مرجع کامل طرح های گرافیکی و پروژه های دانشجویی
مقاله های دانشجویی و دانش آموزی ، پاورپوینت و اسلاید ، تحقیق ، فایلهای گرافیکی( هر آنچه درباره پروژه های و تحقیقات خود می خواهید فقط در قسمت جستجو مطلب مورد نظر خود را وارد کنید )مرجع کامل طرح های گرافیکی و پروژه های دانشجویی
مقاله های دانشجویی و دانش آموزی ، پاورپوینت و اسلاید ، تحقیق ، فایلهای گرافیکی( هر آنچه درباره پروژه های و تحقیقات خود می خواهید فقط در قسمت جستجو مطلب مورد نظر خود را وارد کنید )توسعه سیستم ترکیبی توربین بادی با ذخیره ساز انرژی نیروگاه تلمبه- ذخیره ای + پاورپوینت
توسعه سیستم ترکیبی توربین بادی با ذخیره ساز انرژی نیروگاه تلمبه- ذخیره ای + پاورپوینت
فرمت فایل دانلودی: .rarفرمت فایل اصلی: doc
تعداد صفحات: 6
حجم فایل: 2059 کیلوبایت
قیمت: 7000 تومان
مقاله رشته مهندسی برق با موضوع توسعه سیستم ترکیبی توربین بادی با ذخیره ساز انرژی نیروگاه تلمبه- ذخیره ای، در قالب فایل word و در حجم 6 صفحه، همراه با پاورپوینت ارائه مقاله در حجم 32 اسلاید. این مقاله برگزیده ارائه شفاهی هجدهمین همایش ملی مهندسی برق (مشهد) می باشد.
چکیده:
در سال‌های اخیر بر اساس سیاست‌گذاری‌های کشورها در زمینه انرژی، رشد فزاینده ظرفیت نصب‌شده مزارع بادی را در پی داشته است. این رشد، چالش‌های جدیدی در سیستمهای قدرت به وجود آمده است. این چالش‌ها عدم کنترل‌پذیری و عدم قطعیت در توان خروجی می‌باشد. لذا نیاز برای کاهش این چالش‌ها روزبه‌روز افزایش‌یافته است. در این مقاله به توسعه یک سیستم ترکیبی متشکل از نیروگاه تلمبه- ذخیره‌ای و نیروگاه باد پرداخته‌شده است که به‌عنوان یک روش مؤثر در ذخیره انرژی بادی در مواقع کم باری و استفاده از آن در مواقع پر باری استفاده می‌شود. پارامترهای مهم طراحی این سیستم ترکیبی برای عملکرد بهینه تا حد 100% بررسی شده است.
فهرست مطالب:
1- مقدمه
2- طراحی سیستم
2-1- تعریف سیستم
2-2- معادلات طراحی سیستم
2-3- تئوری مسئله
3- تحلیل سیستم
3-1- تغییرات ارتفاع سر آب
3-2- تغییرات ارتفاع پمپاژ
4- نتیجه‌گیری
مراجع
پرداخت با کلیه کارتهای عضو شتاب امکان پذیر است.
توسعه سیستم ترکیبی توربین بادی با ذخیره ساز انرژی نیروگاه تلمبه- ذخیره ای + پاورپوینت
توسعه سیستم ترکیبی توربین بادی با ذخیره ساز انرژی نیروگاه تلمبه- ذخیره ای + پاورپوینت
فرمت فایل دانلودی: .rarفرمت فایل اصلی: doc
تعداد صفحات: 6
حجم فایل: 2059 کیلوبایت
قیمت: 7000 تومان
مقاله رشته مهندسی برق با موضوع توسعه سیستم ترکیبی توربین بادی با ذخیره ساز انرژی نیروگاه تلمبه- ذخیره ای، در قالب فایل word و در حجم 6 صفحه، همراه با پاورپوینت ارائه مقاله در حجم 32 اسلاید. این مقاله برگزیده ارائه شفاهی هجدهمین همایش ملی مهندسی برق (مشهد) می باشد.
چکیده:
در سال‌های اخیر بر اساس سیاست‌گذاری‌های کشورها در زمینه انرژی، رشد فزاینده ظرفیت نصب‌شده مزارع بادی را در پی داشته است. این رشد، چالش‌های جدیدی در سیستمهای قدرت به وجود آمده است. این چالش‌ها عدم کنترل‌پذیری و عدم قطعیت در توان خروجی می‌باشد. لذا نیاز برای کاهش این چالش‌ها روزبه‌روز افزایش‌یافته است. در این مقاله به توسعه یک سیستم ترکیبی متشکل از نیروگاه تلمبه- ذخیره‌ای و نیروگاه باد پرداخته‌شده است که به‌عنوان یک روش مؤثر در ذخیره انرژی بادی در مواقع کم باری و استفاده از آن در مواقع پر باری استفاده می‌شود. پارامترهای مهم طراحی این سیستم ترکیبی برای عملکرد بهینه تا حد 100% بررسی شده است.
فهرست مطالب:
1- مقدمه
2- طراحی سیستم
2-1- تعریف سیستم
2-2- معادلات طراحی سیستم
2-3- تئوری مسئله
3- تحلیل سیستم
3-1- تغییرات ارتفاع سر آب
3-2- تغییرات ارتفاع پمپاژ
4- نتیجه‌گیری
مراجع
پرداخت با کلیه کارتهای عضو شتاب امکان پذیر است.
دانلود فایل تحقیق پیاده سازی VLSI یک شبکه عصبی آنالوگ مناسب برای الگوریتم های ژنتیک
| دسته بندی | ژنتیک |
| فرمت فایل | zip |
| حجم فایل | 541 کیلو بایت |
| تعداد صفحات فایل | 39 |
1- مقدمه
شبکه های عصبی مصنوعی به صورت عمومی بعنوان یک راه حل خوب برای مسائلی از قبیل تطبیق الگو مورد پذیرش قرار گرفته اند .
علیرغم مناسب بودن آنها برای پیاده سازی موازی ، از آنها در سطح وسیعی بعنوان شبیه سازهای عددی در سیستمهای معمولی استفاده می شود .
یک دلیل برای این مسئله مشکلات موجود در تعیین وزنها برای سیناپسها در یک شبکه بر پایه مدارات آنالوگ است .
موفقترین الگوریتم آموزش ، الگوریتم Back-Propagation است .
این الگوریتم بر پایه یک سیستم متقابل است که مقادیر صحیح را از خطای خروجی شبکه محاسبه می کند .
یک شرط لازم برای این الگوریتم دانستن مشتق اول تابع تبدیل نرون است .
در حالیکه اجرای این مسئله برای ساختارهای دیجیتال از قبیل میکروپروسسورهای معمولی و سخت افزارهای خاص آسان است ، در ساختار آنالوگ با مشکل روبرو می شویم .
دلیل این مشکل ، تغییرات قطعه و توابع تبدیل نرونها و در نتیجه تغییر مشتقات اول آنها از نرونی به نرون دیگر و از تراشه ای به تراشه دیگر است و چه چیزی می تواند بدتر از این باشد که آنها با دما نیز تغییر کنند .
ساختن مدارات آنالوگی که بتوانند همه این اثرات را جبران سازی کنند امکان پذیر است ولی این مدارات در مقایسه با مدارهایی که جبران سازی نشده اند دارای حجم بزرگتر و سرعت کمتر هستند .
برای کسب موفقیت تحت فشار رقابت شدید از سوی دنیای دیجیتال ، شبکه های عصبی آنالوگ نباید سعی کنند که مفاهیم دیجیتال را به دنیای آنالوگ انتقال دهند .
در عوض آنها باید تا حد امکان به فیزیک قطعات متکی باشند تا امکان استخراج یک موازی سازی گسترده در تکنولوژی VLSI مدرن بدست آید .
شبکه های عصبی برای چنین پیاده سازیهای آنالوگ بسیار مناسب هستند زیرا جبران سازی نوسانات غیر قابل اجتناب قطعه می تواند در وزنها لحاظ شود .
دانلود فایل تحقیق پیاده سازی VLSI یک شبکه عصبی آنالوگ مناسب برای الگوریتم های ژنتیک
| دسته بندی | ژنتیک |
| فرمت فایل | zip |
| حجم فایل | 541 کیلو بایت |
| تعداد صفحات فایل | 39 |
1- مقدمه
شبکه های عصبی مصنوعی به صورت عمومی بعنوان یک راه حل خوب برای مسائلی از قبیل تطبیق الگو مورد پذیرش قرار گرفته اند .
علیرغم مناسب بودن آنها برای پیاده سازی موازی ، از آنها در سطح وسیعی بعنوان شبیه سازهای عددی در سیستمهای معمولی استفاده می شود .
یک دلیل برای این مسئله مشکلات موجود در تعیین وزنها برای سیناپسها در یک شبکه بر پایه مدارات آنالوگ است .
موفقترین الگوریتم آموزش ، الگوریتم Back-Propagation است .
این الگوریتم بر پایه یک سیستم متقابل است که مقادیر صحیح را از خطای خروجی شبکه محاسبه می کند .
یک شرط لازم برای این الگوریتم دانستن مشتق اول تابع تبدیل نرون است .
در حالیکه اجرای این مسئله برای ساختارهای دیجیتال از قبیل میکروپروسسورهای معمولی و سخت افزارهای خاص آسان است ، در ساختار آنالوگ با مشکل روبرو می شویم .
دلیل این مشکل ، تغییرات قطعه و توابع تبدیل نرونها و در نتیجه تغییر مشتقات اول آنها از نرونی به نرون دیگر و از تراشه ای به تراشه دیگر است و چه چیزی می تواند بدتر از این باشد که آنها با دما نیز تغییر کنند .
ساختن مدارات آنالوگی که بتوانند همه این اثرات را جبران سازی کنند امکان پذیر است ولی این مدارات در مقایسه با مدارهایی که جبران سازی نشده اند دارای حجم بزرگتر و سرعت کمتر هستند .
برای کسب موفقیت تحت فشار رقابت شدید از سوی دنیای دیجیتال ، شبکه های عصبی آنالوگ نباید سعی کنند که مفاهیم دیجیتال را به دنیای آنالوگ انتقال دهند .
در عوض آنها باید تا حد امکان به فیزیک قطعات متکی باشند تا امکان استخراج یک موازی سازی گسترده در تکنولوژی VLSI مدرن بدست آید .
شبکه های عصبی برای چنین پیاده سازیهای آنالوگ بسیار مناسب هستند زیرا جبران سازی نوسانات غیر قابل اجتناب قطعه می تواند در وزنها لحاظ شود .