پایان نامه مهندسی صنایع و عمران - پیش بینی ضریب بهره وری TBM

اختصاصی از کوشا فایل پایان نامه مهندسی صنایع و عمران - پیش بینی ضریب بهره وری TBM دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

فرمت:word(قابل ویرایش)

تعداد صفحات:120

چکیده:

 در این پایان نامه پس از بررسی اصول پایه شکست سنگ توسط برش دهنده آزمایشهای  استفاده شده در روشهای مختلف پیش بینی نرخ نفوذ و ضریب بهره وری شرح داده شده  و پارا مترهای ورودی – خروجی و دامنه کاربرد هر یک از روشهای پیش بینی مورد  بحث قرار گرفته است.  روشهای مختلف با هم مقایسه شده و شباهت ها – تفاوتها – مزایا و معایب هر کدام عنوان گردیده و روشهای که می توانند جهت بهینه کردن طرح تاج حفار و دستیابی به بهره وری  بیشینه مورد استفاده قرار گیرند شرح داده شده است . در میان روشهای ارائه شده دو روش  CSM  وNTH کاربرد بیشتری دارند. روش  CSM بر اساس تخمین نیروهای اعما ل   شده بر برش دهنده و روش NTH بر مبنای تجربیات حاصل از حفاری می باشد.  هنگامی که داده های حاصل از آ زمونهای بزرگ مقیاس موجود باشد استفاده از روش  CSM برای تخمین نرخ نفوذ و روش NTH جهت پیش بینی نرخ پیشروی توصیه میشود.

فصل اول

    اشنایی و سابقه
    نرخ پیشروی
    نرخ نفوذ
    فصل دوم
    آزمون های مورد نیاز برای پیش بینی بهره وری TBM
    آزمون تعیین تردی
    آزمایش اندیس جی سیورز
    آزمون سایش
    آزمون اندیس سوشار
    آزمون های برش ازمایشگاهی
    آزمون برش خطی
    آزمون برش دورانی
    آزمون پانچ
    تاریخچه آزمون
    آزمون های تعیین سختی
    آزمون های مقاومت سنگ
    خواص توده سنگ
    فصل سوم
    تحلیل مکانیسم برش سنگ توسط برش دهنده های دیسکی
    فرضیات پایه
    - توزیع فشار و فرایند برش
    طراحی ماشین و محاسبات
    پیش بینی نرخ نفوذ
    فصل چهارم
    پیش بینی نرخ نفوذ بر اساس تردی
    ارزیابی برخی داده های حاصل از آزمایش
    فصل پنجم
    پیش بینی نرخ نفوذ با استفاده از نتایج آزمون پانچ
    تعیین نرخ نفوذ
    رده بندی سنگ با استفاده از آزمون پانچ
    آزمون پانچ ابزاری جهت ارزیابی پارامترهای ماشین
    فصل ششم
    پیش بینی نرخ نفوذ بر مبنای مدل فازی – عصبی و نرخ پیشروی با بهره گیری از شبکه عصبی
    روش فازی – عصبی
    اجزاء منطقی
    اجزاء عددی
    مدل نرخ نفوذ ( روش عصبی – فازی)
    ویژگیهای توده سنگ
    ویژگیهای ماشین
    هندسه تونل
    تحلیل داده ها
    مدلهای عصبی – فازی ( روش تاکاگی – سوگنو)
    مقایسه با روشهای مختلف
    مدل نرخ پیش روی ( بر مبنای شبکه عصبی)
    انتخاب ساختار مدل و کاهش متغییرها
    الگوریتم آموزش شبکه عصبی
    توپولوژی شبکه عصبی
    بهبود قابلیت تعمیم شبکه عصبی
    نتایج – تفسیر – اعتبار و توان تعمیم مدل
    مقایسه با مدلهای آماری
    فصل هفتم
    پیش بینی بهره وری TBM با استفاده از Qtrm
    Q و Qtrm
    سایش برش دهنده
    رابطه میان نرخ نفوذ و نرخ پیشروی با Qtrm
    تخمین زمان اتمام تونل
    فصل هشتم
    پیش بینی بهره وری TBM براساس فاکتور پایداری تونل
    تخمین ضریب بهره وری
    تخمین نرخ پیشروی
    مثالی از کاربرد مدل
    تخمین زمان اتمام تونل
    فصل نهم
    پیش بینی بهره وری TBM برمبنای روش NTH
    فصل دهم
    پیش بینی بهره وری TBM بر مبنای روش CSM
    نیروهای عمودی روی برش دهنده
    نیروهای غلتشی
    رابطه مدرسه عالی معدن کلرادو جهت تعیین نیروهای روی برش دهنده در یک نفوذ مشخص
    تصحیح نرخ نفوذ
    شاخص دشواری زمین (GDI )
    انرژی ویژه
    اصلاحات پیشنهادی روش CSM جهت تخمین نرخ پیشروی
    نتیجه گیری
    منابع

پایان نامه مقایسه روشهای رگرسیونی و غیر رگرسیونی پیش بینی قیمت مرغ و تخم مرغ

اختصاصی از کوشا فایل پایان نامه مقایسه روشهای رگرسیونی و غیر رگرسیونی پیش بینی قیمت مرغ و تخم مرغ دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

پایان نامه مقایسه روشهای رگرسیونی و غیر رگرسیونی پیش بینی قیمت مرغ و تخم مرغ/

در زیر به مختصری چکیده، تعداد صفحات، فرمت فایل و فهرست مطالب آنچه شما در این فایل دریافت می کنید اشاره شده است:

خلاصه و چکیده تحقیق:
در این پژوهش به پیش¬بینی قیمت مرغ و تخم¬مرغ برای 5 ماه آینده با استفاده از میانگین قیمت ماهانه این محصولات طی دوره فروردین 1386 تا خرداد 1392 مبادرت شده است. برای انجام پیش بینی ابتدا پیش بینی پذیر بودن سری¬ها به¬وسیله آزمون تصادفی بودن والد-ولفویتز بررسی شد. سپس روش¬های رگرسیونی غیرعلی شامل ARMA و ARIMA و هم¬چنین روش¬های غیر رگرسیونی شامل هموارسازی یگانه، هموارسازی دوگانه و هالت وینترز باهم بر اساس حداقل میانگین مجذور خطا مقایسه شده، نهایتا بهترین مدل پیش بینی برای هر سری از داده ها انتخاب شد و بر اساس آن پیش¬بینی برای 5 ماه آینده انجام شد.
نتایج پژوهش نشان می¬دهد که سری¬های میانگین قیمت مرغ و تخم¬مرغ بر اساس آزمون والد-ولفویتز غیر¬تصادفی بوده و پیش¬بینی¬پذیر است. سپس برای پیش¬بینی قیمت مرغ و تخم-مرغ ایستایی داده¬ها با آزمون دیکی فولر تعمیم یافته بررسی شد، که سری میانگین قیمت تخم-مرغ و مرغ با یک¬بار تفاضل¬گیری و با عرض از مبدا درسطح خطای 1درصد ایستا شدند. پس از آن روش¬های پیش بینی مختلف با معیار حداقل میانگین مجذور خطا باهم مقایسه شد که برای سری میانگین قیمت مرغ روش ARIMA به¬عنوان بهترین مدل انتخاب شد. و برای سری میانگین قیمت تخم¬مرغ روش هموارسازی هالت وینترز غیر فصلی به¬عنوان بهترین روش پیش¬بینی انتخاب شد. در پایان با استفاده از روش¬های منتخب پیش¬بینی برای 5 ماه آینده انجام شد که میانگین قیمت مرغ و تخم¬مرغ روند صعودی ملایمی دارد.

تعداد صفحات: 119

فرمت فایل: word

فهرست مطالب:
مقدمه
فصل اول (کلیات یا طرح پژوهش)
1-1 مقدمه
1-2 بیان مساله (تعریف موضوع پژوهش)
1-3 اهمیت و ضرورت پژوهش
1-4 هدف های پژوهش
1-5 فرضیه های پژوهش
1-6 روش پژوهش
1-7 قلمرو مکانی پژوهش
1-8 قلمرو زمانی پژوهش
1-9 قلمرو موضوعی پژوهش
1-10 ابزارهای گردآوری داده ها
1-11 روش تحلیل داده ها
1-12 شرح واژه ها و اصطلاحات بکار رفته
فصل دوم (مبانی نظری و پیشینه پژوهش)
2-1 مقدمه
2-2 مدل سازی اقتصادسنجی
2-3 خصوصیات یک مدل خوب
2-3-1 قلت منطقی متغیرهای توضیحی
2-3-2 قابلیت تشخیص
2-3-3 خوبی برازش
2-3-4 قدرت تعمیم دهی و پیش گیری
2-4 ماهیت تحلیل رگرسیونی یا اقتصاد سنجی
2-5 ماهیت داده ها برای تحلیل رگرسونی
2-6 روش شناسی اقتصادسنجی
2-7 اقتصادسنجی سری های زمانی
2-7-1 فرآیند تصادفی ساکن (ایستا)
2-7-2 آزمون ریشه واحد (آزمون باری ایستا بودن)
2-8 معادلات هم زمان
2-9 پیش بینی
2-9-1 روش های پیش بینی اقتصادی
2-9-2 روش های غیر رگرسونی
2-10 ارزیابی عملکرد روش های مختلف پیش بینی و انتخاب بهترین
2-11 آزمون والد ولفویتز
2-12 پیش بینی قیمت مرغ و تخم مرغ
2-13 هدفمندی یارانه ها
2-13-1 تعریف یارانه
2-13-2 تاریخچه پرداخت یارانه در ایران و جهان
2-13-3 هدفمند سازی یارانه ها
2-14 پیشینه پژوهش
2-15 نتیجه¬گیری از ادبیات پژوهش
فصل سوم (روش¬شناسی پژوهش)
3-1 مقدمه
3 -2 انواع روش های پیش بینی
3-3 روش های کمی پیش بینی
3-3-1 روش تعدیل نمایی یگانه
3-3-2 روش تعدیل نمایی دوگانه
3-3-3 روش هموارسازی هالت وینترز
3-3-4 مدل های ARMA و ARIMA
3-4 ارزیابی عملکرد روش های پیش بینی و انتخاب بهترین مدل
3-5 آزمون تصادفی بودن (والد-ولفویتز)
3-6 آزمون ریشه واحد دیکی فولر تعمیم یافته (آزمون ایستایی
3-7 روش تحلیل داده ها
3-8 بررسی نمودار قیمت محصولات مورد بررسی
3-9 فرآیند پژوهش
3-10 خلاصه فصل
فصل چهارم (یافته های پژوهش)
4-1 مقدمه
4-2 آزمون تصادفی بودن (والد-ولفویتز)
4-3 آزمون پایایی (آزمون دیکی فولر تعمیم یافته)
4-4 انتخاب مدل برای پیش بینی با مدل باکس جنکینز
4-5 تخمین مدل های پیش بینی
4-6 انتخاب بهترین روش پیش بینی
4-7 پیش بینی
4-8 خلاصه فصل
فصل پنجم (نتیجه گیری و پیشنهادها)
5-1 مقدمه
5-2 نتایج آزمون فرضیه های پژوهش، تفسیر و مقایسه آن با نتایج قبلی
5-2-1 تفسیرفرضیه اول
5-2-2 تفسیر فرضیه دوم
5-2-3 تفسیر فرضیه سوم
5-3 جمع بندی نتایج
5-4 پیشنهادها
5-4-1 پیشنهادهای مبتنی بر پژوهش
5-4-2 پیشنهادها برای مطالعات آتی
منابع
پیوست

پیش بینی مقاومت پیوستگی بتن و میلگردهای مدفون با استفاده از شبکه های عصبی

اختصاصی از کوشا فایل پیش بینی مقاومت پیوستگی بتن و میلگردهای مدفون با استفاده از شبکه های عصبی دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

• مقاله با عنوان: پیش بینی مقاومت پیوستگی بتن و میلگردهای مدفون با استفاده از شبکه های عصبی  

• نویسندگان: حامد ارجمندی ، علی فروغی اصل  

• محل انتشار: دهمین کنگره بین المللی مهندسی عمران - دانشگاه تبریز - 15 تا 17 اردیبهشت 94  

• فرمت فایل: PDF و شامل 7 صفحه می باشد.

چکیــــده:

برآورد مقاومت پیوستگی بین میلگرد و بتن پیرامون مستلزم انجام مراحل مختلف آزمایشگاهی است که تاثیر پارامترهای مختلفی روی مقاومت پیوستگی را بررسی کرده و بهینه‌ترین اثر را ارائه می‌کند. بنابراین ارائه راهکارها و رهیافت‌هایی به منظور تسهیل این امر از اهمیت ویژه‌ای برخوردار می‌باشد، لذا در این راستا شبکه‌های عصبی مصنوعی دارای قابلیت پیش بینی این مقادیر با همبستگی فوق العاده بالایی است. در این مقاله از داده‌های آزمایشگاهی آزمایش بیرون کشیدن میلگرد مدفون در بتن استفاده گردید و سپس با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی بر اساس متغیرهای طول مدفون میلگردها و نسبت آب به سیمان، مقاومت بیرون کشیدن میلگرد پیش بینی گردید. از همبستگی بین داده‌های آزمایشگاهی و داده‌های حاصل از پیش بینی شبکه‌های عصبی مصنوعی نتایج قابل استنادی حاصل شد که نشان می‌دهد شبکه‌های عصبی به خوبی قابلیت تعیین پیوستگی بین میلگرد و فولاد را داشته و جایگزین مناسبی برای فرمول‌های تئوریک می‌باشد.

________________________________

** توجه: خواهشمندیم در صورت هرگونه مشکل در روند خرید و دریافت فایل از طریق بخش پشتیبانی در سایت مشکل خود را گزارش دهید. **

** توجه: در صورت مشکل در باز شدن فایل PDF مقالات نام فایل را به انگلیسی Rename کنید. **

** درخواست مقالات کنفرانس‌ها و همایش‌ها: با ارسال عنوان مقالات درخواستی خود به ایمیل [e-mail] پس از قرار گرفتن مقالات در سایت به راحتی اقدام به خرید و دریافت مقالات مورد نظر خود نمایید. **

دانلود پایان نامه پیش بینی ساختار دوم RNA با استفاده از الگوریتم SetPSO‎ (تعداد صفحات )

اختصاصی از کوشا فایل دانلود پایان نامه پیش بینی ساختار دوم RNA با استفاده از الگوریتم SetPSO‎ (تعداد صفحات ) دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

پیش بینی ساختار دوم آر ان ای (RNA) یکی از حوزه های مهم بیوانفورماتیک می باشد و روش های مختلفی برای آسانتر کردن تعیین ساختار RNA ارائه شده است. RNA یک نوکلئیک اسید می باشد که در ساختار سلول موجودات زنده نقش های مهمی بر عهده دارد. دانستن ساختار RNA نقش بسیار تعیین کننده ای در فهمیدن کارکرد یک رشته RNA دارد. تعیین ساختار دوم رشته RNA بوسیله روشهای مختلف کامپیوتری به طور متوسط سریع تر و ارزان تر از روش های آزمایشگاهی است. این پایان نامه بر آن است الگوریتم SetPSO را که یک الگوریتم بهینه سازی بر پایه کار با مجموعه هاست و از رویکرد مینیمم سازی سطح انرژی استفاده می کند, برای پیش بینی ساختار دوم مولکول RNA معرفی کند.

فهرست :

  فصل اول : مختصری راجع به مولکول RNA

 ساختار شیمیایی نوکلئیک اسیدها

  ریبو نوکلئیک اسید یا RNA

  پروتئین سازی, مهمترین وظیفه RNA

 رونویسی

 ترجمه

  ساختار اول RNA

  ساختار دوم RNA

  مولفه های ساختار دوم RNA

  نحوه نمایش ساختار دوم RNA

  ساختار سوم RNA

  مشخص کردن ساختار طبیعی مولکول RNA

 رویکرد مقایسه ای

 رویکرد مینیمم سازی سطح انرژی

 رویکرد گرامرهای مستقل از متن

 قوانین ترمودینامیکی و مدل های مختلف ترمودینامیکی

  فصل دوم : الگوریتم SetPSO

  الگوریتم PSO

  SetPSO

 فضای مساله و موقعیت ذرات

 عملگر جمع

 عملگر تفریق

 عملگر فاصله

  الگوریتم SetPSO

 مقدار دهی اولیه به ذرات

 تغییر سرعت ذرات

 به روز رسانی وضعیت ذرات

  پارامترهای الگوریتم SetPSO

  Closing probability

  Random add probability

 ضریب بی نظمی

 میزان تنوع

فصل سوم : پیش بینی ساختار دوم SetPSO با استفاده از الگوریتم RNA

 نمایش ذرات

  پیدا کردن استم های ممکن در یک رشته و تشکیل مجموعه فراگیر U

 مقدار دهی اولیه به ذرات

 روند اجرای الگوریتم در یک نگاه

 پیچیدگی محاسباتی

 نتایج به دست آمده

واژه نامه

منابع و مراجع

دانلود پایان نامه پیش بینی ساختار دوم RNA با استفاده از الگوریتم SetPSO‎ (تعداد صفحات 68 )

اختصاصی از کوشا فایل دانلود پایان نامه پیش بینی ساختار دوم RNA با استفاده از الگوریتم SetPSO‎ (تعداد صفحات 68 ) دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

پیش بینی ساختار دوم آر ان ای (RNA) یکی از حوزه های مهم بیوانفورماتیک می باشد و روش های مختلفی برای آسانتر کردن تعیین ساختار RNA ارائه شده است. RNA یک نوکلئیک اسید می باشد که در ساختار سلول موجودات زنده نقش های مهمی بر عهده دارد. دانستن ساختار RNA نقش بسیار تعیین کننده ای در فهمیدن کارکرد یک رشته RNA دارد. تعیین ساختار دوم رشته RNA بوسیله روشهای مختلف کامپیوتری به طور متوسط سریع تر و ارزان تر از روش های آزمایشگاهی است. این پایان نامه بر آن است الگوریتم SetPSO را که یک الگوریتم بهینه سازی بر پایه کار با مجموعه هاست و از رویکرد مینیمم سازی سطح انرژی استفاده می کند, برای پیش بینی ساختار دوم مولکول RNA معرفی کند.

فهرست :

  فصل اول : مختصری راجع به مولکول RNA

 ساختار شیمیایی نوکلئیک اسیدها

  ریبو نوکلئیک اسید یا RNA

  پروتئین سازی, مهمترین وظیفه RNA

 رونویسی

 ترجمه

  ساختار اول RNA

  ساختار دوم RNA

  مولفه های ساختار دوم RNA

  نحوه نمایش ساختار دوم RNA

  ساختار سوم RNA

  مشخص کردن ساختار طبیعی مولکول RNA

 رویکرد مقایسه ای

 رویکرد مینیمم سازی سطح انرژی

 رویکرد گرامرهای مستقل از متن

 قوانین ترمودینامیکی و مدل های مختلف ترمودینامیکی

  فصل دوم : الگوریتم SetPSO

  الگوریتم PSO

  SetPSO

 فضای مساله و موقعیت ذرات

 عملگر جمع

 عملگر تفریق

 عملگر فاصله

  الگوریتم SetPSO

 مقدار دهی اولیه به ذرات

 تغییر سرعت ذرات

 به روز رسانی وضعیت ذرات

  پارامترهای الگوریتم SetPSO

  Closing probability

  Random add probability

 ضریب بی نظمی

 میزان تنوع

فصل سوم : پیش بینی ساختار دوم SetPSO با استفاده از الگوریتم RNA

 نمایش ذرات

  پیدا کردن استم های ممکن در یک رشته و تشکیل مجموعه فراگیر U

 مقدار دهی اولیه به ذرات

 روند اجرای الگوریتم در یک نگاه

 پیچیدگی محاسباتی

 نتایج به دست آمده

واژه نامه

منابع و مراجع