تاثیر روش خاک ورزی، نوع ردیفکار و سرعت پیشروی بر شاخص دقت در کاشت ذرت

اختصاصی از فی توو تاثیر روش خاک ورزی، نوع ردیفکار و سرعت پیشروی بر شاخص دقت در کاشت ذرت دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

نویسند‌گان: هوشنگ بهرامی ، محمدجواد شیخ داودی ، سیدمحمدجواد افضلی
خلاصه مقاله:
بوسیله مدیریت صحیح ادوات کشاورزی م یتوان عملیات مزرع های را در زمان کوتاهتر و با دقتبیشتری انجام داد. به منظور مقایسه اثر رو شهای تهیه زمین و ناهمواری زمین، نوع و سرعت پیشرویکارنده بر کیفیت کشت ذرت، تحقیقی انجام گرفت. این تحقیق به روش بلو کهای کامل تصادفی در قالبطرح کرت های دو بار خرد شده و در سه تکرار اجرا شد. کرت های اصلی رو شهای مختلف خا کورزی شامل: 1- گاوآهن برگردان دار+ یک بار دیسک T1گاوآهن برگردان دار + دوبار دیسکT2گاوآهن برگردان دار+ دوبار دیسک+ مالهT3 کرت های فرعی نوع کارنده شامل: 1- ردیف کار مکانیکیP1)و 2- ردیف کار نئوماتیکP2و کرت های فرعی فرعی سرعت پیشروی کارنده شامل: 4کیلومتر در ساعتS1 و5/5کیلومتر در ساعتS2 و3-7کیلومتر در ساعتS3بود. پارامترهای اندازه گیری شامل میانگین فاصله کاشت، انحراف معیار فاصله دان هها، شاخص نکاشت، ت ککاشت،کاشت چندتایی و دقت کشت بودند. تجزیه واریانس داده ها نشان داد که میزان ناهمواری زمین و تعداد دیسک زنی و نوع ردیف کار تاثیری بر هیچکدام از شاخصهای مرتبط با دقت کشت نداشتند ولی سرعتپیشروی ردیف کار و همچنین اثر متقابل آن با نوع ردیف کار بر تمامی شاخ صها موثر بودند. مقایسه میانگین داده ها نشان داد که مناسبترین سرعت پیشروی ردی فکار 5/5کیلومتر بر ساعت بود. در سرعتهای پیشروی بالا ( 7 کیلومتر بر ساعت)، میزان میانگین فاصله دانه ها، انحراف معیار فاصله ها و شاخص نکاشت به طور معنی داری افزایش و شاخص ت ککاشت، چندکاشتی و دقت کاشت نیز به طور معن یداری کاهش یافت. از نظر شاخص ت ککاشت، ردیف کار نئوماتیک نسبت به نوع مکانیکی حساسیت بیشتری داشت و نیاز به درگیری بیشتر چرخها با خاک به منظور بالا بردن این شاخص محسوس بود.

تاثیر میزان سنگین کننده و سرعت بر بازده کششی و نیروی مالبندی تراکتور ITM285

اختصاصی از فی توو تاثیر میزان سنگین کننده و سرعت بر بازده کششی و نیروی مالبندی تراکتور ITM285 دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

نویسند‌گان: قادر نقوی مرادخانلو ، محمدهادی خوش تقاضا ، سعید مینایی
خلاصه مقاله:
تاثیر میزان سنگین کننده و سرعت بر بازده کششی و نیروی مالبندی تراکتور ITM285 در حین عملیات شخم زنی با گاوآهن، مورد بررسی قرار گرفت. عملیات شخم در محدوده 4/5تا8/5 کیلومتر بر ساعت در دند ههای چهار سنگین و سه سنگین (دور موتور2000rpm برای انجام آزمایشات انتخاب شدند. میزان سنگین کننده ها بر محور عقب تراکتور در 9 سطح و سرعت در دو سطح در یک طرح فاکتوریل در قالب بلوکهای کامل تصادفی برای بررسی این آزمایشات استفاده شد. آزمایشات بصورت تست دو تراکتوری انجام گردید و نیروی مالبندی بین دو تراکتور توسط نیروسنج Loadcel) اندازه گیری گردید و با محاسبه بکسوات، نیروی مالبندی و مقاومت غلتشی تراکتور بازده کششی تراکتور محاسبه گردید.نتایج این تحقیق نشان داد که سرعت و سنگین کننده تاثیر معنی داری روی بازده کششی تراکتور ITM285 در سطح 1% دارد. سنگین کننده روی نیروی مالبندی در سطح 5% معنی دار شد ولی سرعت روی نیروی مالبندی تاثیر معنی داری نداشته است. بطوریکه با افزایش 1150 کیلوگرم سنگین کننده روی محور عقب تراکتور، نیروی مالبندی 36/3% و بازده کششی 40/1% افزایش داشته است.
کلمات کلیدی: تراکتور، نیروی مالبندی، سنگین کننده و بازده کششی

آموزش فرمول نویسی (Formular) و استخراج نمودارهای سرعت و شتاب در محیط DMU Kinematic Simulator نرم افزار CATIA

اختصاصی از فی توو آموزش فرمول نویسی (Formular) و استخراج نمودارهای سرعت و شتاب در محیط DMU Kinematic Simulator نرم افزار CATIA دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

در این ویدئو آموزشی، نحوه فرمول نویسی و همچنین استخراج نمودارهای سرعت و شتاب برای مکانیزم لنگ کشویی (Slider Crank Mechanism) در نرم افزار CATIA به صورت گام به گام و بطور کامل به زبان فارسی (5 دقیقه با کیفیت عالی)، در محیط زیر به کاربر آموزش داده می شود:

* DMU Kinematic Simulator (محیط شبیه سازی مکانیزم ها)

جهت خرید ویدئو آموزشی فرمول نویسی (Formular) و استخراج نمودارهای سرعت و شتاب در محیط DMU Kinematic Simulator نرم افزار CATIA به مبلغ استثنایی فقط 2000 تومان و دانلود آن بر لینک پرداخت و دانلود در پنجره زیر کلیک نمایید.

!!لطفا قبل از خرید از فرشگاه اینترنتی کتیا طراح برتر قیمت محصولات ما را با سایر محصولات مشابه و فروشگاه ها مقایسه نمایید!!

!!!تخفیف ویژه برای کاربران ویژه!!!

با خرید حداقل 10000 (ده هزارتومان) از محصولات فروشگاه اینترنتی کتیا طراح برتر برای شما کد تخفیف ارسال خواهد شد. با داشتن این کد از این پس می توانید سایر محصولات فروشگاه را با 20% تخفیف خریداری نمایید. کافی است پس از انجام 10000 تومان خرید موفق عبارت درخواست کد تخفیف و ایمیل که موقع خرید ثبت نمودید را به شماره موبایل [phone] ارسال نمایید. همکاران ما پس از بررسی درخواست، کد تخفیف را به شماره شما پیامک خواهند نمود.

بهبود سرعت یادگیری شبکه های عصبی چند لایه با الگوریتم پس انتشار خطا

اختصاصی از فی توو بهبود سرعت یادگیری شبکه های عصبی چند لایه با الگوریتم پس انتشار خطا دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مقاله با عنوان بهبود سرعت یادگیری شبکه های عصبی چند لایه با الگوریتم پس انتشار خطا در فرمت ورد در 24 صفحه و شامل مطالب زیر می باشد:

مقدمه
خلاصه ای از الگوریتم BP
فرمول بندی الگوریتم BP
معایب الگوریتم استاندارد پس انتشار خطا (SBP)
بهبود الگوریتم استاندارد پس انتشار خطا (SBP)
الگوریتم BP از نوع دسته ای (BBP)
رفتار شبکه با الگوریتم SBP (0ـــ)
روش ممنتم برای الگوریتم BP (MBP)
نرخ یادگیری متغیر (VLR)
الگوریتم پس انتشار خطای تطبیقی (ABP)
الگوریتم پس انتشار خطا با نرخ یادگیری و ضریب ممنتم تطبیقی (BPALM)
تغییرات علامت
الگوریتم یادگیری Super SAB
الگوریتم پس انتشار خطا با سه ترم
آنالیز همگرایی
الگوریتم پس انتشار خطای بهبود پذیر (Rprop)
نتیجه گیری
مراجع

32ص بهبود سرعت یادگیری شبکه های عصبی چند لایه با الگوریتم پس انتشار خطا

اختصاصی از فی توو 32ص بهبود سرعت یادگیری شبکه های عصبی چند لایه با الگوریتم پس انتشار خطا دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

32 ص

شبکه های عصبی چند لایه پیش خور1 به طور وسیعی د ر زمینه های متنوعی از قبیل طبقه بندی الگوها، پردازش تصاویر، تقریب توابع و ... مورد استفاده قرار گرفته است.

الگوریتم یادگیری پس انتشار خطا2، یکی از رایج ترین الگوریتم ها جهت آموزش شبکه های عصبی چند لایه پیش خور می باشد. این الگوریتم، تقریبی از الگوریتم بیشترین تنزل3 می باشد و در چارچوب یادگیری عملکردی 4 قرار می گیرد.

عمومیت یافتن الگوریتمBP ، بخاطر سادگی و کاربردهای موفقیت آمیزش در حل مسائل فنی- مهندسی می باشد.

علیرغم، موفقیت های کلی الگوریتم BP در یادگیری شبکه های عصبی چند لایه پیش خور هنوز، چندین مشکل اصلی وجود دارد:

- الگوریتم پس انتشار خطا، ممکن است به نقاط مینیمم محلی در فضای پارامتر، همگرا شود. بنابراین زمانی که الگوریتم BP همگرا                می شود، نمی توان مطمئن شد که به یک جواب بهینه رسیده باشیم.

- سرعت همگرایی الگوریتم BP، خیلی آهسته است.

از این گذشته، همگرایی الگوریتم BP، به انتخاب مقادیر اولیه وزنهای شبکه، بردارهای بایاس و پارامترها موجود در الگوریتم، مانند نرخ یادگیری، وابسته است.

در این گزارش، با هدف بهبود الگوریتم BP، تکنیک های مختلفی ارائه شده است. نتایج شبیه سازیهای انجام شده نیز نشان می دهد، الگوریتم های پیشنهادی نسبت به الگوریتم استاندارد BP، از سرعت همگرایی بالاتری برخوردار هستند.

خلاصه ای از الگوریتم BP

از قانون یادگیری پس انتشار خطا (BP)، برای آموزش شبکه های عصبی چند لایه پیش خور که عموماً شبکه های چند لایه پرسپترون 5 (MLP) هم نامیده می شود، استفاده می شود، استفاده می کنند. به عبارتی توپولوژی شبکه های MLP، با قانون یادگیری پس انتشار خطا تکمیل می شود. این قانون تقریبی از الگوریتم بیشترین نزول (S.D) است و در چارچوب یادگیری عملکردی قرار می گیرد.

بطور خلاصه، فرایند پس انتشار خطا از دو مسیر اصلی تشکیل می شود. مسیر رفت6 و مسیر برگشت 7 .

در مسیر رفت، یک الگوی آموزشی به شبکه اعمال می شود و تأثیرات آن از طریق لایه های میانی به لایه خروجی انتشار می یابد تا اینکه

_________________________________

1. Multi-Layer Feedforward Neural Networks
2. Back-Propagation Algorithm
3. Steepest Descent (S.D)
4. Performance Learning
5. Multi Layer Perceptron
6. Forward Path
7. Backward Path

نهایتاً خروجی واقعی شبکه MLP، به دست می آید. در این مسیر، پارامترهای شبکه (ماتریس های وزن و بردارهای بایاس)، ثابت و بدون تغییر در نظر گرفته می شوند.

در مسیر برگشت، برعکس مسیر رفت، پارامترهای شبکه MLP تغییر و تنظیم می گردند. این تنظیمات بر اساس قانون یادگیری اصلاح خطا1 انجام می گیرد. سیگنال خطا، رد لایه خروجی شبکه تشکیل می گردد. بردار خطا برابر با اختلاف بین پاسخ مطلوب و پاسخ واقعی شبکه می باشد. مقدار خطا، پس از محاسبه، در مسیر برگشت از لایه خروجی و از طریق لایه های شبکه به سمت پاسخ مطلوب حرکت کند.

در شبکه های MLP، هر نرون دارای یک تابع تحریک غیر خطی است که از ویژگی مشتق پذیری برخوردار است. در این حالت، ارتباط بین پارامترهای شبکه و سیگنال خطا، کاملاً پیچیده و و غیر خطی می باشد، بنابراین مشتقات جزئی نسبت به پارامترهای شبکه به راحتی قابل محاسبه نیستند. جهت محاسبه مشتقات از قانون زنجیره ای2 معمول در جبر استفاده می شود.

فرمول بندی الگوریتم BP

الگوریتم یادگیری BP، بر اساس الگوریتم تقریبی SD است. تنظیم پارامترهای شبکه، مطابق با سیگنالهای خطا که بر اساس ارائه هر الگو به شبکه محاسبه می شود، صورت می گیرد.

الگوریتم بیشترین تنزل با معادلات زیر توصیف می شود:

(1)                                      

(2)                                                 

به طوری WLji و bLj، پارامترهای نرون j ام در لایه iام است. α، نرخ یادگیری2 و F، میانگین مربعات خطا می باشد.

(3)                                                              

(4)                                                                               

(5)          

به طوریکه SLj(k)، حساسیت رفتار شبکه در لایه L ام است.