پاورپوینت تشخیص و ردیابی مانع بر اساس constrained Delanay Triangulation در زمان حقیقی

اختصاصی از فایلکو پاورپوینت تشخیص و ردیابی مانع بر اساس constrained Delanay Triangulation در زمان حقیقی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

نوع فایل:  ppt _ pptx ( پاورپوینت )

( قابلیت ویرایش )

---

 قسمتی از اسلاید : 

تعداد اسلاید : 27 صفحه

تشخیص و ردیابی مانع بر اساس constrained Delanay Triangulation در زمان حقیقی موضوع ارائه فهرست مطالب مقدمه اطلاعات مربوطه و روش پیشنهاد شده ردیابی ماشین در زمان حقیقی یکپارچه کردن مسیریابی و ردیابی نتیجه گیری مقدمه دراین جا یک الگوریتم ردیاب و مسیریاب ماشینی با زمان حقیقی برای عکس های ویدئویی ماشینی معرفی می کنیم. این ردیاب ماشینی با زمان حقیقی کاربردهای قابل استفاده ای دارد مثلا" برای همین سیستم اخطار دهنده تصادم رو در روی ماشین ها . ما از سیستم CDT برای گردآوری ویژگی های تصاویر استفاده می کنیم.
اطلاعات مربوطه و روش پیشنهاد شده اگر بخواهیم در این روش ردیابی موانع از نظر کامپیوتری دقیق باشیم باید کلی اطلاعات و یا خصوصیات جمع اَوری کنیم. روشی که پیشنهاد می شود ، سیستمی است که بر اساس ظاهر است. ردیابی ماشین در زمان حقیقی از خصوصیات مختصاتی ساده برای طبقه بندی ماشین استفاده می شود: تراکم گوشه ها،تراکم خط های عمودی و افقی ودرجه انحراف ناحیه . در حقیقت ،این چهار خصلت به تنهایی یک طبقه بندی خوبی را ارائه می دهند. قطعه قطعه کردن تصاویر فرضیه ساختن ردیابی ماشین بررسی فرضیه نتایج ردیابی قطعه قطعه کردن تصاویر در قطعه بندی بر اساس CDT قطعه های تصویر به وسیله ی پیدا کردن قطعات خطوط و بکاربردن CDT برای یافتن یک تقسیم بندی مثلثی مناسب . از یک ردیاب گوشه ای که همراه است با دسته بندی کردن خطوط و متناسب کردن اَنها برای بدست اَوردن قطعات خطوط استفاده می شود. همچنین از یک ردیابی خطی برای شکستن خطوط منحنی ها استفاده کردیم.
مثالی از ردیابی خطی و نتیجه ی CDT فرضیه ساختن یک فرضیه ماشینی از دو قطعه خط افقی بوجود می اَید.در ابتداخط های افقی از بین گوشه های مثلث ها انتخاب میشوند. یک خط افقی به عنوان baselineماشینی کاندید میشود، فرضیات مکانی 3-D ماشین تخمین زده میشود. قدم بعدی جستجو کردن برای خط های ممکن بالایی است.
مجموع 25فرضیه تولیدشده توسط روش گروه بندی مثلث بررسی فرضیه ها چهار خصلت مختصاتی برای بررسی یک فرضیه استفاده شده است. تراکم گوشه ای تراکم خطوط افقی تراکم خطوط عمودی انحراف استاندارد تراکم گوشه ای بوسیله ی میانگین تابع انرژی به روی تمام pixel ها بدست می آ ید.   تراکم خطوط افقی بوسیله ی میانگین گرفتن ماکزیمم (y|,0∂/I∂|α-|x∂/I∂|)به روی تمام pixel ها .حساب می شود.(3= α) ( x∂/I∂ )و (y∂/I∂) ب

  متن بالا فقط قسمتی از محتوی متن پاورپوینت میباشد،شما بعد از پرداخت آنلاین ، فایل را فورا دانلود نمایید 

---

  لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود پاورپوینت:  ................... توجه فرمایید !

• در این مطلب، متن اسلاید های اولیه قرار داده شده است.
• به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در پاورپوینت وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید
• پس از پرداخت هزینه ،ارسال آنی پاورپوینت خرید شده ، به ادرس ایمیل شما و لینک دانلود فایل برای شما نمایش داده خواهد شد
• در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون بالا ،دلیل آن کپی کردن این مطالب از داخل اسلاید ها میباشد ودر فایل اصلی این پاورپوینت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد
• در صورتی که اسلاید ها داری جدول و یا عکس باشند در متون پاورپوینت قرار نخواهند گرفت.
  
• هدف فروشگاه جهت کمک به سیستم آموزشی برای دانشجویان و دانش آموزان میباشد .
  

---

 « پرداخت آنلاین »

تشخیص خطای خروج از مرکز استاتیکی در ماشین‌های شار محوری نوع تک استاتور-تک روتور

اختصاصی از فایلکو تشخیص خطای خروج از مرکز استاتیکی در ماشین‌های شار محوری نوع تک استاتور-تک روتور دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود رایگان مقاله انگلیسی

عنوان انگلیسی مقاله:

Static Eccentricity Fault Detection in Single Stator-Single Rotor Axial Flux Permanent Magnet Machines

عنوان فارسی مقاله:

تشخیص خطای خروج از مرکز استاتیکی در ماشین‌های شار محوری نوع تک استاتور-تک روتور

سال انتشار:2011

ناشر :IEEE

تعداد صفحات انگلیسی :8

تعداد صفحات فارسی به فرمت ورد قابل ویرایش:25

Abstract

This paper studies static eccentricity fault detection in Axial Flux Permanent Magnet Machines (AFPMM) using three-dimensional Finite-Element Analysis (3D-FEA). Use of numerical modeling makes it possible to precisely study the eccentricity fault detection in these types of machines. The simulations are validated using experimental measurements. To the best knowledge of the authors, static eccentricity fault detection in AFPM has not been studied before. Hence, a new definition for the static eccentricity factor (SEF) is presented in these types of machines. A motor with different degrees of rotor eccentricity is simulated and back-EMF of all coils of stator is obtained. In addition, an appropriate criterion has been presented for the fault detection using the back-EMF of coils. This study indicates that back-EMF of coils of stator is a good criterion for eccentricity fault detection. It is observed that the unbalanced back-EMF suggests a method for the indirect measurement of eccentricity that could be carried out during manufacturing and assembling process or maintenance operation.

چکیده

در این مقاله به مطالعه تشخیص خطای خروج از مرکز استاتیکی در ماشین‌های آهنربای دائم شار محوری (AFPMM) از طریق تجزیه و تحلیل عناصر محدود سه بعدی(3D-FEA) پرداخته می‌شود.استفاده از مدلسازی عددی امکان بررسی دقیق تشخیص خطای خروج از مرکز را در این نوع از ماشین‌ها فراهم می‌سازد.شبیه‌سازی‌ها با استفاده از اندازه‌گیری‌های تجربی تایید می‌شوند.تا جای که نوسیندگان اطلاع داشتند قبل از این تشخیص خطای خروج از مرکز استاتیکی در AFPM مورد مطالعه قرار نگرفته است.بنابراین یک تعریف جدید برای فاکتور خروج از مرکز استاتیکی(SEF) در این نوع از ماشین‌ها ارائه شده است.یک موتور با درجات مختلف خروج از مرکز روتور شبیه‌سازی می‌شود و نیروی ضد محرکه تمام سیم‌پیچ‌های استاتور بدست آورده می‌شود.علاوه بر این یک معیار مناسب برای آشکارسازی خطا با اسفاده از نیروی ضد محرکه سیم‌پیچ‌ها ارائه شده است.این مطالعه نشان می‌دهد که نیروی ضد محرکه سیم‌پیچ‌های استاتور، یک معیار خوب برای تشخیص خطای خروج از مرکز است.مشاهده می‌شود که نیروی ضد محرکه ی روش خوبی برای اندازه‌گیری غیر مستقیم خروج از مرکز پیشنهاد می‌دهد که می‌تواند در طی فرآیند ساخت و ارزیابی یا عملیات تعمیر و نگهداری انجام بگیرد.

پاورپوینت درباره محدود کردن تشخیص افتراقی

اختصاصی از فایلکو پاورپوینت درباره محدود کردن تشخیص افتراقی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل :powerpoint (قابل ویرایش) تعداد صفحات: 9 صفحه

برای تصمیم گیری بالینی همیشه نیاز به لیست کردن مشکلات بالینی بیمار و تعیین تشخیص افتراقی  عللی  که میتواند آن نشانه  را ایجاد کند خواهد بود.

روشهای مختلف در بررسی بالینی یک فرد توسط پزشک میتواند این کار را ساده تر نموده  و به کاهش موارد احتمالی در لیست تشخیص های افتراقی منجر گردد و بدین ترتیب از صرف وقت و هزینه بی مورد برای اقدامات تشخیص اجتناب و با هزینه کمتر  مشکل بیمار را رفع نمود.

 

 

دانلود جزوه تشخیص تصویری بیماری های طیور بخش دوم (برخی بیماری های تغذیه ای)

اختصاصی از فایلکو دانلود جزوه تشخیص تصویری بیماری های طیور بخش دوم (برخی بیماری های تغذیه ای) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود جزوه تشخیص تصویری بیماری های طیور بخش دوم (برخی بیماری های تغذیه ای)

بیماری و علائم و عوامل و پیشگیری

21 صفحه pdf

تشخیص و پیش بینی سرطان خون با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی (ANN)

اختصاصی از فایلکو تشخیص و پیش بینی سرطان خون با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی (ANN) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مقالات علمی پژوهشی کامپیوتر با فرمت    Pdf       صفحات      9

چکیده:
لوسمی )لوکمیا( یکی از شایعترین سرطانها در کودکان است، شامل بیش از یک سوم تمام سرطانهای دوران کودکی. بیمااران تاازه
مبتلا شده در ایالات متحده آمریکا، حدود 51511 مورد تخمین زده شدهاند، و اگر این موارد دیار تشاخید داده شاوند یاا درماان مناسا
اعمال نشود، میتواند کشنده باشد. از آنجا که تشخید سریع و مناس لوسمی بر اساس یافتههای بالینی و یا دارویی )بدون بافت بارداری(
غیر ممکن است، تصمیم گرفتیم برای تشخید فوری لوسمی شبکههای عصبی مصنوعی را به کار ببریم. برای این هدف پارامترهای باالینی
و پزشکی گرفته شده از 595 بیمار در بیمارستان سینا همدان استفاده کردهایم. ما با نرمافزار SPSS برای 93 پارامتر، نمونه آزمون T مستقل
را انجام دادیم. با توجه به نتایج این آنالیز، 3 پارامتر را که کمترین sig را برای آنالیز شبکههای عصبی مصنوعی داشتند )از بین پارامترهاایی
که sig 1 بود( انتخاب کردیم. پارامترهای انتخاب شده از 595 بیمار برای آماوز شابکه باه وسایله الگاوریتم یاادگیری / آنها کمتر از 15
1 بود. ارتباط بین خروجی شبکه آموز دیاده بارای داده هاای - / 1. کارایی یادگیری 132 / لونبرگ مارکارد اعمال شدند، با نرخ یادگیری 5
آزمون و نتایج واقعی دادههای آزمون بالا بود و ناحیه زیر منحنی ROC 1/363 بود. با این نتایج میتوانیم استنتاج کنیم کاه روناد آماوز
دقیق و با موفقیت صورت گرفته است. از این رو میتوانیم از شبکههای عصبی مصنوعی برای تشخید سریع و قابل اعتماد لوسمی اساتفاده
کنیم.
واژگان کلیدی: شبکههای عصبی مصنوعی، سرطان، لوسمی )لوکمیا(، تشخید