آموزش ساخت گل زعفران با بطری یک بار مصرف

اختصاصی از فایلکو آموزش ساخت گل زعفران با بطری یک بار مصرف دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

با بطری های یک بار مصرف گلدان و گلهای زعفران بسازید

پروژه تحلیل المان محدود یک قاب تحت بار ناگهانی در آباکوس (به همراه گزارش کار کامل و فایل های تحلیل)

اختصاصی از فایلکو پروژه تحلیل المان محدود یک قاب تحت بار ناگهانی در آباکوس (به همراه گزارش کار کامل و فایل های تحلیل) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

در این مثال قاب نگه‌دارنده یک موتور (نشان داده شده در شکل 1-1) بررسی و آنالیز خواهد گردید. یک بار 3000 N به‌صورت ناگهانی و در 0.15 ثانیه به عضو حامل بار وارد گردیده، سپس بار برداشته می‌شود. در این مثال هدف تعیین پاسخ سیستم به این بار ناگهانی در 0.3 s اولیه آنالیز است.

فونداسیون سازه حساس بوده و بیشترین مقدار نیروی قابل‌تحمل در هر اتصال 1200 N است. در این مثال می­خواهیم بررسی کنیم که آیا تحت این بار ناگهانی اتصال در فندانسیون دچار گسیختگی خواهد شد؟ همچنین تغییرات جابجایی نقطه اعمال بار در طول حل بررسی خواهد شد. ازآنجایی‌که بار در یک مدت‌زمان کوتاه وارد می‌گردد اثر نیروی اینرسی قابل‌توجه خواهد بود. مدل به‌صورت دینامیکی آنالیز خواهد گردید. جنس قاب نگه‌دارنده از فولاد با مدول یانگ 200 GPa مدول برشی 80 GPa و ضریب پواسون 0.25 است. چگالی فولاد برابر با 7800 است. اتصال میان اعضای اصلی با سه شاخه جانبی به‌صورت پینی است. همچنین اتصال اعضای اصلی به فونداسیون نیز به‌صورت جوش است.

استقرار مهاجرت از ماشین مجازی در متوازن سازی بار برای رایانش ابری

اختصاصی از فایلکو استقرار مهاجرت از ماشین مجازی در متوازن سازی بار برای رایانش ابری دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

عنوان انگلیسی مقاله

Virtual Machine Migration Implementation in Load Balancing for Cloud Computing

Abstract
The demand for Cloud computing usage is increasing day by day due to the advantages and facilities it offers. The fast growing rate of the usage of large-scale computing machines on cloud platform has resulted in increased consumption of energy and emission of carbon. Such negative effects should be curbed for a more environmental-friendly computing platform, e.g. a green cloud computing platform. Scheduling is one of the aspects that can be looked into in regards to the improvement of the whole cloud architecture, specifically in the scope of resource management. One of the important features that need to be optimized in regards to scheduling is the load balancing process that emphasizes on optimal resource utilization, maximum throughput, maximum response time and prevention of overload. One way to optimize the load balancing process is by implementing the migration of virtual machines across multiple hosts, in which utilization of CPU resources can be optimized. The appropriate use of two different classes of resources e.g. low-powered and high-powered machines based on their Million Instructions Per Second (MIPS) metrics, will lead to minimal process execution time if both types of resources are being efficiently used and effectively mapped to suitable types of processing. According to different machine performance, the migration of virtual machines will be computed based on the current CPU utilization following three different conditions, i.e. when the CPU usage reaches its 90%, 10% and 0% marker. Based on this idea, a general algorithm in activating the virtual machine migration is proposed, in which the overall load balancing process could be improved.

Keyword: Cloud Computing, virtual machine migration, load balancing, Cloudsim, CPU Utilization.

عنوان فارسی مقاله

استقرار مهاجرت از ماشین مجازی در متوازن سازی بار برای رایانش ابری

چکیده:

درخواست برای استفاده از رایانش ابری به دلیل مزایا و تسهیلاتی که ارائه می‌دهد روزبه‌روز در حال افزایش است. نرخ رو به رشد استفاده از ماشین‌های رایانش حجیم بر روی بسترهای ابری منجر به مصرف رو به افزایش انرژی و انتشار کربن می‌شود. چنین اثرات منفی‌ای باید برای فراهم‌سازی بسترهای رایانشی دوستدار محیط‌زیست، مثلاً یک بستر رایانش ابری سبز، مهار شوند. برنامه‌ریزی یکی از جنبه‌هایی است که می‌تواند به‌منظور بهبود کل معماری ابری، مخصوصاً درزمینة مدیریت منابع موردبررسی قرار گیرد. یکی از مهم‌ترین ویژگی‌هایی که نیاز به بهینه‌سازی با در نظر گرفتن برنامه‌ریزی دارد، عبارت است از فرایند متوازن‌سازی بار که بر استفادة بهینه از منابع، حداکثر سازی خروجی، زمان پاسخ حداقل و ممانعت از بارگذاری تاکید دارد. یک‌راه برای بهینه‌سازی فرایند متوازن‌سازی بار، با استفاده از پیاده‌سازی مهاجرت از ماشین‌های مجازی بین چندین میزبان انجام می‌شود که در آن استفاده از منابع CPU می‌تواند بهینه‌سازی شود. استفادة مناسب از دو کلاس مختلف منابع مثلاً ماشین‌های کم انرژی و پرانرژی بر اساس معیارهای میلیون دستور در هر ثانیه (MIPS)، اگر هر دو منبع به‌صورتی مؤثر مورداستفاده قرار گیرند و به‌خوبی بر انواع مناسبی از پردازش نگاشت شوند، منجر به حداقل زمان اجرای فرایند خواهد شد. بر اساس عملکرد ماشین متفاوت، مهاجرت از ماشین‌های مجازی بر اساس استفاده از CPU فعلی با استفاده از سه شرط زیر محاسبه خواهد شد، یعنی وقتی استفاده از CPU به 90%، 10% و 0% می‌رسد. بر اساس این ایده، یک الگوریتم کلی در فعال‌سازی مهاجرت از ماشین مجازی معرفی می‌شود که در آن فرایند متوازن‌سازی بار کلی می‌تواند بهبود یابد . 

کلمات کلیدی:

رایانش ابری، مهاجرت ماشین مجازی، متوازن‌سازی بار، ابری‌سازی ، استفاده از CPU.

پس از پرداخت آنلاین در پایین همین سایت سریعا فایل رایگان مقاله لاتین و لینک خرید ترجمه کامل مقاله با کیفیتی عالی درفرمتword (قابل ویرایش) به صورت آنلاین برای شما ارسال می گردد.

استقرار مهاجرت از ماشین مجازی در متوازن سازی بار برای رایانش ابری (2014 IEEE)

اختصاصی از فایلکو استقرار مهاجرت از ماشین مجازی در متوازن سازی بار برای رایانش ابری (2014 IEEE) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

عنوان انگلیسی مقاله

Virtual Machine Migration Implementation in Load Balancing for Cloud Computing

Abstract
The demand for Cloud computing usage is increasing day by day due to the advantages and facilities it offers. The fast growing rate of the usage of large-scale computing machines on cloud platform has resulted in increased consumption of energy and emission of carbon. Such negative effects should be curbed for a more environmental-friendly computing platform, e.g. a green cloud computing platform. Scheduling is one of the aspects that can be looked into in regards to the improvement of the whole cloud architecture, specifically in the scope of resource management. One of the important features that need to be optimized in regards to scheduling is the load balancing process that emphasizes on optimal resource utilization, maximum throughput, maximum response time and prevention of overload. One way to optimize the load balancing process is by implementing the migration of virtual machines across multiple hosts, in which utilization of CPU resources can be optimized. The appropriate use of two different classes of resources e.g. low-powered and high-powered machines based on their Million Instructions Per Second (MIPS) metrics, will lead to minimal process execution time if both types of resources are being efficiently used and effectively mapped to suitable types of processing. According to different machine performance, the migration of virtual machines will be computed based on the current CPU utilization following three different conditions, i.e. when the CPU usage reaches its 90%, 10% and 0% marker. Based on this idea, a general algorithm in activating the virtual machine migration is proposed, in which the overall load balancing process could be improved.

Keyword: Cloud Computing, virtual machine migration, load balancing, Cloudsim, CPU Utilization.

عنوان فارسی مقاله

استقرار مهاجرت از ماشین مجازی در متوازن سازی بار برای رایانش ابری

چکیده:

درخواست برای استفاده از رایانش ابری به دلیل مزایا و تسهیلاتی که ارائه می‌دهد روزبه‌روز در حال افزایش است. نرخ رو به رشد استفاده از ماشین‌های رایانش حجیم بر روی بسترهای ابری منجر به مصرف رو به افزایش انرژی و انتشار کربن می‌شود. چنین اثرات منفی‌ای باید برای فراهم‌سازی بسترهای رایانشی دوستدار محیط‌زیست، مثلاً یک بستر رایانش ابری سبز، مهار شوند. برنامه‌ریزی یکی از جنبه‌هایی است که می‌تواند به‌منظور بهبود کل معماری ابری، مخصوصاً درزمینة مدیریت منابع موردبررسی قرار گیرد. یکی از مهم‌ترین ویژگی‌هایی که نیاز به بهینه‌سازی با در نظر گرفتن برنامه‌ریزی دارد، عبارت است از فرایند متوازن‌سازی بار که بر استفادة بهینه از منابع، حداکثر سازی خروجی، زمان پاسخ حداقل و ممانعت از بارگذاری تاکید دارد. یک‌راه برای بهینه‌سازی فرایند متوازن‌سازی بار، با استفاده از پیاده‌سازی مهاجرت از ماشین‌های مجازی بین چندین میزبان انجام می‌شود که در آن استفاده از منابع CPU می‌تواند بهینه‌سازی شود. استفادة مناسب از دو کلاس مختلف منابع مثلاً ماشین‌های کم انرژی و پرانرژی بر اساس معیارهای میلیون دستور در هر ثانیه (MIPS)، اگر هر دو منبع به‌صورتی مؤثر مورداستفاده قرار گیرند و به‌خوبی بر انواع مناسبی از پردازش نگاشت شوند، منجر به حداقل زمان اجرای فرایند خواهد شد. بر اساس عملکرد ماشین متفاوت، مهاجرت از ماشین‌های مجازی بر اساس استفاده از CPU فعلی با استفاده از سه شرط زیر محاسبه خواهد شد، یعنی وقتی استفاده از CPU به 90%، 10% و 0% می‌رسد. بر اساس این ایده، یک الگوریتم کلی در فعال‌سازی مهاجرت از ماشین مجازی معرفی می‌شود که در آن فرایند متوازن‌سازی بار کلی می‌تواند بهبود یابد . 

کلمات کلیدی:

رایانش ابری، مهاجرت ماشین مجازی، متوازن‌سازی بار، ابری‌سازی ، استفاده از CPU.

پس از پرداخت آنلاین در پایین همین سایت سریعا فایل رایگان مقاله لاتین و لینک خرید ترجمه کامل مقاله با کیفیتی عالی درفرمتword (قابل ویرایش) به صورت آنلاین برای شما ارسال می گردد.

دانلود پروژه رشته برق - پیش بینی بار سیستم های توزیع انرژی با فرمت ورد و پاورپوینت ارائه

اختصاصی از فایلکو دانلود پروژه رشته برق - پیش بینی بار سیستم های توزیع انرژی با فرمت ورد و پاورپوینت ارائه دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فصل اول : مقدمه ای بر پیش بینی بار در سیستم های توزیع انرژی الکتریکی  

1-1 مقدمه کلی و تاریخچه............................................................................ 4

2-1 اهداف پروژه...................................................................................7

3-1 تقسیم بندی زمانی پیش بینی بار........................................................7

4-1مرور روشهای پیش بینی بار سیستم های توزیع انرژی...........................9

1-4-1 پیش بینی بار با روش رگرسیون خطی......................................10

2-4-1 پیش بینی بار با سریهای زمانی تصادفی...................................11

1-2-4-1 روش خود برگشتی..................................................12

2-2-4-1 روش حرکت متوسط...............................................13

3-2-4-1 روش خود برگشتی حرکت متوسط..............................14

4-2-4-1 روش خود برگشتی تجمع یافته با حرکت متوسط.........15

13-4- روش یکنواخت سازی نمایی عمومی..................................16

4-4-1 پیش بینی بار با کاربری ارضی............................................19

5-4-1 پیش بینی بار با شبکه های عصبی........................................19

6-4-1 پیش بینی بار با منطق فازی................................................20

فصل دوم: پیش بینی بار در سیستم های توزیع با روش رگرسیون..................

1-2 مقدمه....................................................................................21

2-2 تقسیم بندی کلی روشهای کلاسیک پیش بینی بار و بررسی روش رگرسیون.....................................................................................21

  

3-2 اصلاح روش پیش بینی بار رگرسیونی......................................26

     1-3-2اصلاح اول: حل مشکل انتقال بار...........................................27

     2-3-2اصلاح دوم:حل مشکل استنتاج سطح خالی...........................29

   3-3-2 اصلاح سوم: حل مشکل گروه بندی....................................31

4-2 اطلاعات مورد نیاز....................................................................33

5-2اعمال روش بهبود یافته...................................................................35

6-2 آزمایش و نتیجه گیری...................................................................37

فصل سوم: پیش بینی بار به روش کاربری ارضی..........................................43

     1-3 مقدمه............................................................................................43

     2-3 معرفی روش کاربری ارضی........................................................44

   3-3 مراحل روش کاربری ارضی.........................................................45

1-3-3 تقسیم بندی شهر به سلولهای مساوی......................................46

2-3-3 گروه بندی مشترکین............................................................46

1-2-3-3 مناطق مسکونی............................................................47

2-2-3-3 صنایع سنگین و مصرف کنندگان بزرگ....................48

3-2-3-3 صنایع کوچک و خدماتی...........................................49

4-2-3-3 اماکن تجاری..........................................................50

5-2-3-3 روشنایی اماکن عمومی................................................50

6-2-3-3 اماکن خاص................................................................51

4-3 ناحیه بندی شهر..................................................................................52

5-3 اعمال روش...................................................................................55

1-5-3 پیش بینی بار مناطق مسکونی.................................................56

2-5-3 پیش بینی بار مناطق تجاری....................................................62

3-5-3 پیش بینی بار روشنایی معابر......................................................64

4-5-3 پیش بینی بار اصلی و خدماتی...................................................66

5-5-3 پیش بینی بار اماکن خاص.......................................................68

6-3 نتیجه فصل....................................................................................72

فصل چهارم: پیش بینی بار سیستم های توزیع با شبکه های عصبی و منطق فازی        

1-4 مقدمه..........................................................................................73

2-4 شبک ههای عصبی..............................................................................74 3-4 شبکه عصبی کوهونن..........................................................................76

4-4 تکمیل الگو درشبکه عصبی کوهونن..................................................80

5-4 شبکه عصبی پرسپترن......................................................................82

6-4 مدل پیش بینی بار.............................................................................83

7-4 ساختار شبکه عصبی پرسپترن درمدل پیش بینی بار سیستم های توزیع...86

8-4 ساختارشبکه عصبی کوهونن درمدل پیش بینی بار سیستم های توزیع....87

9-4 پیش بینی بار سیستم های توزیع انرژی با منطق فازی.............................93

10-4 بررسی اجمالی منطق فازی.................................................................94

10-4 سیستم های فازی......................................................................103

11-4 انواع سیستم های فازی...................................................................110

12-4 مجموعه های فازی........................................................................117

13-4 متغیرهای زبانی و قواعد اگر _ آنگاه فازی....................................125

14-4 استدلال تقریبی تشبیهی برای پیش بینی با......................................133  

15-4 ساختار شبکه عصبی فازی تشبیهی................................................140

16-4 تنظیم اولیه پایگاه داده ها.........................................................144

17-4 آموزش شبکه عصبی فازی تشبیهی............................................145

18-4 بکارگیری شبکه عصبی فازی تشبیهی در پیش بینی بار سیستم توزیع148

19-4 تنظیم اولیه و آموزش شبکه عصبی فازی تشبیهی.............................159

فصل پنجم : پیش بینی بار با استفاده از فیلتر کالمن...............................

1-5 مقدمه.....................................................................................153

2-5 پیش بینی بار.....................................................................................154

3-5 پیش بینی بار در شبکه برق های منطقهای و سیستم های توزیع...........156

4-5 تعیین مدل ریاضی جهت پیش بینی بار در یک شبکه نمونه................157

5-5 استفاده از فیلتر کالمن جهت تخمین بهینه حداکثر بار مصرفی............160