research centers


Search results: Found 12

Listing 1 - 10 of 12 << page
of 2
>>
Sort by

Article
A fuzzy logic approach to infer reservoir permeability from depth and porosity measurements for Mishrif limestone Formation at Nasyria Oil Field, south of Iraq
استخدام تقنية المنطق المضبب لتخمين قيمة النفاذية من قراءات المسامية والعمق لتكوين المشرف في حقل الناصرية ، جنوب العراق

Authors: AmnahM. Handhel آمنة مال الله حنظل --- AlaaM. Atiaa علاء محسن عطية
Journal: Journal of university of Anbar for Pure science مجلة جامعة الانبار للعلوم الصرفة ISSN: ISSN: 19918941 Year: 2009 Volume: 3 Issue: 1 Pages: 98-106
Publisher: University of Anbar جامعة الانبار

Loading...
Loading...
Abstract

This study explores the application of Takagi- Sugeno fuzzy inference system to predict reservoir permeability form depth and porosity measurements for Mashrif Formation in Nasyria Oil Field, south of Iraq. The models developed intend to describe the non-linear relationship between depth and porosity as inputs and permeability as output. A total of 206 core samples from three exploration wells (Ns-2, Ns-3, and Ns-5) were used to build a fuzzy model. Input data were divided into two groups including training set (170 data points) which represent the Ns-2 and Ns-3 wells; and testing set (36 data points which represent Ns-5). All membership functions and IF-THEN rules of the inference system were derived by using subtractive clustering technique. The performance of the model was measured by using degree of determination. The results of this study indicate that fuzzy logic technique is suitable to infer permeability from depth and porosity measurements alone without the need for the very expensive coring process. The calculated degree of determination was 0.98 for testing data set. A few core permeability and porosity measurements are required first to build fuzzy model and the fuzzy inference engine predict permeability for other sites of the field by knowing depth and porosity inputs which can be taken from conventional well logs data

تم في هذا البحث التحري عن امكانية تقنية الذكاء الصناعي المعروفة باسم المنطق المضبب لتخمين نفاذية تكوين المشرف في حقلالناصرية ، جنوب العراق باستخدام قراءات المسامية والعمق. يستخدم النموذج لوصف العلاقة اللاخطية بين العمق والمسامية كمدخلات له والنفاذيةلبناء النموذج المضبب. قسمت البيانات (Ns-2, Ns-3, Ns- كمخرجات. استعمل 206 نموذج لباب جمعت من ثلاثة آبار استشكافية هي ( 5لتدريب النموذج (معايرته) و 36 (Ns-2, Ns- (قراءات المسامية والعمق والنفاذية) الى قسمين شمل القسم الاول 170 نقطة والتي تمثل البئرين ( 3. subtractive clustering لاختبار ادائية النموذج. تم اشتقاق دوال الانتماء وقواعد اذا-لو باستخدام تقنية ال (Ns- نقطة التي تمثل البئر ( 5بينت النتائج امكانية النموذج المضبب لتخمين قيم النفاذية من قياسات العمق والمسامية فقط . استخدم معامل الارتباط لتقدير ادائية النموذج حيثبلغت القيمة المحسوبة لهذا المعامل 0.967 للمعلومات المستخدمة لاختبار الموديل المصمم. يحتاج النموذج في البداية لغرض بنائه ومعايرته الىقياسات النفاذية والمسامية والعمق للباب المأخوذ والمتوفرة في الحقل ثم يقوم النموذج المعاير بتخمين قيمة النفاذية للآبار التي لا يتوفر فيها لباب منقراءات المسامية والعمق والتي يمكن ان تحسب او توخذ من المجسات المختلفة.


Article
A Fuzzy Interface System to Predict Ultimate Strength of Circular Concrete Filled Steel Tubular Columns
نظام الاستدلال الضبابي لتقدير المقاومة القصوى للأعمدة المك  ونة من أنبوب حديدي ذي مقطع دائري الشكل مملوء بالخرسانة

Author: Kadhim Zuboon Nasser
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2012 Volume: 30 Issue: 3 Pages: 364-377
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

In this study, a model for predicting the ultimate strength of circular concretefilled steel tubular columns (CCFST) under axial loads has been developed usingfuzzy inference system (FIS). The available experimental results for (129) specimensobtained from open literature were used to build the proposed model. The predictedstrengths obtained from the proposed FIS model were compared with theexperimental values and with unfactored design strengths predicted using the designprocedure specified in the AISC 2005 and Eurocode 4 for CCFST columns. Resultsshowed that the predicted values by the proposed FIS model were very close to theexperimental values and were more accurate than the AISC 2005 and Eurocode 4values. As a result, FIS provided an efficient alternative method in predicting theultimate strength of CCFST columns.

ان الهدف الرئيسي من الدراسة الحالية هو بناء نظام استدلالي ضبابي لتقدير مقاومة الأعمد ةالمك  ونة من أنبوب حديدي ذي مقطع دائري الشكل مملوء بالخرسانة والمع  رضة إلى أحمال ضغطمركزية. وقد استعملت النتائج المختبرية ل ( 129 ) عينة (مستخلصة من بحوث سابقة) في بناءالنظام المقترح. وقورنت القيم المق  درة من هذا النظام مع القيم المختبرية ومع القيم المحسوبة فيلقد أظهرت النتائج أن .Eurocode و 4 AISC ضوء شرط التصميم في الكودين العالميين 2005القيم المق  درة من النظام الاستدلالي المقترح كانت قريبة جداً من القيم المختبرية وكانت أد ّ ق من القيمالمحسوبة حسب مواصفات الكودين المذكورين. وبالتالي فانه من الممكن استخدام نظام الاستدلالالضبابي في تقدير مقاومة مثل هذا النوع من الأعمدة.


Article
PREDICTION OF LAND SOIL EROSION USING FUZZY INFERENCE SYSTEM MODEL (FIS)
التنبؤ بتآكل التربة السطحیة باستخدام نظام الاستدلال الضبابي

Author: Zainb Abd Alelah زینب عبد الإلھ عبد اللطیف
Journal: KUFA JOURNAL OF ENGINEERING مجلة الكوفة الهندسية ISSN: 25230018 Year: 2012 Volume: 4 Issue: 1 Pages: 69-80
Publisher: University of Kufa جامعة الكوفة

Loading...
Loading...
Abstract

Fuzzy Inference System appears a promising approach to address many important aspects of networks, particularly in allied fields of civil engineering. In this paper we first investigate a Fuzzy Inference System for land soil erosion assessment. The land soil erosion is controlled by multifarious parameters, such as slope, soil physical properties (texture, structure, permeability, etc.), rainfall, runoff, and crop cover. The rainfall coefficient(R), slope coefficient (LS), soil erodibility factor (K), cropping system(C), and supporting practices (P) parameters are treated as antecedents and the land soil erosion (A) is the consequent. Developing the basis model using generalized Mamdani method based on data collected from available literature and assessment of the validity of the basic model depending on experimental data. The obtained results with Fuzzy Inference System are compared with experimental values and found remarkably close to each other.

نظام الاستدلال الضبابي اظھر طریقة مقبولة للعدید من مجالات العمل المھمة وخاصة فتحري تقییم نظام الاستدلال الضبابي لتأكل التربة السطحیة.ة


Article
Automatic Brain MRI Slices Classification Using Hybrid Technique
التصنيف التلقائي للدماغ لصور الرنين المغناطيسي باستخدام تقنية هجينة

Authors: Dr. AhlamFadhil Mahmood د.أحلام فاضل محمود --- Ameen Mohammed Abd-Alsalam أمين محمد عبد السلام
Journal: AL Rafdain Engineering Journal مجلة هندسة الرافدين ISSN: 18130526 Year: 2014 Volume: 22 Issue: 3 Pages: 198-212
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

AbstractThis paper presents an intelligent classification technique to identify normal and abnormal slices of the magnetic resonance human brain images(MRI). The prtoposed hybrid technique consists of four subsequent stages; namely, dimensionality reduction, preprocessing, feature extraction, and classification. In the initial stages, the enhancement and removed unwanted informationare applied to provide a more appropriate image for the subsequent automated stages. In feature extraction stage, the most efficient features like statistical, and Haar wavelet features are extracted from each slice of brain MR images. In the classification stage, initially performs classification process by utilizing Fuzzy Inference System (FIS) and secondly Feed Forward Neural Network (FFNN) is used to classify the braintissue to normal or abnormal.The proposed automated system is tested on a data set of 572 MRI images using T1 horizontal transverse (axial) section of the brain. Hybrid method yields high sensitivity of 100%, specificity of 100% and overallaccuracy of 95.66% over FIS and FFNN. The classification result shows that the proposed hybrid techniques are robust and effective compared with other recently work.Keywords: Brain Tumor Classification; Fuzzy Inference System; Feed Forward Neural Network; MRI .

الملخصتستعرض هذه الورقة تقنية ذكية لتصنيف شرائح صور الدماغ بالرنين المغناطيسي إلى طبيعية أو مرضية. التقنية الهجينة المقترحة تشمل أربعة مراحل : تقليل أبعاد صور الرنين , تجهيزها، واستخراج الميزات ، والتصنيف. في المراحل الأولى، يتم استخدام تقنيات لإزالة المعلومات الغير مفيدة لتوفير صورة أكثر ملائمة لمراحل لاحقة. في مرحلة استخراج الميزات، يتم استخراج الميزات الأكثر كفاءة وهيإحصائية، وميزات المويجات لكل شريحة من صور الرنين المغناطيسي. في مرحلة التصنيف، يتم أولا استخدام نظام الاستدلال الضبابيثم الشبكة العصبية الاصطناعية لتصنيف إلى حالات طبيعية وأخرى مرضية. تم اختبار النظام الأوتوماتيكي المقترح باستخدام البيانات ل572 صورة رنين مغناطيسي لمقطع أفقي محوري لصور الدماغ. الطريقة الهجينة أعطت حساسية عالية مقدارها 100% وكذلك لعامل الخصوصية وبدقة مقدارها 95.66% بدمج المنطق المضبب والشبكة العصبية. نتائج التصنيف أثبتت كفاءة الطريقة المقترحة مقارنة مع أعمال حديثة


Article
Window-Updated Method for Strapdown Inertial Navigation Systems Based on Neuro-Fuzzy Inference System

Author: Ahmed Mudher Hassan*
Journal: IRAQI JOURNAL OF COMPUTERS,COMMUNICATION AND CONTROL & SYSTEMS ENGINEERING المجلة العراقية لهندسة الحاسبات والاتصالات والسيطرة والنظم ISSN: 18119212 Year: 2008 Volume: 8 Issue: 1 Pages: 41-57
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract:The last two decades have shown in increasing trend in the use of nanigation technologies such as Strapdown Inertial Systems (SDINS) in several applications including land vehicles and automated car navigation. On the other hand it can cause large position errors over short time, due to the low quality of the Inertial Measurement Unit (IMU). These errors determine the performance and the navigation accuracy of the INSs. Although the huge efforts to improve SDINSin terms of its mechanization equations,it could not cover the remaining drawbacks of SDINS; such as the impact of INS short term errors ,model dependency ,prior knowledge dependency , sensor dependency , and computational errors. This paper proposed an intelligent navigator to overcome the limitation of existing INS algorithms. The intelligent navigator is based on Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). The proposed conceptual intelligent navigator consisted of SDINS architecture that was developed using adaptive fuzzy system networks to acquire the navigation knowledge. In addition, a navigation information Database ,and a window-based learned parameters updating method were implemented to store and accumulate navigation knowledge.

الخلاصة :العقدين الاخيرين شهد ارتفاعا ملحوظا في استخدام تقنيات الملاحة مثل منظومة الملاحة بعزم القصور الذاتي في مختلف التطبيقات بضمنها المركبات الارضية ومركبات الملاحة الاوتوماتيكية . ومن ناحية اخرى فان منظومات الملاحة قد تسبب خطأ كبير في حساب الموقع خلال زمن قصير ،تبعا لردائه نوعية وحدة قياس العزم. هذه الاخطاء الناتجة تحدد اداء ودقة الملاحة لمنظومات الملاحة بعزم القصور الذاتي . مع ذلك فالجهود الكبيرة المبذولة لتحسين منظومة الملاحة بعزم القصور الذاتي من ناحية معادلاتها الميكانيكية،لم تشمل كل المساويء لمنظومات الملاحة بعزم القصور الذاتي،مثل التاثيرات الرجعية لمنظومة الملاحة بعزم القصور الذاتي خلال فترة زمنية قصيرة ، الاعتمادية على الموديل الرياضي للمنظومة،الاعتمادية على المعلومات المسبقة ،الاعتمادية على نوع المتحسسات،والاخطاء الناتجة عن الحسابات الرياضية .هذا البحث يقترح ملاح ذكي لتجاوز المحددات الموجودة في خوارزمية منظومة الملاحة بعزم القصور الذاتي. الملاح الذكي مبني على اساس (ANFIS) .ان مضمون الملاح الذكي يتضمن منظومة ملاحة بعزم القصور الذاتي والذي طور باستخدام شبكة النظام الضبابي المتكيف لاكتساب معلومات الملاحية. بالاضافة الى ذلك ،قاعدة بيانات للمعلومات الملاحية وطريقة لتحديث المؤشرات التعليمية مبنية على اساس النافذة قد نفذت لخزن وجمع المعلومات الملاحية .


Article
ANFIS Modelling of Flexible Plate Structure

Authors: A. A. M. Al-Khafaji --- Al-Khafaji --- I. Z. Mat Darus --- M. F. Jamid
Journal: Iraqi Journal for Electrical And Electronic Engineering المجلة العراقية للهندسة الكهربائية والالكترونية ISSN: 18145892 Year: 2010 Volume: 6 Issue: 1 Pages: 78-82
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presented an investigation into the performance of system identification using anAdaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) technique for the dynamic modelling of a twodimensionalflexible plate structure. It is confirmed experimentally, using National Instrumentation(NI) Data Acquisition System (DAQ) and flexible plate test rig that ANFIS can be effectively used formodelling the system with highly accurate results. The accuracy of the modelling results isdemonstrated through validation tests including training and test validation and correlation tests.


Article

Author: Muntaser AbdulWahed Salman منتصر عبد الواحد سلمان
Journal: Anbar Journal of Engineering Sciences مجلة الأنبار للعلوم الهندسية ISSN: 19979428 Year: 2012 Volume: المؤتمر الهندسي الأول لكلية الهندسة Issue: العدد الخاص - الجزء الثاني Pages: 296-306
Publisher: University of Anbar جامعة الانبار

Loading...
Loading...
Abstract

This research provides a comparison between the performances of Sugeno type versus Mamdani-type fuzzy inference systems. The main motivation behind this research was to assess which approach provides the best performance for satellite image classification. The performance of each approach has been evaluated for six bands (from Landsat-5) for West Iraq image classification and compared with traditional method (Maximum likelihood), based on pixel-by-pixel technique. Due to the importance of performance in online systems we compare the Mamdani model, used previously, with a Sugeno formulation using four types of membership function (MF) generation methods. The first method triangular membership function using the mean, minimum and maximum of the histogram attribute values. The second approach generates triangular membership function using the peak and the standard deviation of attributes values. The third procedure generates Gaussian membership function using the mean and the standard deviation of the histogram attributes values. The fourth approach generates Gaussian membership function using the peak and the standard deviation of the histogram attributes values. The results show that the Mamdani models perform better in most of the case under study.

الحافز الرئيسي في هذا البحث هو المقارنة بين اداء نوعي الانظمة الضبابية ((SUGENO مع نوع (MAMDAMI ) لتحديد ومعرفة النوع الافضل لاستخدامه في تصنيف صور الاقمار الصناعية. ولاهمية اداء الانظمة في التطبيقات المباشرة on-line تم اعتماد النظام الضبابي نوع MAMDAMI المستخدم سابقا لتصنيف صور الاقمار الصناعية للقمر لاندسات (ست اطوال موجية) لمنطقة في غرب العراق كدراسة حالة ومقارنة نتائجه مع صيغة الـSUGENO المقابلة له ومدى تقارب نتائجهما مع نتائج الطريقة التقليدية (Maximum likelihood). وقد تم استخدام اربعة طرق توليد لدوال الانتماءMembership Functions. النوع الاول الدالة ذات الشكل المثلث باستخدام قيمة المعدل والقيم الصغرى والعليا للمدرج التكراري. النوع الثاني الدالة ذات الشكل المثلث باستخدام قيمة القمة والانحراف المعياري للمدرج التكراري. النوع الثالث دالة كاوس باستخدام قيمة المعدل والانحراف المعياري للمدرج التكراري. النوع الرابع والاخير دالة كاوس باستخدام قيمة القمة والانحراف المعياري للمدرج التكراري. اظهرت النتائج ان تصنيف صور الاقمار الصناعية باستخدام الانظمة الضبابية نوع MAMDAMI تعطي افضل اداء في اغلب الحالات بالمقارنة مع النوع الثاني SUGENO.


Article
Identification and Localization of non-zero Resistance Short circuit Faults in Distribution Feeders Based on the Theory of Wavelets and Artificial Intelligence

Authors: Sara J. Authafa ساره جعفر عذافة --- Khalid M. Abdul-Hassan خالد مهدي عبدالحسن
Journal: Basrah Journal for Engineering Science مجلة البصرة للعلوم الهندسية ISSN: Print: 18146120; Online: 23118385 Year: 2017 Volume: 17 Issue: 2 Pages: 18-32
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

This paper introduces a radial distribution feederprotection scheme based on certain features extraction fromcurrent signals measurement at the substation. The featuresare captured using the discrete wavelet transform (DWT). Twodigital signals processing methods are used to introduce thosefeatures to the 1) fault detection 2) identification and 3)localization schemes; the first one is the energy method and thesecond one is the root mean square method. For the purpose offault type identification, two systems are tested and compared,a Fuzzy Inference System (FIS) and Artificial Neural Network(ANN). Fault location scheme is then built based on ANNs. Aneffort is made to reduce the computational burden and thespeed of detection provided by the fault detection andidentification schemes. Since the short circuit faults are themost likely types of faults that can occur in power systems, theten types of these faults taking into account different faultresistances are simulated in MATLAB environment and theprotection scheme is built based on the idea of overcurrent.The power quality disturbances such as switching transientsevents on the feeder are also taken into account in order to builda reliable and secure protection scheme.


Article
Intelligent H2/H∞ Robust Control of an Active Magnetic Bearings System
مسيطرH2/H∞ ذكي متين لمنظومة المحامل المغناطيسية النشطة

Authors: Safanah M.Raafat سفانة مظهر رافت --- Rini Akmeliawati رني الكملياواتي
Journal: Al-Khwarizmi Engineering Journal مجلة الخوارزمي الهندسية ISSN: 18181171 23120789 Year: 2015 Volume: 11 Issue: 2 Pages: 1-11
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Robust controller design requires a proper definition of uncertainty bounds. These uncertainty bounds are commonly selected randomly and conservatively for certain stability, without regard for controller performance. This issue becomes critically important for multivariable systems with high nonlinearities, as in Active Magnetic Bearings (AMB) System. Flexibility and advanced learning abilities of intelligent techniques make them appealing for uncertainty estimation. The aim of this paper is to describe the development of robust H2/H∞ controller for AMB based on intelligent estimation of uncertainty bounds using Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Simulation results reveal that the robust controller design objectives of wide bandwidth and improved performance are satisfied for a wide range of frequency variations. It can be concluded that the intelligent uncertainty weighting functions can precisely compensate for the effects of modelling errors and nonlinearities in the system.

يتطلب تصميم المسيطر المتين تعريف مناسب لحدود عدم الوثوقية. و يتم عادة اختيار حدود عدم الوثوقية بشكل عشوائي و متحفظ لتحقيق الاستقرارية المطلوبة و بغض النظر عن جودة أداء المسيطر. هذه الحالة تصبح اشد صعوبة لمنظومات متعددة المتغيرات ذات لا خطية عالية كما في حالة منظومة المحامل المغناطيسية النشطة (AMB). ان المرونة التي تمتاز بها التقنيات الذكية و قابلياتها المتقدمة في التعلم يجعلها مناسبة لتطبيقات استنباط الحالة. الغرض من هذه المقالة هو بناء مسيطر H2/H∞ متين لمنظومة المحامل المغناطيسية النشطة بناءا على استنباط الحالة الذكي لحدود عدم الوثوقية باستخدام نظام الاستدلال العصبي الضبابي المتكيف (ANFIS). كشفت نتائج المحاكات ان اهداف المسيطر المتين بتحقيق حزمة واسعة للتردد الفعال و بأداء متين قد تحققت لمدى واسع من تغير الترددات. و لهذا نستنتج ان دوال عدم الوثوقية الذكية تمكن من تحديد تأثير أخطاء النمذجة و عدم الخطية بدقة عالية.


Article
Utilizing a Magnetic Abrasive Finishing Technique (MAF) Via Adaptive Nero Fuzzy(ANFIS)
التنفيع باسلوب العصيبات المضببة لتطوير التشغيل بطريقة التنعيم بالاحتكاك المغناطيسي

Author: Amer A. Moosa عامر عبد المنعم موسى
Journal: Al-Khwarizmi Engineering Journal مجلة الخوارزمي الهندسية ISSN: 18181171 23120789 Year: 2014 Volume: 10 Issue: 2 Pages: 49-56
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

An experimental study was conducted for measuring the quality of surface finishing roughness using magnetic abrasive finishing technique (MAF) on brass plate which is very difficult to be polish by a conventional machining process where the cost is high and much more susceptible to surface damage as compared to other materials. Four operation parameters were studied, the gap between the work piece and the electromagnetic inductor, the current that generate the flux, the rotational Spindale speed and amount of abrasive powder size considering constant linear feed movement between machine head and workpiece. Adaptive Neuro fuzzy inference system (ANFIS) was implemented for evaluation of a series of experiments and a verification with respect to specimen roughness change has been optimized and usefully achieved by obtained results were an average of the error between the surface roughness predicted by model simulation and that of direct measure is 2.0222 %.

تم اجراء دراسه تطبيقيه لقياس نوعية السطوح المنعمه بطريقة الاحتكاك المغناطيسي على عينات لوحيه من البراص المعروفه بكونها تحتاج الى متطلبات خاصه في عمليات التنعيم لمثل هذا النوع من المعادن من كلف تشغليه ومهاره عاليه وضروف تشغيليه خاصه.تم اختيار مجموعه من المعاير المؤثره على ضروف التشغيل لمثل هذا النوع من التنعيم والذي يتم عن طريق وضع مادة ابريه لتملى الفراغ بين القطب المغناطيسي الدوار للماكنه وبين العينه المراد تشغيلها , اذ تعتبر هذة الفجوة من المعاير الحساسه في هذا النوع من التشغيل فضلا عن شدة التيار المستخدم لتوليد الحث المغناطيسي وكمية المادة الابريه المستخدمه وسرعة دوران القطب المغناطيسي الحامل لمادة التنعيم.تم الانتفاع من اسلوب العصيبات المضببه للحصول على توليفة مثلى من المعاير ضمن تشكيلة المعاير المستخدمه في الحاله العمليه ووصل الانتفاع الى توليفة مقاربه للتجارب العمليه بنسبة خطا 2.0222% .وان التوليفه قابلة للتغير بمعاير مختلفة دون الرجوع الى التطبيق العملي مما يوفر الوقت والمجهود خاصه للمعادن العاليه الكلفه التي لاتحتمل اجراء التجارب العمليه دون التاكد من صحة المعطيات.

Listing 1 - 10 of 12 << page
of 2
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (12)


Language

English (8)

Arabic and English (4)


Year
From To Submit

2017 (2)

2015 (2)

2014 (2)

2012 (3)

2010 (1)

More...