research centers


Search results: Found 31

Listing 11 - 20 of 31 << page
of 4
>>
Sort by

Article
Eye-Identification System Based on Back-Propagation NN Recognizer

Authors: Hamsa A. Abdullah همسة عبد الله --- Ban M. Khammas بان محمد خماس --- Mohammed A. Abdala محمد عبد الله
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2010 Volume: 14 Issue: 4 Pages: 34-50
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

This research paper deals with the implementation of an eye recognition system using neural network (recognition classifier). The proposed system contains two phases, preprocessing and recognition. The resized image is providing faster processing for training and testing, the size of image is 120×90 pixels. The preprocessed phase extract features from eye image and use it as input to neural network which uses back-propagation algorithm to recognize the eyes. The proposed algorithm use single neural network as classifier, which consists of three layers with tangent sigmoid, and linear transfer function respectively. The system trained 60 eye samples. After testing the system with (100) eye samples a recognition rate of 100% is obtained. This recognition rate value is perfectly suitable for eye recognition systems.

لقد تم في هذا البحث تنفيذ لنظام تمييز العين باستخدام الشبكة العصبية. ان النظام المقترح يتضمن جزئين : معالجة اولية للمعلومات وتمييز المعلومات. لقد تم توحيد حجم صورة العين كي تؤدي الى زيادة سرعة تدريب الشبكة واختبارها حيث ان حجم الصورة المستخدمة في هذا البحث هو (90×120)وحدة. يقوم الجزء الاول من النظام (المعالجة الاولية) باستخراج العناصر ألاساسية لصورة العين وادخالها للشبكة العصبية التي تستخدم خوارزمية (back-propagation) لتمييز العين. وان الجزء الثاني من النظام المقترح (تمييز المعلومات) يستخدم شبكة عصبية أحادية تحتوي على ثلاث طبقات (طبقة الادخال, طبقة الاخفاء, طبقة الاخراج) تعتمد دالة (tangent sigmoid) ودالة التحويل الخطية (linear transfer function) بالتعاقب. لقد تم تدريب الشبكة العصبية للنظام باستخدام (60) نموذج مختلف للعيون. بعدها تم اختبار النظام بأستخدام (100) نموذج وكانت نسبة التمييز 100%. ان هذه النسبة العالية للتمييز تؤهل النظام لاستخدامه في تمييز العيون.


Article
Hand Written Recognition Using Neural Network Algorithm

Author: Ammar O. Hoori
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2010 Volume: 16 Issue: 4 Pages: 5855- 5862
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Hand written recognition problem can be done in two major steps, first by separating each character alone and second by detecting the separated shape to its corresponding like alphabetic letter. A backpropagation neural network found to be a good artificial intelligence algorithm in facing character recognition problem. In this work, backpropagation neural network is used with 3-layers to detect and separate 26 English letter from (A to Z). In addition, a previous steps should be taken to detect the boundaries of each single written letter. Detecting a complete text can be done by separating each character through finding its boundaries, resizing the separated character to be suitable for pre-trained neural network, detecting the hand-written letter and finally saving the guessed letter to a text file. This work is developed using Matlab 2008 version 7.6. The obtained results show good representations of letter contaminated by noise and non-trained letters.

مشكلة تمييز خط اليد المكتوب تتم على خطوتين رئيسيتين ، أولاً من خلال فصل كل شكل على حدة وثانياً بتمييز الشكل المفصول للحرف الأبجدي المشابه له. الخلية العصبية ذات الانتشار الخلفي وجدت كلوغارتمية ذكاء اصطناعي جيدة في مواجهة مشكلة تمييز الأشكال.في هذا العمل، . الخلية العصبية ذات الانتشار الخلفي استخدمت بثلاث طبقات لإيجاد وفصل 26 حرف انكليزي من (A إلى Z). بالإضافة لذلك ، هنالك خطوات مسبقة يجب أن تتخذ ، وذلك لإيجاد حدود كل حرف مكتوب بخط اليد. إيجاد نص كامل ممكن أن يتم بعزل كل شكل من خلال إيجاد حدوده ، ثم تعديل حجم الشكل المعزول ليكون ملائماً للخلية العصبية المُعلمة مسبقاً، ثم بإيجاد الحرف المكتوب بخط اليد ، وأخيراً حفظ الحرف المحزور في ملف كتابة. هذا العمل أنجز باستخدام برنامج Matlab الإصدار 7.6 لعام 2008. النتائج المكتسبة أظهرت تمثيل جيد للأحرف الملوثة بالشوائب والأحرف الغير معلمة مسبقاً.


Article
Transmission System On –Line Fault Location Using ArtificialNeural Network
التحديد اللحظي لموقع العطل في منظومة النقل بأستخدام الشبكة العصبية الصناعية

Authors: Adil Hameed Ahmed --- Hatim Ghadhban Abood
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2010 Volume: 28 Issue: 5 Pages: 964-979
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

In this work, protection systems for overhead transmission lines areinvestigated and an efficient technique for on –line fault location based onArtificial Neural Network(ANN ) is suggested. First, Studying and investigatingthe power transmission lines short circuit modeling and analysis, and thendeveloping a MATLAB programs to calculate fault currents and voltages fordifferent fault types depending on the location of the fault in the transmission lineand finding the location of this fault. The proposed technique for the faultlocation is the two -end data technique. The pre-fault data plus the fault dataconstruct a training set for the neural network programs which contain two types,one for fault detection and classification, and the other for the fault location. Then,these programs are applied on the Iraqi super grid (400 kV).

تم في هذا العمل , بحث نظم الحماية لخطوط النقل الكهربائية لاقتراح تقنية كفؤة لتحديدموقع العطل مستندة للشبكات العصبية الصناعية . في البداية تم دراسة وبحث نمذجة وتحليللحساب تيارات و فولتيات MATLAB دائرة القصر لخطوط النقل, ومن ثم تطوير برنامجالعطل لمختلف انواع الاعطال اعتمادا على موقع العطل في خط النقل , بألاضافة الى ايجادالموقع لهذا العطل وقبلها يتم تهيئة بيانات الشبكة لما قبل العطل (تيارات و فولتيات حالة التشغيلألاعتيادية) . التقنية التي استخدمت لحساب موقع العطل هي تقنية بيانات النهايتين .أن بيانات ماقبل العطل أضافة الى بيانات العطل تشكل مجاميع تدريب لبرامج الشبكات العصبية والتي تحوينوعين , ألاول لكشف العطل و تصنيفه و ألاخر لايجاد موقع العطل . تم تطبيق هذه البرامجفيما بعد على الشبكة العراقية الفائقة ( 400 كيلوفولت).


Article
REAL TIME IMPLEMENTATION OF FIR FILTER BASED ON TIME DELAY NEURAL NETWORK
تنفيذ الزمن الحقيقي لمرشح نبضة محدد الاستجابة مبني على استخدام شبكة تأخير الزمن العصبية

Author: Dr. Shefa Abdulrahman Dawwd د.شفاء عبدالرحمن داؤد
Journal: AL-Rafdain Engineering Journal (AREJ) مجلة هندسة الرافدين ISSN: 18130526 Year: 2010 Volume: 18 Issue: 4 Pages: 17-27
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

AbstractAn FPGA real time Implementation of Time Delay Neural Network (TDNN) is presented in this paper. The design and all of the work are geared towards the implementation of the TDNN in a scalable fashion. The TDNN is an adaptive FIR filter with 18-bit input and 18-bit output resolution. In this paper, the filter adapts its tap weights using the Least-Mean-Square (LMS) algorithm and then stores them in FPGA memory cell. The LMS algorithm that is used for weight adaptation is off chip implemented. The input is processed through a digital tapped delay line. The FIR neural network is used for real time adaptive noise cancellation. When the filter order is 10, the filter consumes 1168 Spartan 3E FPGA logic elements. Keywords: TDNN, FIR neural network, FPGA neural implementation.

يعرض هذا البحث تنفيذ الزمن الحقيقي لشبكة تأخير الزمن العصبية بأستخدام مصفوفة البوابات المبرمجة حقليا. تم توجيه التصميم وكل العمل على تنفيذ الشبكة بتقنية قابلة للتوسع. في هذا البحث تعمل شبكة تأخير الزمن العصبية كمرشح متكيف محدد الاستجابة بدقة 18 بت ادخال و 18 بت اخراج. يستخدم المرشح خوارزمية اقل معدل تربيع في تثبيت اوزانه ومن ثم خزن تلك الاوزان في خلايا ذاكرة مصفوفة البوابات المبرمجة حقليا. تم تنفيذ خوارزمية اقل معدل تربيع برمجيا خارج دائرة الرقاقة. يعالج الادخال خلال خط التأخير الرقمي الخاص بالمرشح المصمم. تم استخدام تطبيق ازالة الضوضاء المتكيفة في فحص كفاءة الشبكة العصبية المكافئة لمرشح محدد الاستجابة. لمرشح ذو مرتبة مساوية لل10 تم استغلال 1168 عنصراً منطقياً من حجم رقاقة البوابات المبرمجة حقلياً.


Article
Artificial Neural Network Control of the Synchronous Generator AVR with Unbalanced Load Operating Conditions
السیطرة بأستخدام الشبكات العصبیة الأصطناعیة على منظم الجھد الأوتوماتیكي للمولد التزامني في ظروف التشغیل للأحمال الغیر متوازنة

Authors: Helen J. Jawad --- Fadhil A. Hassan
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2010 Volume: 28 Issue: 17 Pages: 5514-5523
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper proposes the using of artificial neural networks (ANNs') tocontrol the synchronous generator automatic voltage regulator (AVR), with unbalance load operating conditions. The neural network for control a nonlinear system is described and used to demonstrate the effectiveness of the neural network for control the drives with nonlinearities. In this study, performances of a simulated neural network AVR evaluated for a wide range of unbalanced loadsoperating conditions. The variance factors are calculated, as an indicator of optimum operation, and their values are compared for different feedback signals and various unbalanced operating conditions. The optimum control is introduced, which gives an average variance factor in ANN controller is about 1.105%, whereas the average variance factor in traditional PI controller is about 2.035%.

یقدم ھذا البحث كیفیة أستخدام الشبكات العصبیة الأصطناعیة كمسیطر ذكي على منظم جھد الأخراج الأوتوماتیكي في المولد التزامني الثلاثي الأطوار في ظروف التشغیل مع الأحمال ثلاثیة الأطوار الغیر متزنة. أُستُخدِمت الشبكة العصبیة الموصوفةُ للسیطرةِ على النظام اللاخطى للتدلیل على فاعلیة الشبكات العصبیة مع السواقات اللاخطیة. قُییمَ في ھذه الدراسة أداء نموذج المحاكاة لمسیطر الشبكة العصبیة في منظم الجھد الأوتوماتیكي عند مدى واسع للأحمال الغیر متزنة. تم حساب معامل التباین كمؤشر للتشغیل الأمثل وتمت مقارنة قیمھُ لمختلف أنواع التغذیة العكسیة ومختلف ظروف التشغیل للحمل الغیر متزن. قَدمتطریقة السیطرة المثلى والتي كان فیھا متوسط معامل التباین في المسیطر العصبي حوالي ( % 1.105 )، في .( التناسبیة التكاملیة) حوالي ( % 2.035 ) PI حین أن متوسط معامل التباین في وحدة التحكم التقلیدیة


Article
NEURAL NETWORK ANALYSIS FOR SLIDING WEAR OF 13%CR STEEL COATINGS BY ELECTRIC ARC SPRAYING
استخدام الشبكات العصبية في تخمين السوفان ألانزلاقي لطلاء 13% كروم ستيل منتج بواسطة الرش بالقوس الكهربائي

Author: Ali Khudhair علي خضير مطلك
Journal: DIYALA JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES مجلة ديالى للعلوم الهندسية ISSN: 19998716/26166909 Year: 2010 Volume: Engineering Sc. Conference Issue: First Pages: 157-169
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

ABSTRACT:- Artificial Neural Networks (ANNs) are a new type of information processing technique based on modeling the neural systems of human brain. The potential of using neural networks in prediction of wear rate quantities of 13%Cr steel coating produced by arc spraying, has been studied in the present work. The material is subjected to dry sliding wear test using pin-on-ring apparatus at room conditions. Effects of normal load, sliding speed and time on wear rate have been investigated by using artificial neural networks. The experimental results were used to train ANN model successfully with accepted mean square error (MSE) of 0.00077504. The ANN predictions shows very good agreement with experimental values with correlation coefficient of 0.99778, thus ANN can be considered excellent tool for modeling complex processes that have many variables.Keywords:- Artificial Neural Network; Wear; Coating

الخلاصة الشبكات العصبية الاصطناعية نوع حديث من تقنية معالجة المعلومات مرتكزة على نمذجة النظام العصبي للعقل البشري. أن فاعلية أستخدام الشبكات العصبية في تخمين قيم معدل السوفان لطلاء 13% كروم ستيل منتج بواسطة الرشّ بالقوس الكهربائي تم دراستها في هذا البحث. تم اجراء فحص السوفان الجاف بأستخدام جهاز المسمارعلى الحلقة في ظروف الغرفة. تأثير الحمل العمودي, سرعة الانزلاق والوقت على معدل السوفان تمت دراستها بأستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية. تم استخدام النتائج المختبرية لتدريب نموذج الشبكة العصبية بنجاح وبمعدل خطاء مقبول (معدل مربع الاخطاء) 0,00077504. تخمينات الشبكة العصبية اضهرت توافق جيد جدا مع القيم المختبرية وبمعامل ارتباط 0.99778 وبهذا تعتبر الشبكات العصبية اداة ممتازة لنمذجة العمليات المعقدة التي تمتلك العديد من المتغيرات.الكلمات الدالة: الشبكة العصبية الاصطناعية, السوفان, الطلاء.


Article
Modeling of Induction Heating Systems Using Artificial Neural Networks

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract:Induction heating system has a number of inherent benefits compared to traditional heating systems. Many analytical and numerical approaches have been applied to solve the problem of induction heating. Artificial Neural Networks possess many advantages and have the ability to tackle problems that cannot be accomplished by more analytical and numerical methods. This paper involves modeling many artificial neural networks, and training them based on the results of analysis induction heating systems, by using ANSYS package, to enable them to evaluate the heat distribution inside the workpiece of any induction heating system. Also neural networks are used to specify the time and the power supply required for any desired heat distribution inside the workpiece. The neural networks are simulated by using Neural Network Toolbox in MATLAB, and the networks are trained according to supervised scaled conjugate gradient algorithm until the performance function (mean square error) reach the goal (=10-4). Artificial Neural Networks show a good success in solving the problem of induction heating through obtaining results with high accuracy and very short run time.

الخلاصه:منظومات التسخين الحثي تمتلك عده ميزات مقارنة بمنظومات التسخين التقليديه. ميزات التسخين الحثي جعلته يشكل الحصه الرئيسيه من سوق معدات التسخين و الصهر. عدد كبير من الطرق التحليليه والعدديه استخدمت لتحليل و تصميم منظومات التسخين الحثي. الشبكات العصبيه الاصطناعيه لها عده فوائد فهي قادره على معالجه مشاكل لا يمكن لاكثر الطرق التحليليه و العدديه التعامل معها. التعامل مع الافران الحثيه في هذه الدراسه اعتمد على الفوائد التي تقدمها الشبكات العصبيه. في هذا البحث تم تصميم عده شبكات عصبيه و تدريبها اعتمادا على نتائج تحليل الافران الحثيه , باستخدام برنامج التحليل ANSYS , لتقوم الشبكات العصبيه باستنتاج التوزيع الحراري داخل قطعه الشغل لاي منظومه تسخين حثي و كذلك يمكن للشبكات العصبيه تحديد الزمن و متطلبات مجهز القدره اللازمين للحصول على التوزيع الحراري المطلوب داخل قطعه الشغل. في هذا البحث تم تصميم وتمثيل الشبكات العصبيه الاصطناعيه باستخدام صندوق ادوات الشـبكه العصـبيه ضمن برنـامج MATLAB , اما تدريـبها فقد تم باسـتخدام خوارزمــية تدريـب المـيل المرافق المتدرج (Scaled conjugate gradient training algorithm) حيث استمرت عمليات التدريب لغايه هبوط داله الاداء (متوسط مربع الخطأ) للهدف المحدد(= (10-4. و الشبكات العصبيه الاصطناعيه اثبتت نجاحها في معالجه مشاكل التسخين الحثي من خلال الحصول على نتائج ذات دقه عاليه و بزمن تنفيذ قصير جدا.


Article
PREDICTION THE EFFECT OF FLAME CUTTING PARAMETERS ON THE QUALITY OF METAL SURFACE IN CNC FLAME CUTTING MACHINE USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
الأستقصاء عن تأثير عوامل القطع بأللهب على نوعية السطح المعدني في ماكنة اللهب المؤتمته بأستخدام الشبكة العصبية الإصطناعية

Loading...
Loading...
Abstract

Many metal-manufacturing industries include oxyfuel cutting among their manufacturing processes because cutting and welding are often required in metal-cutting processes, specifically in the fabrication of pressure vessels and storage tanks. The oxyfuel cutting process uses controlled chemical reactions to remove preheated metal by rapid oxidation in a stream of pure oxygen. Previous research has demonstrated that metal cutting surfaces varied depending on the gas used for the combustion as well as the cutting speed (Vc) used during the process. In this research, ASTM BN1323 carbon steel was cut using CNC flame cutting machine. The study constrained on the effect of cutting parameters (cutting speed Vc, Preheat time, and plate thickness) on the quality of the metal surface being cut. The Different tests, such as surface roughness and hardness were used to analyze the influence of these parameters. . The effect of cutting parameters on the surface quality was studied by implementing the experimental results obtained from cutting a non-Galvanized steel plate ASTM BN 1323 in different cutting parameters (cutting speed, preheat time, and plate thickness) followed by non-destructive (hardness and roughness of a cutting surface) tests to investigate the quality control on the cut specimens. The results showed, in general, better cut surfaces when using the optimum parameters Vc=300 mm/min. and preheat time =20 sec for cutting 20 mm thickness of non–Galvanized steel sheet ASTM BN1323. The experimental results obtained are then processed through the ANN model to control the cutting process and predict the level of quality for different cutting conditions. It has been deduced that the cutting conditions (cutting speed, preheat time, and plate thickness) had a dominant factors that affected the cut quality. Also we found that for certain cutting condition, there was an optimum cutting speed to obtain an optimum cutting quality. The system supports quality control procedures and cutting productivity without doing more periodic destructive mechanical test to dozens of samples.

تتضمّن الكثير من القطاعات الصناعية عمليات قطع المعدن بأستخدام الشعلة الأوكسي-أستيلينية خاصة في صناعة السفن وخزانات الضغط. تعتمد عمليات قطع المعدن بأستخدام الشعلة الأوكسي-أستيلينية على التفاعلات الكيمياوية لإزالة المعدن المسخّن بالأكسدة السريعة. بيّن البحوث السابق’ بأنّ سطوح المعدن المقطوع تعتمد على عدة عوامل منها نوع الغاز المستعمل و سرعة القطع (Vc) المستخدمة. تم في هذا البحث قطع صفيحة من الفولاذ الكاربوني بإستعمال ماكنة قطع بأللهب مؤتمته. وقد بينت الدراسة تأثيرعوامل القطع (سرعة القطع Vc، زمن التسخين المسبق، وسمك الصفيحة) على نوعية السطح المعدني بعد القطع. تم أستخدام إختبارات الصلادة والخشونة لتحليل تأثير هذه العوامل.أن دراسة تأثيرعوامل القطع على النوعية السطحيّة تمت بتطبيق النتائج التجريبية التي تم الحصول عليها من قطع صفيحة فولاذ غير مغلون تحت عوامل مختلفة (سرعة قطع، زمن التسخين المسبق، وسمك الصفيحة) تلتها أجراء فحوصات لاتدميرية (صلادة وخشونة سطح القطع) لتحرّي مراقبة الجودة على نماذج القطع. النتائج بينت بشكل عام أن أفضل قطع عند إستعمال سرعة قطع 300 مليمتر /دقيقة وزمن تسخين 20 ثانية لقطع صفيحة سمكها 20 مليمتر من الفولاذ غير المغلون. تم معالجة النتائج العملية المكتسبة من خلال نموذج لشبكة عصبية أصطناعية لغرض دعم إجراءات مراقبة الجودة ومعدل الإنتاج للقطع بدون عمل إختبار ميكانيكي تدميري


Article
Transient stability Assessment using Artificial Neural Network Considering Fault Location

Authors: P.K.Olulope --- K.A.Folly --- S.Chowdhury --- S.P.Chowdhury
Journal: Iraqi Journal for Electrical And Electronic Engineering المجلة العراقية للهندسة الكهربائية والالكترونية ISSN: 18145892 Year: 2010 Volume: 6 Issue: 1 Pages: 67-72
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

This paper describes the capability ofartificial neural network for predicting the criticalclearing time of power system. It combines theadvantages of time domain integration schemes withartificial neural network for real time transientstability assessment. The training of ANN is done usingselected features as input and critical fault clearingtime (CCT) as desire target. A single contingency wasapplied and the target CCT was found using timedomain simulation. Multi layer feed forward neuralnetwork trained with Levenberg Marquardt (LM)back propagation algorithm is used to provide theestimated CCT. The effectiveness of ANN, the methodis demonstrated on single machine infinite bus system(SMIB). The simulation shows that ANN can providefast and accurate mapping which makes it applicable toreal time scenario


Article
Design And Evaluation Of MANETs Connected To Internet

Authors: Ahmed Abdulhadi Ahmed --- Haider Galil Al-Qurabi --- Ali Abdulhussien Hassan
Journal: journal of kerbala university مجلة جامعة كربلاء ISSN: 18130410 Year: 2010 Volume: 8 Issue: 4 Pages: 164-176
Publisher: Kerbala University جامعة كربلاء

Loading...
Loading...
Abstract

The Transmission Control Protocol (TCP) was designed to provide reliable end-to-end delivery of data over unreliable networks. In practice, most TCP deployments have been carefully designed in the context of wired networks. Ignoring the properties of wireless ad-hoc networks can lead to TCP implementations with poor performance. A mobile ad-hoc network is a collection of nodes that is connected through a wireless medium forming rapidly changing topologies.In this paper, two MANET (Mobile Ad-hoc NETwork) networks are connected across an IP-Based internet network. The MANET is connected to the IP network through a MANET gateway that is running a MANET routing protocol and an IP routing protocol (or static routing) on one of its interfaces. A MANET gateway is any wireless LAN router that has its MANET Gateway attribute enabled. The MANET routing protocol that used is AODV(Ad-hoc On Demand Distance vector) and the TCP variants that used is Taho, Reno and NewReno and the number of mobile nodes will be 3, 5, and 7 for each scenario that used in the simulation.After running the simulation, the results showed that the max throughput was in the scenario that has 5 nodes. This means that when increase the number of nodes above 5, the throughput will decrease.The simulation environment is designed and modeled and the result is collected under the powerful network simulation tool that called OPNET Modeler 14.

في هذا البحث يوجد شبكتان من نوع MANET تربط عن طريق شبكة المعلومات الدولية المعتمدة على الـ IP. شبكة الـ MANET تربط الى الانترنيت بواسطة بوابة الـ MANET و هذه البوابة تشغل بروتوكولات التوجيه و بروتوكولات توجيه العنوانين. و ان نوع بروتوكولات التوجيه الخاصة بالـ MANET هو AODV و ان انواع بروتوكولات الـ TCP المستخدمة هي Taho و NewReno و ان عدد الاجهزة النقالة المستخدمة في هذا البحث كان 3 , 5 , 7 لكل سيناريو.بعد تشغيل المحاكاة لهذا البحث تبين بأن اكبر مقدار للنواتج كان بالسيناريو الذي يملك 5 من الاجهزة النقالة, و هذا يعني عند زيادة عدد الاجهزة النقالة فوق 5 هذا يؤدي الى تقليل النواتج.ان بيئة المحاكاة قد صممت و نمذجت و النواتج قد جمعت بواسطة اداة محاكاة الشبكات القوية و يسمى OPNET Modeler 14.

Keywords

TCP --- MANET --- AODV --- Taho --- Reno --- NewReno --- IP-Based Network

Listing 11 - 20 of 31 << page
of 4
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (31)


Language

English (26)

Arabic and English (4)

Arabic (1)


Year
From To Submit

2010 (31)