کنترل بهینه سیستم های پارامتری توزیعی با نرم افزار متلب

کنترل بهینه سیستم های پارامتری توزیعی با نرم افزار متلب5 (100%) 1 vote[s] کنترل بهینه
18
بهمن
سیستم تشخیص نفوذ با استفاده از داده کاوی

80000 09367292276
سیستم تشخیص نفوذ با استفاده از داده کاوی در نرم افزار متلب

سیستم تشخیص نفوذ با استفاده از داده کاوی در نرم افزار متلب5 (100%) 2 vote

طراحی یک سیستم نظارت بر بیماری مبتنی بر سیستم استنتاج فازی

طراحی یک سیستم نظارت بر بیماری مبتنی بر سیستم استنتاج فازی

 شبیه سازی بر اساس مقاله زیر انجام شده است

در شبیه سازی این پروژه ترکیب منطق فازی در متلب منجر به طراحی یک سیستم استنتاج فازی شده است

 09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

این سیستم به صورت کامل در محیط متلب شبیه سازی شده است
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

نسخه متلب استفاده شده 2017 می باشد

نمونه ای از خروجی شیبیه سازی شده در محیط نرم افزار متلب
تخصیص بهینه توان راکتیو ارائه شده با استفاده مدل ژنراتور

تخصیص بهینه توان راکتیو ارائه شده با استفاده مدل ژنراتور

در این پروژه مدلی جهت تخصیص بهینه توان راکتیو ارائه شده که در آن علاوه بر توجه به حفظ دامنه ولتاژها در محدوده مجاز خود، از مدل توان ژنراتورها در برنامه نویسی متلب استفاده شده است و علاوه بر تعیین توان راکتیو ژنراتورها، مقدار توان راکتیو جبران سازها و تغییرات تپ ترانسفورماتورها ارائه می شود.در این مقاله بهینه سازی با الگوریتم نهنگ کوهاندار با الگوریتم شبکه حباب برای طعمه شکار صورت گرفته و تابع هدف بصورت زیر تنظیم گردیده که در تابع cost داخل برنامه اصلی قرار دارد.

 

و در این شبیه سازی یک شبکه 30 باسه با اطلاعات جدول زیر درنظر میگیریم

نمودار همگرایی الگوریتم نهنگ برای یافتن بهینه توان راکتیو با حداقل تلفات بصورت زیر است

و پروفیل ولتاژ اولیه و بهینه بصورت زیر میگردد

 و نتایج عددی بهینه سازی برای شبکه 30 باسه فوق الذکر
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

بترتیب ولتاژ ژنراتور -توان شنت- تپ خطوط – جریمه تابع هدف- تلفات قبل -تلفات بعد بهینه سازی ( اکتیو و راکتیو ) در پنچره فرمان متلب 2017 نمایش داده شده است.
دانلود کدهای متلب برای مدل دینامیک موتور القایی سه فاز
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

دانلود کدهای متلب برای مدل دینامیک موتور القایی سه فاز

اگر در انجام پروژه های برق قدرت خود مشکل دارید و نیاز به راهنمایی و مشاوره دارید با کارشناسان گروه متلب پروژه در ارتباط باشید
 شبیه سازی انجام شده در متلب 2017
رابطه بهینه سازی پرنده برای عدم قطعیت منابع باتری ذخیره با درنظر گرفتن توزیع نرمال

رابطه بهینه سازی پرنده برای عدم قطعیت منابع باتری ذخیره  با درنظر گرفتن توزیع نرمال

 در این مقاله از رابطه بهینه سازی پرنده برای عدم قطعیت منابع باتری ذخیره  با درنظر گرفتن توزیع نرمال برای منابع و بار استفاده کرده و بدترین حالت عدم قطعیت را با تعیین عضویت فازی بکمک الگوریتم پرندگان بدست اورده و ناحیه امنیت با تعیین ضریب نفوذ دیجی را تعیین کرده است شبیه سازی مقاله برق قدرت انجام شده در محیط نرم افزار متلب تست شده است

 

و با اجرای برنامه طبق فلوچارت به ازای ضریب نفوذ دیجی تعیین شده در شبکه 33 

باسه توزیع استاندارد ناحیه امنیت را تعیین میکند  و تعداد محدود منابع خورشیدی و بادی و بار را در مکان فرضی تعیین می کنیم

 

و نهایتا درصد ناحیه امنیت را در پنجره فرمان نشان میدهد

برای اجرای پروژه نیاز به تولباکس متپاور 6 است که باید از اینترنت دانلود و در مسیر متلب قرار گیرد
قابلیت انالیز ویولت را برای تشخیص خطای رله در سیستم های قدرت

شبیه سازی انجام شده : قابلیت انالیز ویولت را برای تشخیص خطای رله در سیستم های قدرت
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

اگر در انجام پروژه های برق با متلب خود نیاز به مشاوره دارید میتوانید با کارشناسان متلب پروژه در اتباط باشید
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

تشخیص حالت اتصال کوتاه از نواسان در خطوط مدار با شبکه عصبی

تشخیص حالت اتصال کوتاه از نواسان در خطوط مدار با شبکه عصبی

در این شبیه سازی قصد داریم نحوه اتصال کوتاه در یک سیمولینک برق قدرت را با استفاده از شبکه عصبی به شما آموزش بدهیم

در این مقاله به تشخیص حالت اتصال کوتاه از نوسان در خطوط دو مداره پرداخته است و از تکنیک شبکه عصبی احتمالاتی برای تشخیص نوسان از خطا در شبکه پرداخته است

یکی از کاملترین شبیه سازی برق قدرت انجام شده در زمینه های نواسان سازی مدار می باشد که در گروه متلب پروژه انجام شده است

 تعیین حداکثرتوان در توربین بادی با استفاده از منطق فازی

تعیین حداکثرتوان در توربین بادی با استفاده از منطق فازی

اگر در انجام پروژه های برق قدرت خود مشکل دارید و نیاز به راهنمایی و مشاوره دارید با کارشناسان گروه متلب پروژه در ارتباط باشید

تعیین حداکثرتوان در توربین بادی با استفاده از منطق فازی

تعیین حداکثرتوان در توربین بادی با استفاده از منطق فازی

اگر در انجام پروژه های برق قدرت خود مشکل دارید و نیاز به راهنمایی و مشاوره دارید با کارشناسان گروه متلب پروژه در ارتباط باشید

09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir

ست آوردن حداکثر توان در سلول های خورشیدی با الگوریتم مورچه

ست آوردن حداکثر توان در سلول های خورشیدی با الگوریتم مورچه
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

بدست آوردن حداکثر توان در سلول های خورشیدی با الگوریتم مورچه

اگر در شبیه سازی مقالات برق قدرت خود مشکل دارید و نیاز به راهنمایی و مشاوره دارید با کارشناسان گروه 09367292276 در ارتباط باشید
 بایگانی دسته بندی ها پروژه های آماده متلب
09367292276 ، بررسی نقش امپدانس متقابل خطوط در بررسی عملکرد رله دیستانس

بررسی نقش امپدانس متقابل خطوط در بررسی عملکرد رله دیستانس

بررسی نقش امپدانس متقابل خطوط در بررسی عملکرد رله دیستانس5 (100%) 1 vote[s] بررسی نقش
22
آبان
بهبود پاسخ ردیابی حداکثر توان در سلول خورشیدی با استفاده از منطق فازی

بهبود پاسخ ردیابی حداکثر توان در سلول خورشیدی با استفاده از منطق فازی

بهبود پاسخ ردیابی حداکثر توان در سلول خورشیدی با استفاده از منطق فازی5 (100%) 1

2 Comments
22
آبان
بهبود-عملکرد-کنترل-کننده-های-گازی-با-استفاده-از-کنترل-شتاب-دهند

بهبود عملکرد کنترل کننده های گازی با استفاده از کنترل شتاب دهنده

امتیاز دهی به نوشته ها با سلام خدمت همراهان همیشگی 09367292276
بررسی نقش امپدانس متقابل خطوط در بررسی عملکرد رله دیستانس
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

بررسی نقش امپدانس متقابل خطوط در بررسی عملکرد رله دیستانس

در این شبیه سازی به بررسی نقش امپدانس متقابل خطوط در بررسی عملکرد رله دیستانس پرداخته و در حضور جبرانساز سری خط انتقال به بررسی نقش ان پرداخته و در شبکه 9 باسه زیر

فرض مکنیم که جبرانساز در خط 7-8 که با بلوک سبز نشان داده شده قرار دارد و براساس ولتاژ بین دوفاز و القای متقابل و محاسبه امپدانس متقابل به مشخصی حفاظتی منحنی r-x پرداخته و نتایج را به ازای تغییرات مکان درصد خطا بر روی خط انتقال و امپدانس حطا و ظرفیت راکتور سری بدست می اوریم.

 

اگر در انجام پروژه های برق قدرت خود مشکل دارید و نیاز به راهنمایی و مشاوره دارید با کارشناسان گروه 09367292276 در ارتباط باشید

 

برای مثال اگر خطا در 80 درصد طول خط ( 100 کیلومتر ) روی داده و مقاومت خطا 0.1 اهم باشد و ظرفیت راکتور ناچیز باشد. مشخصه دیستانس رله پیشنهادی بصورت

 09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

و اگر با حفظ مشخصات ظرفیت راکتور را به 0.01 هانری تغییر دهیم مشحصه بصورت زیر تغییر میکند
کنترل فرکانس یک ژنراتور با استفاده از کنترل لغزشی آشوب

بهبود عملکرد کنترل کننده های گازی با استفاده از کنترل شتاب دهنده
هبود پاسخ ردیابی حداکثر توان در سلول خورشیدی با استفاده از منطق فازی

بهبود پاسخ ردیابی حداکثر توان در سلول خورشیدی با استفاده از منطق فازی

با سلام خدمت همراهان همیشگی 09367292276
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

اگر در شبیه سازی مقالات برق قدرت خود مشکل دارید و نیاز به راهنمایی و مشاوره دارید با کارشناسان گروه 09367292276 در ارتباط باشید

بهبود پاسخ ردیابی حداکثر توان در سلول خورشیدی با استفاده از منطق فازی

انجام پروژه الگوریتم ژنتیک

انجام پروژه الگوریتم ژنتیک
انجام پروژه الگوریتم ژنتیک
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

 دارا بودن تیمی متخصص آمادگی انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک را دارد. الگوریتم ژنتیک به عنوان یکی از پرکاربردترین و جدیدترین روش‌های بهینه سازی در بسیاری از دانشگاه‌ها‌ی کشور در حال تدریس می‌باشد. از این روش در بسیاری از رشته‌ها نطیر مهندسی برق، مهندسی عمران،مهندسی مکانیک،مهندسی کامپیوتر،مهندسی صنایع و مدیریت برای بهینه سازی مسائل استفاده می‌شود. بدلیل اینکه از این روش در رشته‌های مختلف استفاده  می‌شود و ماهیت مسائل در رشته‌های مختلف با یکدیگر متفاوت است بسیاری از دانشجویان در حل مسائل الگوریتم ژنتیک و کد نویسی این مسائل در متلب و پایتون دارای مشکل هستند. پروژه‌مارکت با بهره‌گیری از

09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

گروهی از متخصصان در رشته‌های مختلف که تجربه ارائه مقالات معتبر در رشته‌های مختلف در زمینه الگوریتم ژنتیک و سایر الگوریتم های تکاملی را دارد آماده ارائه خدماتی نظیر انجام پروژه الگوریتم ژنتیک، انجام پروژه الگوریتم ژنتیک در متلب، انجام پروژه برنامه نویسی الگوریتم ژنتیک در پایتونو شبیه سازی مقالات الگوریتم ژنتیک  را دارد. صورت مسئله را به همراه مستندات مربوط به آن نظیر مقالات و .. برای کارشناسان ما از طریق فرم سفارش پروژه ارسال نمایید. پس از بررسی سفارش پروژه شما کارشناسان ما پاسخگوی شما عزیزان خواهند بود.

سفارش پروژه الگوریتم ژنتیک
الگوریتم ژنتیک چیست؟

الگوریتم ژنتیک یک روش مبتنی بر انتخاب طبیعی برای حل مسائل بهینه‌سازی مقید و نامقید  می‌باشد. انتخاب طبیعی فرایندی است که ناشی از جهش بیولوژیکی است. الگوریتم ژنتیک دائما در حال اصلاح جمعیتی از راه حل هاست. در هر گام الگوریتم ژنتیک به طور تصادفی یک زوج از جمعیت کنونی را به عنوان والدین نسل بعدی انتخاب می‌کند و از آن‌ها برای تولید فرزندان نسل بعد استفاده می‌کند. در طی نسل‌های متمادی جمعیت به سمت یک راه حل بهینه جهش پیدا می‌کند. می‌توان از الگوریتم ژنتیک برای حل بسیاری از مسائل بهینه سازی که قابل حل توسط الگوریتم‌های بهینه‌سازی استاندارد نیستند استفاده نمود. از الگوریتم ژنتیک می توان برای حل مسائلی که تابع هدف بصورت ناپیوسته، مشتق ناپذیر و تصادفی و غیرخطی است استفاده نمود.
چرا الگوریتم ژنتیک
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

الگوریتم ژنتیک از بسیاری از روش های هوش مصنوعی متداول مقاوم تر می باشد و در مقابل عدم قطعیت ها ، نویز و تغییر ناگهانی ورودی بهتر عمل می کند. همچنین در حین جستجو در فضای حالت گسترد، یا سطوح چندبعدی دارای عملکرد بهتر در مقایسه با سایر تکنیک های بهینه سازی دارد.

09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

انجام پروژه تشخیص چهره

انجام پروژه تشخیص چهره
انجام پروژه تشخیص چهره
09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

 با داشتن متخصصان ممتاز آمادگی دارد تا انجام پروژه های تشخیص چهره شما عزیزان را در رشته های مهندسی برق و الکترونیک ( الکترونیک ، مخابرات ، کنترل )، مهندسی کامپیوتر ( نرم افزار و سخت افزار )، مهندسی مکاترونیک به عهده گیرد. کافی است از طریق فرم سفارش پروژه، درخواست انجام پروژه تشخیص چهره خود را برای ما ارسال نمائید. کارشناسان ما با بررسی درخواست شما و مستندات ارسالی نظیر مقاله بهترین رهیافت را برای حل مسئله شما ارائه خواهند داد و درصورت امکان پیشنهاداتی را برای استفاده از روش‌های ابتکاری برای حل مسئله به شما ارائه خواهند داد . سفارش پروژه تشخیص خود را ثبت کنید و از کارشناسان ما مشاوره بگیرید.
سفارش پروژه تشخیص چهره
تشخیص چهره (Face Recognition)

از طرفی سازمان ها برای برنامه ریزی و تنظیم استاتژی های بازاریابی و مارکتینگ نیاز به استخراج اطلاعات از داده های قبلی و تحلیل رفتار مشتریان خود در گذشته و آینده دارند. با استفاده از داده کاوی می توان رفتار مشتریان را تحلیل نمود و اطلاعات مفیدی را از میان انبوهی از اطلاعات استخراج نمود.  با استفاده از علم داده کاوی می توان الگوهای پنهان رفتاری مشتریان را خارج نمود و پیش بینی هایی را برای آینده ارائه داد.

09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

خدمات پروژه مارکت در زمینه انجام پروژه تشخیص چهره
انجام پروژه تشخیص چهره با متلب
انجام پروژه تشخیص چهره Face recognition
انجام پروژه دانشجویی تشخیص چهره
شبیه سازی مقالات تشخیص چهره
انجام پروژه داده کاوی با نرم افزارهای مختلف

        انجام پروژه تشخیص چهره با پایتون
        انجام پروژه تشخیص چهره با متلب
        تشخیص چهره با C++
        تشخیص چهره با جاوا
        انجام پروژه تشخیص الگو
        انجام پروژه تشخیص چهره با یادگیری عمیق
        پروژه بینائی ماشین و تشخیص چهره

سفارش پروژه تشخیص چهره
سفارش پروژه تشخیص چهره
جهت ثبت سفارش خود برای انجام پروژه تشخیص چهره اینجا کلیک کنید

سایر خدمات پروژه مارکت

09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

انجام پروژه الگوریتم ژنتیک
انجام پروژه پردازش تصویر
انجام پروژه یادگیری ماشین
انجام پروژه شبکه عصبی

انجام پروژه فازی

09367292276
    ۳۵,093672922760936729227609367292276 09367292276

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com