شبیه سازی سیستم خنک کننده ماشین در نرم افزار متلب

وظیفه دستگاه خنک کاری موتور احتراقی آن است که از بالا رفتن درجه حرارت موتور و ایجاد ضایعات در اجزای موتور جلوگیری نماید. آب در اطراف سیلندر و سر سیلندر در مجاری مخصوصی حرکت می کند. برای انکه سرعت خنک کاری مواضع گرم افزایش یابد توسط پمپی آب را به حرکت در می آورند. پمپ آب یا واتر پمپ وظیفه دارد آب را قسمت پایین رادیاتور کشانده و آن را به مجاری اطراف سیلندر برساند. آب پس از گرفتن گرمای سلیندرها به سر سیلندر هدایت گردیده و گرمای محفظه احتراق و سیت سوپاپ ها را نیز گرفته و بوسیله لوله لاستیکی از بالا به رادیاتور می ریزد...

با شبیه سازی سیستم خنک کننده ماشین در نرم افزار Matlab، می توان مشخصه های مختلف سیستم خنک کاری ماشین نظیر فشار استاتيکي و فشار کل سیال خنک کننده، دبي جريان سیال خنک کننده، جريان هواي ورودي و … را مشاهده کرد و بر اساس آنها و متناسب با نیاز، سیستم خنک کننده مناسب را انتخاب نبود. نرم افزار متلب، ابزاری قدرتمند جهت شبیه سازی سیستم های خودرو را دارد. در این پروژه شبیه سازی سیستم خنک کننده ماشین توسط برد DSP با تولید کد Simulink در نرم افزار متلب صورت گرفته است.

پروژه شبیه سازی سیستم خنک کننده ماشین در نرم افزار MATLAB، مشتمل بر 12 صفحه با فرمت pdf و 27 اسلاید با فرمت powerpoint، تایپ شده، به زبان انگلیسی، به همراه روابط ریاضی و تصاویر گردآوری شده است.

جهت دانلود رایگان پروژه شبیه سازی سیستم خنک کننده ماشین در نرم افزار MATLAB بر لینک زیر کلیک نمایید:

روشی جدید براي پیش تعلیم شبکه عصبی بر مبناي ماشین بولتزمان

شبکه هاي عصبی عمیق داراي کاربردهاي فراوانی در پردازش گفتار می باشند. در صورتی که این شبکه ها به صورت تصادفی مقدار دهی اولیه شوند به جواب درست همگرا نخواهند شد، چرا که داراي تعداد پارامترهاي فراوانی می باشند. روش هاي متعددي براي پیش تعلیم شبکه هاي عصبی عمیق مطرح شده است که باعث همگرا شدن شبکه می شوند. پیش تعلیم شبکه هاي عصبی می تواند هم بر مبناي شبکه باور عمیق و هم ماشین بولتزمان عمیق انجام گیرد. در این مقاله شبکه عصبی عمیق با روش پیش تعلیم جدیدي که بر مبناي ماشین بولتزمان عمیق می باشد، آموزش می بیند. در نهایت خروجی شبکه عصبی پس از پیش تعلیم توسط روش ارائه شده، براي طبقه بندي واج ها مورد استفاده قرار می گیرد. نتایج تجربی بر روي دادگان گفتار تیمیت بیانگر آن است که روش ارائه شده براي کاربردهاي بازشناسی واج مناسب می باشد. همچنین آزمایشات نشان داده است که روش ارائه شده بر مبناي ماشین بولتزمان عمیق به کاهش خطاي عمومی سیستم و افزایش کارائی آن کمک می کند و از طرفی باعث همگرائی سریع تر شبکه عصبی عمیق می شود...

مقاله روشی جدید براي پیش تعلیم شبکه عصبی بر مبناي ماشین بولتزمان عمیق به منظور افزایش سرعت آموزش و دقت در بازشناسی واج، مشتمل بر 6 صفحه، به زبان فارسی، تایپ شده، به همراه تصاویر، دیاگرام، فرمول ها و روابط ریاضی با فرمت pdf، به ترتیب زیر گردآوری شده است:

• چکیده
• مقدمه
• شبکه هاي عمیق
• ماشین بولتزمان محدود (RBM)
• شبکه باور عمیق (DBN)
• ماشین بولتزمان عمیق (DBM)
• روش جدید به منظور پیش تعلیم شبکه عصبی
• ارزیابی
• مقایسه روش هاي مختلف پیش تعلیم
• مقایسه تاثیر مقادیر متفاوت ابر پارامتر آلفا
• نتیجه گیري
• مراجع

جهت دانلود رایگان مقاله روشی جدید براي پیش تعلیم شبکه عصبی بر مبناي ماشین بولتزمان عمیق به منظور افزایش سرعت آموزش و دقت در بازشناسی واج، بر لینک زیر کلیک نمایید: