فایلت

پایان نامه جهت اخذ درجه کارشناسی

عنوان کامل: پروژه مدل سازی رآکتور شیمیایی با شبکه های عصبی

دسته: مکانیک

فرمت فایل: WORD (قابل ویرایش)

تعداد صفحات پروژه:  130

فهرست مطالب: جهت مشاهده فهرست مطالب این پروژه اینجا کلیک نمایید

______________________________________________________

 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 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.