پایان نامه کارشناسی
دانلود مقالات فنی و مهندسی و علوم انسانی (علوم تربیتی روانشناختی)پایان نامه کارشناسی
دانلود مقالات فنی و مهندسی و علوم انسانی (علوم تربیتی روانشناختی)کنترل توان راکتیو و ولتاژ در محیط تجدید ساختار شده
تامین توان راکتیو و کنترل ولتاژ، نوعی کلیدی از خدمات جانبی در بازار برق تجدید ساختار شده می باشد. در این مقاله، مروری بر برخی مسایل مهم تامین توان راکتیو، شامل تحلیل هزینه، قیمت گذاری توان راکتیو، و ارزیابی، ارایه می شود. یک پخش بار بهینه (OPF) نیز مبنی بر نظریه ی قیمت گذاری زمان واقعی، بکار می رود. دو تابع دف به ترتیب مدل سازی می شوند: کمینه کردن تلفات شبکه، و کمینه کردن هزینه های کل برای تامین توان راکتیو. همچنین، از یک الگوریتم ژنتیک (GA) با مقادیر واقعی نیز، برای کمک به یافتن بهینه ی کلی و بررسی راه حل ها، استفاده می شود. همچنین، در بررسی ها از سیستم ۳۰-شینه IEEE استفاده می شود.
کلیدواژگان: کنترل ولتاژ توان راکتیو، خدمات جانبی، پخش بار بهینه، الگوریتم ژنتیک، هزینه توان راکتیو
پروژه کارشناسی ارشد برق
فایل محتوای:
- اصل مقاله لاتین ۵ صفحه IEEE
- متن ورد ترجمه شده بصورت کاملا تخصصی و قابل ویرایش ۱۲ صفحه
مطالب مرتبط
- ترجمه مقاله کنترل توان راکتیو و ولتاژ در محیط تجدید ساختار شده
- الگوریتم جستجوی جمعیت مورچگان برای قیمت گذاری توان راکتیو در…
- ترجمه مقاله توزیع توان راکتور با در نظر گرفتن همه مشارکین در…
- ترجمه مقاله استفاده از الگوریتم جستجوی جمعیت مورچگان برای قیمت…
- ترجمه مقاله استراتژی های مدیریت توان برای شبکه کوچک با واحد های…
مسیریابی در شبکه پویا با استفاده از الگوریتم ژنتیک و الگوریتم موریانه
چکیده
مسیریابی در شبکه پویا یک فعالیت چالش انگیز است، چون توپولوژی شبکه ثابت نمی باشد. این مسئله در این بررسی با استفاده از الگوریتم مورچه ای برای مد نظر قرار دادن شبکه هایی که از چنین بسته های اطلاعاتی استفاده می کنند، مطرح می گردد. مسیرهای ایجاد شده توسط الگوریتم انت (مورچه) به عنوان داده ورودی برای الگوریتم ژنتیک می باشد. الگوریتم ژنتیکی مجموعه ای از مسیرهای مناسب را پیدا می کند. اهمیت استفاده از الگوریتم مورچه ای، کاهش اندازه جدول مسیر می باشد. اهمیت الگوریتم ژنتیک بر مبنای اصل تکامل مسیرها به جای ذخیره مسیرهای از پیش محاسبه شده می باشد.
کلیدواژه: مسیریابی، الگوریتم مورچه ای، الگوریتم ژنتیکی، معبر، جهش، هر یک از این موارد در زیر به بحث گذاشته می شود.
مقدمه
مسیریابی به عنوان فرایند انتقال بسته ها از گره مبدا به گره مقصد با هزینه حداقل می باشد. از این رو الگوریتم مسیریابی به دریافت، سازماندهی و توزیع اطلاعات در مورد وضعیت شبکه می پردازد. این الگوریتم به ایجاد مسیرهای عملی بین گره ها پرداخته و ترافیک داده ها را در بین مسیرهای گلچین شده ارسال کرده و عملکرد بالایی را حاصل می کند. مسیریابی به همراه کنترل تراکم و کنترل پذیرش به تعریف عملکرد شبکه می پردازد. الگوریتم مسیریابی می بایست دارای اهداف کلی از استراتژی مسیریابی بر مبنای اطلاعات سودمند محلی باشد. این الگوریتم همچنین می بایست کاربر را در مورد کیفیت خدمات راضی نگه دارد. بعضی از روش های مطرح شده برای رسیدن به این اهداف عبارتند از شبیه سازی حشرات اجتماعی و شبکه بسته شناختی. این دو روش از جدول مسیریابی احتمالات استفاده کرده و این امکان را به بسته ها می دهد تا به بررسی و گزارش توپولوژی و عملکرد شبکه بپردازند. دوریگو ام و دی کارو جی، شبکه مورچه ای را به عنوان روشی برای مسیریابی در شبکه ارتباطات مطرح می کنند. ار اسکوندر وورد، اون هالند، جانت (مورچه) بروتن و لئون روسکرانت، در مقاله شان به بحث در مورد حاصل شدن توازن ظرفیت در شبکه های ارتباطاتی با استفاده از الگوریتم مورچه ای می پردازند. تونی وارد در مقاله تخصصی اش به شرح این موضوع می پردازد که چگونه عوامل محرک بیولوژیکی می تواند برای حل مشکلات مدیریتو کنترل در ارتباطات مورد استفاده قرار گیرد. هدف این مقاله ایجاد راه حلی با استفاده از الگوریتم مورچه ای (استعاره حشره اجتماعی) و بهینه سازی راه حل با استفاده از الگوریتم های ژنتیکی می باشد. الگوریتم مورچه ای دسته ای از تراکم اطلاعاتی می باشد. تراکم اطلاعاتی روش جایگزینی را در ارتباط با طراحی سیستم اطلاعاتی ارائه می دهد که در آن عملیات خودگردانی، ظهور و توزیع جایگزین کنترل، پیش برنامه ریزی و تمرکز می گردد. این روش تمرکزش را بر روی توزیع، انعطاف پذیری، توانمندی و ارتباطات مستقیم و غیرمستقیم در میان عوامل نسبتا ساده قرار می دهد. الگوریتم ژنتیک به عنوان الگوریتمی می باشد که در آن جمعیت مرتبط با هر گره در مجموع برای حل مشکلات مشارکت دارد.
مطالب مرتبط
الگوهای تناوبی اسنکرون داده کاوی در سری زمانی داده
چکیده
کشف تناوبی داده های سری زمانی به عنوان مسئله مهمی در بسیاری از برنامه های کاربردی می باشد. اکثر تحقیقات پیشین تمرکز خود را بر روی بررسی الگوهای تناوبی اسنکرون قرار داده و حضور الگوهای ناهمتراز را به دلیل مداخله پارازیت های تصادفی مد نظر قرار نمی دهد. در این مقاله، مدل انعطاف پذیرتری را در ارتباط با الگوهای تناوبی اسنکرون مطرح می کنیم که تنها درون توالی مد نظر قرار گرفته و وقوع آن ها به دلیل وجود این اختلالات تغییر می یابد. دو پارامتر min-rep و max-dis،به کار گرفته می شوند تا به تعیین حداقل تعداد تکرارها بپردازیم که در هر بخش از ظهور الگوها غیرمختل و حداکثر اختلال بین دو بخش معتبرمتوالی، مورد نیاز می باشد. بعد از برطرف شدن این دو شرایط، بلندترین توالی معتبر الگو، برگشت داده می شود. یک الگوریتم دو مرحله ای طراحی می گردد تا در ابتدا به ایجاد دوره های بلقوه از طریق برش مبتنی بر مسافت به دنبال روش تکرار برای دسترسی و ایجاد اعتبار برای الگوهاو مکان یابی طولانی ترین توالی معتبر بپردازد. ما همچنین نشان می دهیم که این الگوریتم نه تنها پیچیدگی های زمانی طولی را با توجه به طول توالی ها ایجاد می کند بلکه دسترسی به بهره وری فضا دارد.
کلیدواژه: الگوهای تناوبی اسنکرون، روش مبتنی بر بخش، تناوب نسبی
مقدمه
تشخیص تناوبی در ارتباط با اطلاعات سری زمانی به عنوان یک مسئله چالش انگیز می باشد که دارای اهمیت مهمی در بسیاری از کاربردها می باشد.بیشتر تحقیقات گذشته در این دوره بر این مبنا می باشد که اختلالات در یک سری از تکرار الگوها، منجر به عدم همزمان سازی وقوع متوالی الگوها با توجه به رویدادهای گذشته نمی گردد. برای نمونه، "جو اسمیت هر روز روزنامه می خواند" به عنوان یک الگوی تناوبی می باشد. حتی اگر او هر از گاهی در صبحگاه روزنامه نخواند، چنین اختلالی این حقیقت را تحت تاثیر قرار نمی دهد که او در صبح چند روز متوالی روزنامه می خواند. به عبارت دیگر، این اختلالات تنها در ارتباط با وقوع مشکلات پیش می آید اما این موارد معمول تر از ورود پارازیت های تصادفی نمی باشد. به هر حال چنین فرضیاتی اغلب محدود کننده بوده از این رو ما ممکن است نتوانیم به تشخیص بعضی از الگوها بپردازیم اگر بعضی از این توالی ها به دلیل وجود پارازیت ها، دچار اختلال گردند. کاربردهای مربوط به پر کردن موجودی ها را مد نظر قرار دهید. پیشینه مربوط به سفارشات صورت های موجود به عنوان یک توالی مد نظر قرار می گیرد. تصور کنید، که فاصله زمانی بین اشباع داروها به طور نرمال، ماهانه باشد. شیوه های مربوط به اشباع سازی در شروع هر ماه قبل از شروع آنفولانزا مد نظر قرار می گیرد که در نهایت منتهی به فرایند اشباع سازی در هفته سوم می گردد. به این ترتیب اگر چه این بسامد اشباع سازی, در هر ماه تکرار می گردد، این زمان به سه هفته در ماه منتهی می گردد. از این رو، این مورد زمانی مد نظر قرار می گیرد که این الگوها قابل تشخیص بوده و این اختلالات در یک حد مطلوبی باشد.
مطالب مرتبط
تخمین بایاس برای ارزیابی سیستم نظارت ترافیک هوایی (ترجمه)
چکیده
این مقاله به توصیف، برآورد بایاس برون خطی و سیستم اصلاح کنترل ترافیک هوایی مرتبط با حسگرها، که در تجهیزات توسعه یافته جدید تحت کنترل اروپا برای ارزیابی سیستم های نظارتی ATC (کنترل ترافیک هوایی) مورد استفاده قرار می گیرد، می پردازد. الگوریتم های تخمین بایاس اساس تمرکزشان را بر روی حسگرهای رادار قرار می دهند، اما راه اندازی حسگرهای جدید (به ویژه سامانه نظارتی اتوماتیک وابسته، و سامانه نظارتی چندگانه) نیازمند توسعه این روش ها می باشد. در این مقاله معماری تخمین بایاس بر مبنای مدل های خطا برای تمام حسگرها طراحی می گردد. مدل های خطای توصیف شده، وابسته به فیزیک فرایند اندازه گیری هستند. نتایج روش های تخمین بایاس با داده های شبیه سازی شده نشان داده می شود.
کلیدواژه: تخمین بایاس، کنترل ترافیک هوایی، ADS-B، سامانه نظارتی چندگانه
- مقدمه
TRES (بازسازی مسیر و مجموعه ارزیابی) در آینده نزدیک جایگزین بعضی از بخش های نسخه های کنونی مجموعه SASS-C (سیستم پشتیبان تحلیل نظارتی مراکز) می گردد [1]. این سیستمی می باشد که برای ارزیابی عملکرد مسیریابی چندحسگری/ چندهدف ATC (کنترل ترافیک هوایی) مورد استفاده قرار می گیرد. این مقاله به شرح معماری کلی سیستم های ارزیابی می پردازد، و جزییاتی را در مورد بعضی از عوامل مرتبط با فرصت بازسازی مسیر می دهد. فرصت بازسازی مسیر (OTR) به عنوان فرایند پیمانه ای در TRES می باشد که تمام داده های واقعی موجود از تمام حسگرها مورد استفاده قرار می گیرد تا به مسیر مناسبی برای تمام واپیماها در حوزه مورد نظر دست یابیم. این موارد نیازمند ارزیابی دققیق برای بازسازی مسیر، تخمین بایاس و اصلاح به منظور هماهنگی اندازه گیری های حسگر مختلف، و هموارسازی چندحسگر تطبیقی برای دستیابی به مسیرهای داخلی نهایی می باشد. باید اشاره کنیم که این یک فرایند پیمانه ای برون خطی بوده که بطور بلقوه کاملا متفاوت از سیستم های همجوشی داده تمام وقت معمول مورد استفاده در ATC (کنترل ترافیک هوایی) می باشد. ترتیب پردازش داده و تکنیک های پردازش متفاوت می باشند.
مطالب مرتبط
دسته بندی سیگنالهای الکترومیوگرافی با شبکه عصبی موجک
چکیده
یک وسیله دقیق و محاسباتی کارآمد برای دسته بندی الگوی سیگنال های الکترومیوگرافی، موضوع بحث بسیاری از پژوهشگران در سال های اخیر بوده است. تجزیه تحلیل های کمیتی سیگنال های EMG، منبع اطلاعاتی مهمی برای تشخیص اختلالات عصبی-عضلانی می باشد. با پیگیری توسعه های اخیر تجهیزات EMG کامپیوتری، روش های مختلفی در حوزه زمان و حوزه فرکانس برای تحلیل های کمیتی، انجام گرفته است. در این بررسی، دسته بندی کننده های مبنی بر شبکه های عصبی مصنوعی پس-انتشار خطای پیشخور (FEBANN) و شبکه های عصبی موجک (WNN) در دقت در دسته بندی سیگنال های EMG با هم مقایسه شده اند. در این روش ها، ما از یک مدل خودبازگشت (اتورگرسیو) (AR) سیگنال های EMG، به عنوان ورودی سیستم دسته بندی، استفاده کردیم. مقدار کل 1200 MUP که از 7 مورد طبیعی، 7 مورد دارای بیماری میوپاتی، و 13 مورد دارای بیماری های با ریشه عصبی به دست آمدند، آنالیز شده اند. میزان موفقیت برای روش WNN 90.7% و برای روش FEBANN 88% بوده است. مقایسه بین دسته بندی کننده های توسعه یافته، نخست بر مبنای تعدادی اندازه گیری های عددی مربوط به دسته بندی می باشد. دسته بندی کننده مبنی بر WNN، بر همتای FEBANN خود برتری دارد. دسته بندی WNN ارایه شده، می تواند تصمیم گیری های کارشناسانه را پشتیبانی کرده و به تشخیص افتراقی EMG کمک کند.
کلیدواژه: الکترومیوگرافی، پتانسیل واحد موتور، روش اتورگرسیو، شبکه عصبی موجک
مقدمه
بیش از 100 اختلال عصبی و ماهیچه ای وجود دارد که بر روی نخاع، عصب، و ماهیچه اثر می گذارد. تشخیص بموقع این بیماری ها توسط معاینه های درمانگاهی و تست های آزمایشگاهی، برای مدیریتکردن آنها و نیز پیشبینی آنها با استفاده از تشخیص پیش از تولد و مشاوره های ژنتیکی، حیاتی می باشد. این اطلاعات همچنین در ازوهش موجود می باشد، که می تواند منجر به فهم طبیعت این بیماری ها، و سرانجام بیماری آنها گردد. مورفولوژی (ریخت شناسی) واحد موتور، را می توان با ثبت فعالیت های الکتریکی معروف به الکترومیوگرافی (EMG) بررسی کرد. در EMG درمانگاهی، پتانسیل های واحد موتور (MUP) با استفاده از یک الکترود سوزنی در اقباض ارادی کم، ثبت می شود.
مطالب مرتبط
- دسته بندی سیگنال های الکترومیوگرافی با استفاده از شبکه عصبی موجک
- طبقه بندی سری زمانی با با مدل ترکیب گاوس از فضای مراحل بازسازی شده
- طبقه بندی سری زمانی با استفاده از مدل گاوس
- شبکه عصبی آموزشی رقابتی پیشرفته: تشخصی نفوذ به شبکه و شناسایی تقلب
- تعیین هویت گوینده مستقل از متن، توسط مدل مخلوط گاوس ساختاری و شبکه