research centers


Search results: Found 7

Listing 1 - 7 of 7
Sort by

Article
Simulation Study of Mass Transfer Coefficient in Slurry Bubble Column Reactor Using Neural Network
دراسة محاكاة معامل انتقال الكتلة في العمود الفقاعي ثلاثي الأطوار باستخدام الشبكات العصبية الصناعية

Loading...
Loading...
Abstract

The objective of this study was to develop neural network algorithm, (Multilayer Perceptron), based correlations for the prediction overall volumetric mass-transfer coefficient (kLa), in slurry bubble column for gas-liquid-solid systems. The Multilayer Perceptron is a novel technique based on the feature generation approach using back propagation neural network. Measurements of overall volumetric mass transfer coefficient were made with the air - Water, air - Glycerin and air - Alcohol systems as the liquid phase in bubble column of 0.15 m diameter. For operation with gas velocity in the range 0-20 cm/sec, the overall volumetric mass transfer coefficient was found to decrease with increasing solid concentration. From the experimental work 1575 data points for three systems, were collected and used to predicate kLa. Using SPSS 17 software, predicting of overall volumetric mass-transfer coefficient (kLa) was carried out and an output of 0.05264 sum of square error was obtained for trained data and 0.01064 for test data.

هدف هذه الدراسة كان تطوير خوارزمية الشبكة عصبيةِ، (Perceptron متعدّد الطبقة) و اعتماد علاقات معامل انتقال الكتلة الحجمي (kLa) في مفاعل العمود الفقاعي ثلاثي الاطوار (سائل-غاز-صلب). Perceptron)) متعدّد الطبقة هو تقنية مبتكرة و معتمدة على ميزة نظرية الجيلِ باستخدام شبكة التوليدِ العصبية العكسية. تم قياس معامل انتقال الكتلة في عمود فقاعي ذي قطر 0.15 م وباستخدام ثلاثة انظمة وهي (هواء وماء) , (هواء وغليسرين) و (هواء وكحول). تم تشغيل العمود الفقاعي بسرع غاز تراوحت من 0 الى 20 سم/ثانية و وجد بأن معامل انتقال الكتلة قد تناقص بزيادة تركيز الصلب في العمود. تم الحصول على 1575 نقطة من التجارب العملية للأنظمة الثلاثة واستعملت هذه النتائج العملية للتكهن بقيم kLa باستخدام برنامج (SPSS 17) و تم الحصول على معامل انتقال الكتلة الحجمي (kLa) المتوقع من البرنامج و بمربع خطأ مقداره (0.05264) للبيابات التدريبية و(0.01064) لبيانات الإختبار.


Article
Efficient Minimization of Routing Cost in Wireless Networks
تحقيق الحد الأدنى الكفوء لتوجيه التكلفةِ في الشبكات اللاسلكي

Authors: Sarah Yahia Ali ســـارة يحيى علي --- Anas Ali Hussien أنس علي حسين
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2013 Volume: 17 Issue: 2 Pages: 143-145
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper studies how to select a path with the minimum cost .the networks are characterized by limited computational and power source capabilities. Thus, it is necessary to provide an efficient method for producing routing decisions. Wireless networks do not have any fixed communication infrastructure. For an active connection the end host as well as the intermediate nodes can be mobile. In this work we have examined a wireless network and proposed a group of algorithms in order to find an optimal routing path with a low computational cost, using the special Structure of the connectivity graphs of wireless networks. Dijkstra and Bellman approach can be integrated with many one-to-many shortest path algorithms used in network optimization. The simulation results Show that the Advance Dijkstra Algorithm is the most efficient approach comparing with Bellman approach. The proposed algorithm helps to transport packets to their Destinations by keeping the data transfer power of nodes in the lowest level. The algorithm is exposed to a performance evaluation test via a simulation program that is developed in MATLAB version 7.14.

هذا البحث يدرس كيفية تحديد المسار مع اقل تكلفة . تتميز الشبكات الاسلكيه بقدرات حسابية و مصادر طاقه محدوده. وبالتالي، فمن الضروري لتوفير نظرية كفوءة لانتاج قرارات المسار بالاعتماد على هذه المميزات. الشبكات اللاسلكية لا تملك اي اتصال لبنية تحتية ثابتة. في الاتصال او الربط النشط يمكن للمستخدم وكذلك لعقد الوسط الناقل ان تكون متحركة.في هذا العمل , قد درسنا شبكة لاسلكية وافترضنا مجموعة من الخوارزميات من اجل ان نجد على افضل طريق او مسار مع اقل تكلفة حسابية باستخدام هيكل الرسوم البيانية الخاص للاتصالات اللاسلكية.نظريات الDijkstra مع ال Bellman-Ford يمكن ان تكون متكاملة مع العديد من الخوارزميات (واحد الى مجموعة) اقصر مسار المستخدم في تحسين الشبكة. نتائج البرمجة تبين ان خوارزمية الDijkstra هي الاكثر كفاءة مقارنة بالBellman-Ford.الخوارزمية المقترحة تساعد على نقل الحزم من البيانات الى مستلميهم بواسطة حفظ قوة نقل حزمة البيانات في اقل مستوى للطاقه.


Article
Efficient Minimization of Power Consumed for Optimal Energy in Wireless Networks
تحقيق الحد الأدنى الكفوء من القوة المستهلكة للطاقةِ المثاليةِ في الشبكاتِ اللاسلكيه

Authors: Sarah Yahia Ali ســـارة يحيى علي --- . Anas Ali Hussien . Anas Ali Hussien انس علي حسين
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2013 Volume: 17 Issue: 3 Pages: 23-36
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

Wireless Local Area Networks (WLAN) are being extensively deployed in many places to provide easy access to Internet. Power conservation is a crucial problem in wireless networks knowing that, each wireless node has a limited amount of energy concentrated in a battery. The main objective of our paper is to use a variable transmission range in order to conservation of energy and to maintaining the connectivity of the wireless nodes.The capability of sending packets of data over short hops helps conserve power. Consequently, a higher transmission power enables wireless nodes to communicate over longer distances. The optimal reception range of a wireless transceiver is not a fixed number. In this paper, we propose power control algorithm to operate in IEEE 802.11 wireless networks. Transmission range plays a major role in determining the reception range. Effective transmission power control is a critical issue in the design and performance of wireless communication.

تستخدم الشبكات اللاسلكية المحلية المنتشرة على نطاق واسع في العديد من الاماكن لتوفير سهولة الوصول الى الانترنيت. ان توفير الطاقة هي مشكلة حاسمةفي الشبكات اللاسلكيةمع العلم أنه كل عقدة لاسلكيه تحتوي على كمية محدودة من الطاقة تتركز في البطارية. الهدف الرئيسي من البحث هو استخدام نطاقات نقل متغيره من أجل الحفاظ على الطاقة والحفاظ على الاتصال اللاسلكي. القابلية على إرسال الحزم من البيانات عبر القفزات القصيرة يساعد على الحفاظ على الطاقة. وبالتالي، فإن القدرة العالية للارسال تتيح للعقداللاسلكيه الاتصال عبر مسافات أطول. في هذا البحث اقترحنا خوارزمية للسيطرة على القدرة في الشبكات اللاسلكية. ومدى الارسال يلعب دورا رئيسيا في تحديد مدى الاستقبال . ان قدرة السيطرة على الارسال الفعالة في نقل الطاقة هي قضية حاسمة في التصميم و الانجاز لأداء الاتصالات اللاسلكية.


Article
Design of an Adaptive PID Neural Controller for Continuous Stirred Tank Reactor based on Particle Swarm Optimization
تصميم مسيطر عصبي (PID) متكيف لخزان مفاعل مستمر الإثارة مبني على أساس أمثلية حشد الجسيمات

Authors: Khulood A. Dagher خلود اسكندر داغر --- Ahmed S. Al-Araji أحمد صباح الاعرجي
Journal: Al-Khwarizmi Engineering Journal مجلة الخوارزمي الهندسية ISSN: 18181171 23120789 Year: 2013 Volume: 9 Issue: 4 Pages: 46-53
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

A particle swarm optimization algorithm and neural network like self-tuning PID controller for CSTR system is presented. The scheme of the discrete-time PID control structure is based on neural network and tuned the parameters of the PID controller by using a particle swarm optimization PSO technique as a simple and fast training algorithm. The proposed method has advantage that it is not necessary to use a combined structure of identification and decision because it used PSO. Simulation results show the effectiveness of the proposed adaptive PID neural control algorithm in terms of minimum tracking error and smoothness control signal obtained for non-linear dynamical CSTR system.

الخلاصةأن هذا البحث يقدم خوارزمية أمثلية حشد الجسيمات مع الشبكة العصبية التي تشبه المسيطر (PID) ذات التنغيم التلقائي لمنظومة خزان مفاعل مستمر الإثارة. أن هيكلية المسيطر (PID) مبني على أساس الشبكة العصبية و تنغيم عناصر المسيطر (PID) تتم من خلال تقنية خوارزمية حشد الجسيمات لأنها بسيطة و سريعة التعلم. أن فائدة هذه الطريقة المقترحة هي لا تحتاج إلى عملية التعريف للمنظومة بسبب استخدام أمثلية حشد الجسيمات.من خلال نتائج المحاكات نلاحظ فعالية هذه الخوارزمية للمسيطر العصبي (PID) المتكيف من حيث اقل خطأ تتابعي و الحصول على أشارة سيطرة ناعمة لمنظومة ديناميكية لاخطية التصرف.


Article
Sun Tracking System Based On Neural Network
نظام المتتبع الشمسي باعتماد الشبكات العصبية

Authors: . Fouad Shaker Tahir فؤاد شاكر طاهر --- Jabbar Khalaf Mohammed جبار خلف محمد
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2013 Volume: 17 Issue: 6 Pages: 123-133
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

The design and simulation of compatible controller depend on neural network was discussed in this paper . A new model of neural network and a new type of neural controller will proposed aiming to reduce the complexity without sacrificing efficiency of traditional type. More complex neural-based solar tracker. The proposed technique reduces the disadvantages which appear in the traditional systems. In addition the goal of this paper based on solar plant system for testing purposes and to develop a useable technology for the ever growing demand for green power.

تم في هذا البحث مناقشة تصميم ومحاكاة مسيطر متوافق يعتمد على الشبكة العصبية في عمله. لقد تم اقتراح نموذج جديد من الشبكات العصبية إضافة إلى نوع جديد من وحدة التحكم العصبية, ويهدف إلى الحد من التعقيد من دون التضحية بكفاءة النوع التقليدي. ان الاسلوب المقترح يسهم في تقليل العيوب التي تظهر في النظم التقليدية ,إضافة إلى ذلك فان هذه الورقة تهدف إلى الاعتماد على وحدة النظام الشمسي لغرض أجراء الاختبارات وتطوير تقنية قادرة على مواكبة الطلب المتزايد جدا على الطاقة الخضراء


Article
Tuning PID Controller by Neural Network for Robot Manipulator Trajectory Tracking
موالفة المسيطر التناسبي-التكاملي-التفاضلي بالشبكة العصبية لتتبع مسار ذراع روبوت

Author: Saad Zaghlul Saeed Al-Khayyt سعد زغلول سعيد الخياط
Journal: Al-Khwarizmi Engineering Journal مجلة الخوارزمي الهندسية ISSN: 18181171 23120789 Year: 2013 Volume: 9 Issue: 1 Pages: 19-28
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Ziegler and Nichols proposed the well-known Ziegler-Nichols method to tune the coefficients of PID controller. This tuning method is simple and gives fixed values for the coefficients which make PID controller have weak adaptabilities for the model parameters variation and changing in operating conditions. In order to achieve adaptive controller, the Neural Network (NN) self-tuning PID control is proposed in this paper which combines conventional PID controller and Neural Network learning capabilities. The proportional, integral and derivative (KP, KI, KD) gains are self tuned on-line by the NN output which is obtained due to the error value on the desired output of the system under control. The conventional PID controller in the robot manipulator is replaced by NN self tuning PID controller so as to achieve trajectory tracking with minimum steady-state error and improving the dynamic behavior (overshoot). The simulation results showed that the proposed controller has strong self-adaptability over the conventional PID controller.

اقترح الباحثان Ziegler و Nichols طريقة لتوليف معاملات المسيطر PID. الطريقة بسيطة و تعطي قيم ثابتة للمعاملات مما يجعل المسيطر PID ضعيفا في التكيف للتغير في خواص المنظومة و ظروف التشغيل. لكي ينجز مسيطر متكيف، تم اقتراح في هذا البحث موالفة المسيطر PID بالشبكة العصبية (NN) و الذي يجمع المسيطر PID التقليدي مع قابلية التعلم للشبكة العصبية. ان معاملات المسيطر PID و هي المكاسب KP، KI ،KD يمكن ان تولف أنيا بواسطة إخراج الشبكة العصبية الذي ينتج تبعا للخطأ في إخراج المنظومة تحت السيطرة. تم استبدال المسيطر PID التقليدي لذراع الروبوت بالمسيطر المقترح لكي ينجز تتبع المسار بأقل خطأ و تحسين التصرف الديناميكي (تجاوز الحد). استخدمت المماثلة عبر الحاسوب الآلي و أظهرت النتائج ان المسيطر المقترح يمتلك تكيفا ذاتيا متفوقا على المسيطر PID التقليدي.


Article
Estimated Outlet Temperatures in Shell-and-Tube Heat Exchanger Using Artificial Neural Network Approach Based on Practical Data
تخمين درجات الحرارة الخارجة من مبادل حراري نوع قشرة – انبوب باستخدام الشبكة العصبية الصناعية اعتمادا على معلومات تطبيقية

Author: Hisham Hassan Jasim هشام حسن جاسم
Journal: Al-Khwarizmi Engineering Journal مجلة الخوارزمي الهندسية ISSN: 18181171 23120789 Year: 2013 Volume: 9 Issue: 2 Pages: 12-20
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The objective of this study is to apply Artificial Neural Network for heat transfer analysis of shell-and-tube heat exchangers widely used in power plants and refineries. Practical data was obtained by using industrial heat exchanger operating in power generation department of Dura refinery. The commonly used Back Propagation (BP) algorithm was used to train and test networks by divided the data to three samples (training, validation and testing data) to give more approach data with actual case. Inputs of the neural network include inlet water temperature, inlet air temperature and mass flow rate of air. Two outputs (exit water temperature to cooling tower and exit air temperature to second stage of air compressor) were taken in ANN.150 sets of data were generated in different days by the reference heat exchanger model to training the network. Regression between desired target and prediction ANN output for training , validation, testing and all samples show reasonably values are equal to one (R=1) . 50 sets of data were generated to test the network and compare between desired and predicated exit temperature (water temp. and air temp.) show a good agreement ( ).

هدف الدراسة هو تطبيق الشبكة العصبية لتحليل انتقال الحرارة لمبادل حراري وهو من الأجهزة واسعة الاستخدام في محطات توليد القدرة والمصافي.النتائج العملية تم الحصول عليها من مبادل حراري يعمل في قسم توليد الطاقة داخل مصفى الدورة.اعتمدنا أشهر طريقة للتدريب وتعليم الخوارزمية وهي Back propagation algorithm من خلال تقسيم النتائج العملية الى ثلاثة أقسام (تدريب، تصديق، اختبار) للحصول على أفضل تقارب مع الحالة الحقيقية. قيم الإدخال للشبكة العصبية هي درجة حرارة الماء الداخل و درجة حرارة الهواء الداخل ومعدل تدفق الهواء أما قيم الإخراج فهي درجة حرارة الماء الخارج لبرج التبريد ودرجة حرارة الهواء الخارج لضاغط الهواء. 150 قراءة تم أخذها من الموديل في أيام عمل مختلفة لتدريب الشبكة العصبية . مقارنة نتائج الشبكة مع القيم العملية وبأقسامها التدريب والتصديق والاختبار بينة تقارب عالي جدا، 50 قراءة تم أخذها لاختبار مدى دقة الشبكة العصبية في هذه الدراسة من خلال مقارنة درجات حرارة الخروج للماء ودرجة حرارة الخروج للهواء الناتجة من الشبكة والموديل العملي بينة تقارب ودقة معقولة حيث بلغت نسبة الخطأ بحدود ( ).

Listing 1 - 7 of 7
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (7)


Language

Arabic and English (7)


Year
From To Submit

2013 (7)