research centers


Search results: Found 25

Listing 1 - 10 of 25 << page
of 3
>>
Sort by

Article
Application of ANFIS for Prediction Micro Holes in EDM

Authors: Shukry H. Aghdeab --- Raed R. Shwaish
Journal: AL-NAHRAIN JOURNAL FOR ENGINEERING SCIENCES مجلة النهرين للعلوم الهندسية ISSN: 25219154 / eISSN 25219162 Year: 2017 Volume: 20 Issue: 3 Pages: 544-549
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

The present work demonstrates the optimization process of Micro- hole of Electrical Discharge Machining (EDM) by Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). The workpiece material was copper alloy. The current, gap distance and pulse on time were the control parameters of EDM. The process has been successfully modeled using ANFIS model constructs a fuzzy inference system in MATLAB 7.2 Software Gaussian type for optimization of micro diameter, were adopted during the training and testing process of ANFIS model in order to compare the prediction accuracy of micro diameter by one membership function. Finally, the comparison of ANFIS results with experimental data indicates that adoption of Gaussian membership function in proposed system achieved satisfactory accuracy. Prediction using ANFIS model compared with experimental values of micro holes at correspond ratio 98.37%.

هذا العمل يدل على الطريقة المثلى لقطع الثقوب الدقيقة بالشرارة الكهربائية بواسطة استخدام نظام التكيف العصبي غامض الاستدلال. المادة المشغلة كانت سبيكة من النحاس. التيار، مسافة الفجوة وزمن استمرار النبضة هي عوامل سيطرة للقطع بالشرارة الكهربائية. هذه الطريقة أثبتت نجاح استخدام نموذج نظام التكيف العصبي غامض الاستدلال باستخدام برنامج الماتلاب 7.2 نوع غاوسي للحصول على الأقطار المثلى، اعتمدت أثناء عملية التدريب واختبار نموذج نظام التكيف العصبي غامض الاستدلال من أجل مقارنة دقة التنبؤ للأقطار الدقيقة دالة عضوية واحدة. وأخيراً، مقارنة النتائج لنظام التكيف العصبي غامض الاستدلال مع البيانات التجريبية تشير إلى أن اعتماد وظيفة غاوسي العضوية في النظام المقترح تحقق دقة مرضية. التنبأ باستخدام نموذج نظام التكيف العصبي غامض الاستدلال بالمقارنة مع القيم العملية للثقوب المايكروية عند نسبة تطابق 98.37%.

Keywords

EDM --- ANFIS


Article
ADAPTIVE FUZZY SYSTEM FOR GPS DATA PREDICTION

Authors: Ali Farouq --- Mr. Ahmed M. Hassan --- Salam A. Ismaeel
Journal: IRAQI JOURNAL OF COMPUTERS,COMMUNICATION AND CONTROL & SYSTEMS ENGINEERING المجلة العراقية لهندسة الحاسبات والاتصالات والسيطرة والنظم ISSN: 18119212 Year: 2007 Volume: 7 Issue: 2 Pages: 21-34
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract:Over time, inertial navigators drift from their preset alignments. Or, the initial alignment may have been corrupted by vehicle motion, with imperfect transfer of alignment and velocities to the navigator. Also, there may not have been enough time to perfect alignment. In such case, navigators can be benefit from aiding such as GPS.So that, the combination of GPS and INS has become increasingly common in the past few years, because the characteristics of GPS and INS are complementary.The integration between the GPS and INS leads to accurate navigation solution by overcoming each of their respective shortcomings. And to make this integration possible the difference between the GPS and INS systems in sampling rate must be solved before any integration can be work properly.

الخلاصة :بمرور الزمن ، أنظمة الملاحة بعزم القصور الذاتي تنحرف عن الانحياز المسبق أو أن الانحياز الاولي قد يتغير بسبب حركة المركبة ،مع النقل غير تام للانحياز والسرعة للملاح . كذلك قد لايكون هناك وقت كافي لعمل أنحياز دقيق . وفي هذه الحالة فأن الملاح يستطيع الاستفادة من الانظمة المساعدة كمنظومة تحديث الموقع العالمي . لذلك فأن الجمع بين منظومة الملاحة بعزم القصور الذاتي ومنظومة تحديد الموقع العالمي بدأ يزداد في السنوات القليلة الماضية ، بسبب الخواص المتناقضة لكلا من منظومة ملاحة بعزم القصور الذاتي ونظام تحديد الموقع العالمي التكامل بين منظومة تحديد الموقع العالمي ومنظومة الملاحة بعزم القصور الذاتي يقود الى الحصول على ملاحة دقيقة بتجاوز كل من عيوب المنظومتين . ولجعل هذا التكامل ممكنا فأن الفرق بين منظومة تحديد موقع العالمي ومنظومة الملاحة بعزم القصور الذاتي بالنسبة لسرعة اعطاء معلومات يجب ان تحل قبل ان يعمل اي تكامل بينهما كما ينبغي .

Keywords

GPS --- INS --- ANFIS --- Navigation system


Article
Evaporation Estimation Using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System and Linear Regression
تخمين التبخر باستخدام نظام الاستدلال العصبي الضبابي المكيف والانحدار الخطي

Author: Ali H. Al-Aboodi
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2014 Volume: 32 Issue: 10 Part (A) Engineering Pages: 2465-2474
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Evaporation is important for water planning, management and hydrological practices, and it plays an influential role in the management and development of water resources. This study demonstrates the application of two different models, adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS), and linear regression (LR) models for estimating monthly pan evaporation in Basrah City, south of Iraq. In the first part of this study, the ANFIS model is used twice, in the first one, the temperature is used as input data only, and in the second one, the temperature and relative humidity are used as input data for predicting the evaporation. A verification test is added to check the model correctness by matching the calculated evaporation with the once observed in Basrah city for the period (1980-2009). In the second part of the study, the results obtained by ANFIS models are compared with results of linear regression model. The comparison reveals that the ANFIS models give better accuracy in estimating monthly pan evaporation than the linear regression model. The accuracy is improved about 5% in correlation coefficient (R) and determination coefficient (R2). The results proved that monthly pan evaporation could be successfully estimated through the use of ANFIS models.

تخمين التبخر مهم في عملية التخطيط المائي, والإدارة والتطبيقات الهيدرولوجية، كذلك يلعب دورا مؤثرا في إدارة وتطوير الموارد المائية. في هذه الدراسة اجري تطبيق نموذجين مختلفين، هما نموذج الاستدلال العصبي الضبابي المكيف (ANFIS) ونموذج الانحدار الخطي (LR) لتخمين التبخر الشهري في مدينة البصرة، جنوب العراق. في الجزء الأول من هذه الدراسة، تم استخدام نموذج ANFIS مرتين، في الاولى استخدمت درجة الحرارة فقط كمعلومات ادخال وفي النموذج الثاني استخدمت درجة الحرارة والرطوبة النسبية كمعلومات ادخال لتخمين التبخر وقد اجري التحقق من النموذجين بمقارنت نتائجهما مع القياسات الحقلية للتبخر الشهري لمدينة البصرة المسجلة للفترة (1980-2009). أما في الجزء الثاني، تمت مقارنة نتائج نموذج (ANFIS) مع نموذج الانحدار الخطي. بينت النتائج، إن نموذج (ANFIS) يعطي نتائج أكثر دقة من نموذج الانحدار الخطي، حيث طرأ تحسن في النتائج حوالي 5% في معامل الارتباط (R) ومعامل التحديد (R2)، وقد أثبتت النتائج إمكانية تخمين التبخر الشهري بنجاح باستخدام نظام الاستدلال العصبي الضبابي المكيف.

Keywords

Evaporation --- ANFIS --- linear regression --- Basrah --- Iraq


Article
MEDICAL OVEN TEMPERATURE CONTROL BASED ON SOFT COMPUTING TECHNIQUES
السيطرة على درجة حرارة فرن طبي بالاستناد على تقنيات الحوسبة الذكية

Authors: Abbas H. Issa --- Intisar N. Al-Obaidi
Journal: DIYALA JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES مجلة ديالى للعلوم الهندسية ISSN: 19998716/26166909 Year: 2016 Volume: 9 Issue: 3 Pages: 71-80
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

Different types of controllers are designed in this research to control the temperature of medical oven. These controllers represented by the conventional PID, the intelligent Neural Network (NN), Fuzzy-Logic controller (FLC) and the hybrid Adaptive-Neuro-Fuzzy-Inference-System (ANFIS) controller. The controllers designed using MATLAB R2012a version 7.14 both m-file and Simulink. Two laboratory ovens (lab ovens) with different mathematical models are used. A comparison between the designed controllers has been made, first with step response with the first oven and second with different set points of four medical applications for the second practical lab oven, the ANFIS superiority over the others has been proven which highlighted the hybridization power and efficiency and its suitability for controlling the temperature of medical oven.

أنواع مختلفة من المسيطرات قد تم تصميمها في هذا البحث لغرض السيطرة على درجة حرارة الفرن الطبي. و هذه المسيطرات تتمثل بالمسيطر التقليدي التناسبي التكاملي التفاضلي و المسيطرات الذكية مُمـثلة بمسيطر الشبكة العصبية و مسيطر المنطق الضبابي و مسيطر النظام التكيفي العصبي الضبابي الاستدلالي الهجين. لقد صُممت هذه المسيطرات باستخدام برنامج MATLAB الاصدار R2012a-7.14 وبواسطة كُلٍ من M-file و Simulink و باستخدام فرنين مختبريين بنموذجين رياضيين مختلفين. و قد أُجريت مقارنة بين هذه المسيطرات المُصممة بدءاً باختبار الاستجابة لدرجة واحدة بالنسبة للفرن الاول, وثانياً لدرجات حرارة مختلفة ٌلأربع تطبيقات طبية بالنسبة للفرن الثاني. وبذلك فان تفوق المسيطر الهجين على باقي المسيطرات قد تم اثباته حيث اثبت قوة التهجين و كفائته و ملائمته للسيطرة على حرارة الفرن الطبي.

Keywords

Modeling --- medical oven --- PID --- FLC --- NN --- ANFIS


Article
Speed Reference Tracking for Separately Excited DC Motor Based ANFIS and Hysteresis Current Control Techniques

Author: Omar T. Mahmood
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2018 Volume: 36 Issue: 6 Part (A) Engineering Pages: 680-690
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

In this work, a closed loop control system has designed to control the speed of separately excited direct current motor (SEDCM) using Fuzzy (Mamdani and Sugeno) and an Adaptive Neuro - Fuzzy techniques (ANFIS). The action of these control techniques is to produce the reference armature current that has fed to the hysterics current controller (HCC) that produces the required gating signal to a Buck chopper .Different load conditions has been applied to the motor to obtain many mode of operation, the speed held constant at the required references values using both fuzzy (Mamdani-type and Sugeno-type) and ANFIS techniques. The results has collected and compered with a classical PID controller using MATLAB/Simulink. Step response for the speed has drawn and the control parameters for this response have evaluated. According to the results, the Mamdani fuzzy controller technique is better than as compared with the other controllers. There are many applications for this plant such as production process that need to fill or Packaging any product or used in the autopilot channels. The new goal for this proposed system is to get robust speed controllers that track the speed at any mode of operation using three artificial intelligent techniques.

Keywords

Speed Control --- Fuzzy Logic --- ANFIS --- SEDCM.


Article
Fuzzy Neural Design of Power Systems Stabilizers
التصميم العصبي المضببّ لمثبتات أنظمة القدرة

Author: Ibrahim F Jasim
Journal: journal of kerbala university مجلة جامعة كربلاء ISSN: 18130410 Year: 2010 Volume: 8 Issue: 1 Pages: 333-345
Publisher: Kerbala University جامعة كربلاء

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a new approach of designing the Power Systems Stabilizer (PSS) that is based on fuzzy neural system. Adaptive Network based Fuzzy Inference System (ANFIS) is utilized in constructing the Fuzzy Neural Power Systems Stabilizer (FNPSS). The employment of ANFIS enables the system avoiding defects caused when using fuzzy logic and neural networks individually in designing an efficient PSS. Single Machine Infinite Bus (SMIB) power system has been taken as a case study to evaluate the suggested strategy performance. Simulation results have been conducted to confirm the approach validity.

يستعرض هذا البحث طريقة جديدة لتصميم مثبتات أنظمة القدرة (PSS) و التي تعتمد على أنظمة الأعصاب المضببّة. فقد تم أستخدام الدوائر المتكيفة و التي تعتمد على أنظمة الأستنتاج المضببّ (ANFIS) للحصول على مثبت أنظمة القدرة العصبية المضببّة. أن أستخدام (ANFIS) يمكّن النظام تجنب العيوب الناجمة عن أستخدام المنطق المضببّ و الشبكات العصبية بصورة منفردة في تصميم مثبت كفوء لأنظمة القدرة. و قد تم أخذ نظام القدرة ذو الماكنة المنفردة و الخط اللا متناهي كحالة دراسية لتقييم أداء الستراتيجية المقترحة. كما و قد تم الحصول على نتائج محاكاة لتأكيد فاعلية الطريقة.


Article
Estimation of Manning's Roughness Coefficient for Al- Diwaniya River
تقدير معامل خشونة ماننك لنهر الديواني

Author: ThulfikarRazzak Al- Husseini .ذوالفقار رزاق عبد المهدي الحسيني
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2015 Volume: 19 Issue: 4 Pages: 170-184
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

An accurate estimation of Manning's roughness coefficient is of vital importance in any hydraulic study including open channel flow. There are empirical methods to estimate the values of roughness however these methods are often applicable to a narrow range of river conditions. In the present study, field work, laboratory work and an intelligent method based on Adaptive Neuro- Fuzzy Inference System ANFIS approach model are applied to Al- Diwaniya river as a case study to estimate the values of Manning's coefficient through direct method using discharge, particle size, hydraulic radius, and slope of river. The data are measured in the field (river) for the period from 1/11/2013 to 28/2/2014 and divided randomly into two sets; the first set is for training purposes; the second set is for testing purposes. Statistic measurements are then used to evaluate the performance of the models. Based on the comparison of the results, it is well found that the ANFIS model presented better estimation than the other empirical relationships considered here. Also, a sensitivity analysis showed that d90 has greater influence on Manning coefficient than the other independent parameters in ANFIS model.

التخمين الدقيق لمعامل ماننك يعتبر من الاهمية الحيوية في أي دراسة هيدروليكية خصوصا في جريان القنوات المفتوحة. على الرغم من ان هنالك طرق وضعية لتخمين قيمة معامل الخشونة الا ان تلك الطرق هي غالبا تنطبق على حالات خاصة لبعض الانهار. في هذه الدراسة تم اجراء قياس حقلي وقياس مختبري و نموذج يستخدم طريقة متطورة وهي تدعى نظام الشبكات العصبية الضبابية المتداخل المكيفANFIS على نهر الديوانية كحالة دراسية لحساب قيمة معامل خشونة ماننك من خلال استخدام الطريقة المباشرة لحساب التصريف و حجم جزيئة التربة و نصف القطر الهيدروليكي و ميلان قاع النهر. البيانات التي تم قياسها حقليا هي للفترة من 1/11/2013 لغاية 28/2/2014 وقسمت البيانات عشوائيا الى قسمين : القسم الاول لاغراض توليد النموذج والقسم الثاني لاغراض اختبار النموذج. استخدمت الحسابات الاحصائية لتقييم اداء النموذج. من خلال مقارنة النتائج تم التوصل الى ان النموذج الحالي يعطي نتائج افضل من بقية المعادلات الوضعية التي اعتمدت في هذا البحث. وتم ايضا عمل تحليل الحساسية وبينت النتائج ان d90 يملك التاثير الاكبر على حساب معامل ماننك باستخدام هذا الموديل مقارنة مع بقية المتغيرات الداخلة بالموديل.


Article
Identification and Control of Impressed Current Cathodic Protection System

Authors: Bassim N. Abdul Sada --- Ramzy S. Ali --- Khearia A. Mohammed Ali
Journal: Iraqi Journal for Electrical And Electronic Engineering المجلة العراقية للهندسة الكهربائية والالكترونية ISSN: 18145892 Year: 2016 Volume: 12 Issue: 2 Pages: 214-220
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper the identification and control for the impressed current cathodic protection (ICCP) system are present. Firstly, an identification model using an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems (ANFIS) was implemented. The identification model consists of four inputs which are the aeration flow rates, the temperature, conductivity, and protection current, and one output that represented by the structure-to-electrolyte potential. The used data taken from an experimental CP system model, type impressed current submerged sample pipe carbon steel. Secondly, two control techniques are used. The first control technique use a conventional Proportional-Integral-Derivative (PID) controller, while the second is the fuzzy controller. The PID controller can be applied to control ICCP system and quite easy to implement. But, it required very fine tuning of its parameters based on the desired value. Furthermore, it needed time response more than fuzzy controller to track reference voltage. So the fuzzy controller has a faster and better response.


Article
A Neuro-Fuzzy and Neural Network Approach for Rutting Potential Prediction of Asphalt Mixture Based on Creep Test

Author: Israa Saeed Jawad Al-Haydari
Journal: AL-NAHRAIN JOURNAL FOR ENGINEERING SCIENCES مجلة النهرين للعلوم الهندسية ISSN: 25219154 / eISSN 25219162 Year: 2018 Volume: 21 Issue: 2 Pages: 275-284
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

This study implements the soft computing techniques such as Artificial Neural Network (ANN) and an adaptive Neuro-Fuzzy (ANFIS) approach. Thus to model the rutting prediction with the aid of experimental uniaxial creep test results for asphalt mixtures. Marshall samples, having Maximum Nominal Size of 12.5 mm, have been selected from previous studies. These samples have been prepared and tested under different conditions. They were also subjected to different loading stress (0.034, 0.069, 0.103) MPa, and tested at various temperature (10, 20, 40. and 55) °C The modeling analysis revealed that both approaches are powerful tools for modeling creep behavior of pavement mixture in terms of Root Mean Square Error and Correlation Coefficient. The best results are obtained with the ANFIS model.


Article
APPLICATION OF SOFT COMPUTING METHODS AND SPECTRAL REFLECTANCE DATA FOR WHEAT GROWTH MONITORING
تطبيق طرائق البرامجيات وبيانات الانعكاس الطيفي لرصد نمو محصول الحنطه

Author: Sharabiani & et al. شربياني وآخرون
Journal: Iraqi Journal of Agricultural Science مجلة العلوم الزراعية العراقية ISSN: 00750530/24100862 Year: 2019 Volume: 50 Issue: 4 Pages: 1064-1075
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Technology of precision agriculture has caused to the remote sensors development that compute Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) parameters. Vegetation indices obtained from remote sensing data can help to summarize climate conditions. Artificial Neural Networks (ANNs), as a soft computing methods, are one of the most efficient methods for computing as compared to the statistical and analytical techniques for spectral data. This study was employed experimental radial basis function (RBF) of ANN models and adaptive neural-fuzzy inference system (ANFIS) to design the network in order to predict the soil plant analysis development (SPAD), protein content and grain yield of wheat plant based on spectral reflectance value and to compare two models. Results indicated that the obtained results of RBF method with high average correlation coefficient (0.984, 0.981 and 0.9807 in 2015 for SPAD, yield and protein, respectively and 0.979, 0.9805 and 0.984 in 2016) and low RMSE (0.271, 103.315 and 0.111 in 2015 for SPAD, yield and protein, respectively and 0.407, 105.482 and 0.121 in 2016) has the high accuracy and high performance compared to ANFIS models.

تقنية الزراعة الدقيقة قد تسببت في تطوير أجهزة الاستشعار عن بُعد التي تحسب صفات مؤشر اختلاف الغطاء النباتي (NDVI). يمكن أن تساعد مؤشرات الغطاء النباتي التي يتم الحصول عليها من بيانات الاستشعار عن بُعد في تلخيص الظروف المناخية. تعد الشبكات العصبية (ANNs) ، مثل طرائق البرامجيات ا، واحدة من أكثر الطرائق الفعالة للحوسبة مقارنةً بالتقنيات الإحصائية والتحليلية للبيانات الطيفية. استعملت هذه الدراسة وظيفة أساس شعاعي تجريبي (RBF) لنماذج ANN ونظام الاستدلال العصبي الغامض التكيفي (ANFIS) لتصميم الشبكة من أجل التنبؤ بتطوير تحليل نبات التربة (SPAD) ، ومحتوى البروتين وإنتاجية محصول الحنطه على قيمة الانعكاس الطيفي ولمقارنة نموذجين. أشارت النتائج التي تم الحصول عليها من طريقة RBF بوجود معامل الارتباط عالي (0.984 ، 0.981 و 0.9807 ) لسنة 2015 و (0.979 ، 0.9805 و 0.984 لسنة 2016) لكل من SPAD والحاصل والبروتين على التوالي. وانخفاض لجذرمتوسط مربع الخطا 0.271 RMSE و 103.315 و 0.111 لسنة 2015 كذلك 0.407 ، 105.482 و 0.121 لسنة 2016 لكل من SPAD و الحاصل والبروتين على التوالي باعلى دقه واداء مقارنة مع نموذج ANFIS

Listing 1 - 10 of 25 << page
of 3
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (25)


Language

English (23)

Arabic and English (2)


Year
From To Submit

2019 (3)

2018 (4)

2017 (2)

2016 (3)

2015 (4)

More...