دانلود پروژه

مدل سازی رآکتور شیمیایی با شبکه‌های عصبی مصنوعی فایل ورد (word) دارای 136 صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مدل سازی رآکتور شیمیایی با شبکه‌های عصبی مصنوعی فایل ورد (word) کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه و مراکز دولتی می باشد.

این پروژه توسط مرکز مرکز پروژه های دانشجویی آماده و تنظیم شده است

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی مدل سازی رآکتور شیمیایی با شبکه‌های عصبی مصنوعی فایل ورد (word) ،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مدل سازی رآکتور شیمیایی با شبکه‌های عصبی مصنوعی فایل ورد (word) :

در این پروژه، ورودی‌ها و خروجی‌های یک سیستم چند ورودی و چند خروجی غیر خطی، برای ایجاد یک مدل دینامیکیِ هوشمند، استفاده شده است. بنابراین انتخاب شبکه‌های عصبی مصنوعی از نوع پرسپترون‌های چندلایه برای این منظور مناسب است. در کنار این نوع از مدل‌سازی، استفاده از یک شیوه‌ی مناسب برای کنترل پیشگویانه (پیش بینانه)ی مدل یاد شده، ضروری است.
مدل‌های برگشتی تصحیح شونده که از قوانین تعدیل ماتریس‌های وزنی مسیرهای ارتباطی بین نرون‌های مدل استفاده می‌کنند، در این پروژه به کار گرفته شده‌اند.
این قوانین برای آموزش سیستم، جهت کنترل و دستیابی به خروجی مطلوب در زمان‌های بعدی به کار می‌روند.
فراگیری در این سیستم نیز از نوع فراگیری با سرپرست می‌باشد؛ به این صورت که معادله‌ی دیفرانسیل دینامیکیِ سیستم در دسترس است و بنابراین مقادیر مطلوب برای متغیر هدف، که سیستم باید به آن برسد، برای زمان‌های آینده مشخص می‌باشد و خروجی سیستم با استفاده از یک کنترل‌کننده‌ی پیش‌بین، همواره باید به این اهداف دست یابد. سیستم مورد مطالعه در این پروژه، یک رآکتور شیمیایی است که برای اختلاط پیوسته‌ی مواد شیمیایی واکنش دهنده با غلظت‌ها و مقادیر تعریف شده و تولید یک ماده‌ی محصول با یک غلظت متغیر با زمان به کار می‌رود؛ که میزان مطلوب این غلظت در یک زمان خاص، به‌عنوان هدف مطلوبی است که سیستم باید به آن دست یابد.
همچنین به‌جای یک سیستم واقعی، از یک مدل نرم‌افزاری برای جمع‌آوری داده‌های ورودی و خروجی استفاده می شود و در نهایت، نتایج این مدل سازی موفقیت‌آمیز، توانایی روش‌های مدل سازی هوشمند را همان‌گونه که در این تحقیق آمده است، اثبات می‌کند.
در کنترل با پسخور ، که به عنوان معمول‌ترین نوع کنترل سیستم‌های دینامیکی مورد استفاده قرار می‌گیرد، فرمان کنترل سیستم، با در نظر گرفتن میزان خطای محاسبه شده بین خروجی واقعی و مطلوب، صادر می‌شود.
کنترل پیش‌بین نیز که با استفاده از روش‌های هوش محاسباتی انجام می‌شود، نوعی کنترل با پسخور است. در این روش کنترلی، خطای سیستم قبل از اینکه اتفاق بیفتد، پیش‌بینی شده و برای تعیین دستور کنترل خطا، پیش از آنکه خطایی اتفاق بیفتد، استفاده می‌شود.
کنترل پیش بین در ابتدا به عنوان مدل کنترلی پیش بین کلاسیک که به یک مدل خطی، از سیستم، در فضای حالت نیاز داشت، معرفی شد.
در هر حال طبیعت غیرخطی بسیاری از سیستم‌ها، قابل صرف نظر کردن نیست؛ بنابراین مدل‌های خطیِ فضای حالت نمی‌توانند به‌درستی، خواص غیر خطی سیستم‌ها را ارائه دهند.
در چنین مواردی، تقریب کامل یا قسمتی از مدُل خطی ممکن است استفاده شود ولی در حالت کلی مدل‌های غیر خطی برای پیش بینیِ خروجی سیستم‌های غیر خطی برای اهداف کنترلی استفاده می‌شوند.
برخی از روش‌هایی که از اساس قواعد فیزیک استفاده می‌کنند، وجود دارند که می‌توانند مُدل برخی از سیستم‌ها را به طور کامل، و یا تا اندازه‌‌ی قابل قبولی، توصیف کنند و ساختارهای مدل را به‌وجود آورند.
شبکه‌های عصبی مصنوعی 2] و [11 و سیستم‌های منطق فازی (شبکه‌های نوروفازی) 8] [نیز می‌توانند برای مدل کردن سیستم‌ها به کار روند که به عنوان روش‌های مدل سازی هوشمند طبقه‌بندی می‌شوند. این گونه مدل‌ها باید پس از طراحی مقدماتی، توسط داده‌های ورودی و خروجی آموزش ببینند.
سیگنال داده‌های ورودی و خروجی در آموزش سیستم، به‌صورت آرایه‌ای‌از اعداد استفاده می‌شوند. آموزش سیستم به این شیوه، برای بهبود عملکرد سیستم، به شدت وابسته به خروجی مُدل می‌باشد.
در این پروژه، سیستم مورد مطالعه برای مُدل‌سازی هوشمند، یک رآکتور شیمیایی در نظر گرفته شده است که مدل نرم‌افزاری آن، در دسترس می‌باشد [2] و داده‌های ورودی و خروجی این سیستم، با داده‌های حاصل از آزمایش یک رآکتور واقعی، جایگزین می‌شود.
رآکتور شیمیایی مورد مطالعه، یک سیستم دینامیکی غیر خطی با چند ورودی و چند خروجی است.
هدف این تحقیق، آشکار ساختن توانایی یک مدل هوشمند، برای مقاصد پیش‌بینی غیر خطی کمیت‌های سیستم دینامیکی و پیشنهاد راه‌کارهای مفیدی جهت کاربرد سیستم‌های هوشمند است.
در واقع روش‌ پیشنهادی می‌تواند در مواقعی که مدل ریاضی دقیقی از سیستم با استفاده از روش‌های مشخص و معمول (مانند معادله‌های موازنه جرم و انرژی) در دسترس نیست، و یا اینکه ساختار ریاضی و یا پارامترهای غیر قابل اندازه‌گیری و تأثیرگذار مدل به طور قابل توجهی نامشخص باشد (مانند ایجاد خوردگی در برخی نقاط خطوط انتقال یا بدنه سیستم) مورد استفاده قرار گیرد.
یکی از ویژگی‌های برجسته‌ی این مدل هوشمند در مقایسه با روش‌های مدل سازی کلاسیک، بی‌نیازی آن در اندازه‌گیری پارامترهای سیستم (مانند پارامترهای مربوط به انتقال جرم و حرارت) است.[8]
مرور اجمالی فصل‌های این پایان‌نامه به قرار زیر است:
فصل اول، مقدمه‌ای شامل شرح عنوان پایان‌نامه، روش تحقیق، و تشریح کامل صورت مسأله می‌باشد که از نظر گذشت. در فصل دوم مقایسه‌ای بین شبکه‌های عصبی طبیعی و مصنوعی و نحوه‌ی پردازش داده‌ها در آنها صورت گرفته است. همچنین شیوه‌های یادگیری در انسان و ماشین نیز بررسی شده‌اند.
فصل سوم به معرفی مختصر فنون طرح شناسی می‌پردازد که بخش مهمی از علوم کامپیوتری است. بیشتر مطالب ریاضی در مبحث طرح شناسی همانند مطالب ریاضی بحث شده در مورد شبکه‌های عصبی است. طرح شناسی به‌عنوان یک موضوع پایه، به شناخت ما از نحوه‌ی عملکرد شبکه‌های عصبی کمک می‌کند.
فصل چهارم به معرفی نرون پایه بیولوژیکی و مقایسه‌ی ویژگی‌های آن با پرسپترون که نرون مدل سازی شده برای استفاده در شبکه‌های عصبی مصنوعی است، می‌پردازد؛ و در ادامه به الگوریتم فراگیری پرسپترون و محدودیت‌های آموزش سیستم، توسط تک‌پرسپترون می‌پردازد.
در فصل پنجم به بررسی ساختار مدل پرسپترون چند لایه پرداخته شده و توانایی آن در حل مسائل تفکیک پذیر غیر خطی تشریح شده است. در انتهای این فصل نیز به مواردی از کابرد شبکه‌های عصبی مصنوعی از نوع پرسپترون‌های چند لایه در شبکه‌های گویا، زمینه‌های پزشکی و سیستم‌های پیش‌بین مالی و اقتصادی، اشاره شده است.
در فصل ششم نیز به اصول زمینه‌ای، کاربرد تئوری‌های مطرح شده در فصول قبل و روابط مورد نیاز برای مدل‌سازی یک رآکتور شیمیایی به عنوان یک سیستم غیر خطی پرداخته شده است. در انتها نیز نتایج حاصل از این مدل‌سازی آورده شده است.
در نهایت فصل هفتم نیز شامل نتیجه‌گیری و پیشنهاداتی در جهت تداوم تحقیق و انجام مدل‌سازی‌های جدیدی از این دست است.

کلمات کلیدی :