ارزیابی عملکرد مدل‌ های هوشمند نروفازی و شبکه‌ های عصبی مصنوعی در پیش‌ بینی و شبیه‌ سازی پارامتر

ارزیابی عملکرد مدل‌ های هوشمند نروفازی و شبکه‌ های عصبی مصنوعی در پیش‌ بینی و شبیه‌ سازی پارامتر

دسته بندی : فنی و مهندسی » عمران

جزئیات و دریافت

ارزیابی عملکرد مدل‌ های هوشمند نروفازی و شبکه‌های عصبی مصنوعی در پیش‌بینی و شبیه‌سازی پارامتر کیفیTDS  رودخانه‌ ها

فهرست مطالب:

فصل اول: مفاهیم اولیه…………………………………… 8

1-1 مقدمه ………………………………….8

1-2  پیش بینی هیدرولوژیکی…………………………………… 9

1-2-1  مدل‌سازی برای پیش‌بینی………………………………….. 10

1-2-1-1  تعیین پیش بینی کننده مناسب……………………………………. 10

1-2-1-2  تعیین مدل مناسب……………………………………. 11

1-2-1-3    واسنجی…………………………………. 11

1-2-1-4    صحت سنجی مدل………………………………….. 11

1-3  تحلیل سری‌های زمانی…………………………………… 12

1-3-1  بررسی فرایندهای غیر قطعی………………………………….. 13

1-3-2  مدل‌های پیش‌بینی مفهومی………………………………….. 13

1-4   کیفیت آب……………………………………14

1-4-1 کل مواد جامد محلول (TDS) ………………………………….14

1-4-2 هدایت الکتریکی(EC)…………………………………. 15

1-5  کلیات تحقیق………………………………….. 15

1-5-1  هدف از انجام پروژه…………………………………. 15

1-5-2 چهارچوب کلی پایان نامه………………………………….. 16

فصل دوم: مروری بر تحقیقات و مطالعات انجام شده…………………. 18

2-1  مقدمه …………………………………. 18

2-2  مروری بر ادبیات موضوع………………………………….. 19

2-2-1  شبکه‌های عصبی مصنوعی در هیدرولوژی…………………… 19

2-2-2 تحقیقات انجام شده در زمینه‌ی مدلسازی پارامترهای کیفی رودخانه‌ها…….20

2-2-3 تحقیقات انجام شده در زمینه‌ی سیستم استنتاج عصبی- فازی…………. 25

2-2-4 تحقیقات انجام شده در زمینه‌ی مدل‌های هیبرید…………………….. 27

فصل سوم: مدل هوشمند شبکه‌های عصبی مصنوعی……………………… 31

3-1   مقدمه …………………………………. 31

3-1-1 تاریخچه شبکه‌های عصبی………………………………….. 32

3-1-2  دلایل استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی…………………………… 33

3-1-2-1    قابلیت یادگیری………………………………….33

3-1-2-2  پراکندگی اطلاعات «پردازش اطلاعات به صورت متن»………………… 34

3-1-2-3  قابلیت تعمیم …………………………………. 34

3-1-2-4 پردازش موازی…………………………………… 34

3-1-2-5 مقاوم بودن………………………………….  35

3-2  توابع انتقال………………………………….35

3-2-1 خواص توابع سیگموئیدی…………………………………… 35

3-2-2 تابع تانژانت هیپربولیک tansig…………………………………..

3-3  معماری شبکه‌های عصبی…………………………………… 37

3-3-1 نورون با یک بردار به عنوان ورودی…………………………………… 37

3-3-2  شبکه یک لایه………………………………….. 38

3-4  قوانین یادگیری…………………………………… 38

3-4-1  شبکه‌های پس انتشار………………………………….. 39

3-4-2 شبکه‌های Feedforward…………………………………..

3-4-3 آموزش شبکه………………………………….. 40

3-4-3-1  الگوریتم پس انتشار………………………………….. 41

3-4-3-2 الگوریتم Levenberg- Marquardt……………………………..

3-4-3-3 توقف زودرس……………………………………. 42

3-4-3-4  محدودیت‌های شبکه‌های پس انتشار…………………….. 42

فصل چهارم:منطق فازی و مدل ترکیبی عصبی-فازی (ANFIS)………. 43

4-1   مقدمه …………………………………. 43

4-1-1  سیستم‌های فازی…………………………………… 43

4-1-2  تاریخچه………………………………….. 44

4-2 منطق فازی چیست؟………………………………….. 45

4-2-1 توصیف منطق فازی…………………………………… 45

4-2-2  دلایل استفاده از منطق فازی…………………………………… 46

4-2-3 هدف منطق فازی…………………………………… 47

4-3  اصول در منطق فازی…………………………………… 48

4-3-1  مجموعه‌های فازی…………………………………… 48

4-3-2  توابع عضویت در منطق فازی…………………………………… 49

4-3-3  عملیات منطقی…………………………………..50

4-3-4 قواعد if – then…………………………………..

4-4  سیستم‌های استنتاج فازی…………………………………… 53

4-4-1 تعریف سیستم‌های استنتاج فازی………………………………. 53

4-4-2 استنتاج فازی به روش سوگنو………………………………….. 54

4-4-3 مقایسه روش‌های ممدانی و سوگنو………………………………….. 54

4-5  ANFIS ………………………………….

4-5-1  ANFIS چیست؟………………………………….. 55

4-5-2  یادگیری مدل و استنتاج از طریق ANFIS…………………………………..

4-5-3  ساختار FIS و تنظیم پارامتر………………………………….. 55

4-5-4  شبکه های یادگیرنده تطابقی عصبی فازی ANFIS………………………..

4-5-5  معتبرسازی مدل با استفاده از مجموعه داده‌های آزمایشی و داده‌های وارسی…….58

4-5-6  محدودیت‌های ANFIS…………………………………..

4-5-7 ساختار و نحوه‌ی ایجاد مدل نروفازی…………………………………… 59

4-5-7-1 افراز شبکه‌ای…………………………………. 60

4-5-7-2  کلاسترینگ تفاضلی…………………………………… 60

4-5-7-3    C – Means فازی…………………………………… 61

فصل پنجم: تدوین مدل‌های هوشمند شبیه‌سازی و پیش‌بینی پارامترهای کیفی……..63

5-1  مقدمه …………………………………. 63

5-1-1 مدل‌های مورد استفاده…………………………………. 65

5-1-2  مشخصات حوزه رودخانه و ایستگاه مورد مطالعه……………………….. 65

5-1-3 بررسی سازگاری داده‌ها…………………………………. 68

5-2 انتخاب ورودی…………………………………… 69

5-2-1  انتخاب ورودی مدل‌ها برای شبیه‌سازی پارامترهای کیفی………………… 69

5-2-2  انتخاب ورودی مدل‌ها برای پیش‌بینی پارامترهای کیفی………………….. 70

5-3   طراحی شبکه عصبی…………………………………… 72

5-3-1  تعداد لایه‌های مخفی مورد نیاز………………………………….. 72

5-3-2  تعداد نورون‌های مورد نیاز لایۀ مخفی………………………………….. 73

5-3-3 نوع توابع انتقال مورد استفاده ………………………………….73

5-3-3-1 نرمال سازی داده‌ها…………………………………. 74

5-3-4  انتخاب توابع آموزش شبکه………………………………….. 74

5-3-5 ساختار شبکه عصبی مورد استفاده ………………………………….76

5-3-6 الگوریتم شبکه عصبی طراحی شده برای شبیه‌سازی و پیش‌بینی تغیرات شوری…….76

5-4  ارزیابی مدل‌ها…………………………………. 78

5-4-1  ریشه میانگین مربعات خطا…………………………………. 78

5-4-2 میانگین درصد خطای مطلق………………………………….. 78

5-4-3 ضریب کارایی شبکه………………………………….. 78

5-4-4 میانگین خطای مطلق………………………………….. 79

5-4-5 مجذور ضریب همبستگی…………………………………. 79

5-5  نتایج پیش‌بینی پارامترهای کیفی رودخانه آب‌شیرین-ایستگاه گرآب……………. 79

5-5-1 نروفازی  (ANFIS)…………………………………. 79

5-5-1-1 نروفازی در پیش‌بینیEC  با ساختار genfis2………………….

5-5-1-2 نروفازی در پیش‌بینیEC  با ساختار genfis3…………………….

5-5-2 شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی EC گام زمانی آینده ایستگاه گراب…………….. 85

5-6 نتایج شبیه‌سازی پارامترهای کیفی رودخانه آب‌شیرین-ایستگاه گرآب……………. 89

5-6-1  شیبه‌سازی TDS با نروفازی genfis1…………………………………..

5-6-2   شیبه‌سازی TDS با نروفازی genfis2…………………………………..

5-6-3   شبکه‌های عصبی در شبیه‌سازی TDS ایستگاه گراب……………………. 91

5-6-4   مقایسه نتایج شبیه‌سازی مدل‌های شبکه عصبی و نروفازی…………….. 94

5-7   مدلسازی مربوط به رودخانه رود زرد (ایستگاه ماشین) ………………………95

5-7-1 منطقه مورد مطالعه………………………………….. 95

5-7-1  نتایج پیش‌بینی پارامتر کیفیTDS  رودخانه رود زرد…………………….. 96

5-7-2-1    نروفازی در پیش‌بینیTDS گام زمانی آینده رودخانه رود زرد-ایستگاه ماشین………96

5-7-2-2    شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی TDS گام زمانی آینده رودخانه رود زرد-ایستگاه ماشین…..97

5-7-2-3    مقایسه نتایج پیش‌بینی مدل‌های شبکه عصبی و نروفازی……………98

5-7-2 نتایج شبیه‌سازی پارامتر کیفی  TDSرودخانه رود زرد………………….98

5-7-3-1     نروفازی در شبیه‌سازی TDS  رودخانه رود زرد-ایستگاه ماشین…………….98

5-7-3-2    شبکه‌های عصبی در شبیه‌سازی TDS گام زمانی آینده رودخانه رود زرد-ایستگاه ماشین…….99

5-7-3-3    مقایسه نتایج شبیه‌سازی مدل‌های شبکه عصبی و نروفازی رودخانه رود زرد………….99

فصل ششم: نتایج و پیشنهادات………………………………………….101

6-1   کلیات…………………………………. 101

6-2 مزایای پارامترهای کیفی مدلسازی شده…………………………………. 102

6-3  بهبود نتایج در تحقیقات آتی…………………………………..104

منابع و مراجع…………………………………. 106

الف: منابع فارسی………………………………….. 106

ب: منابع لاتین………………………………….  107

پیوست الف : Genfis1 ………………………………….

پیوست ب   : Genfis2 ………………………………….

پیوست ت   : Genfis3………………………………….

چکیده:

رودخانه‌ها از مهم‌ترین و متداول‌ترین منابع تأمین آب آشامیدنی، کشاورزی و صنعتی به شمار می‌آیند. این منابع به علت عبور از بسترهای مختلف و ارتباط مستقیم با محیط پیرامون خود نوسانات کیفی زیادی دارند. از اینرو پیش‌بینی کیفیت جریان رودخانه‌ها که پدیده‌ای غیر قطعی، تصادفی و تأثیرپذیر از برخی عوامل طبیعی و غیر طبیعی می‌باشد، نقش مهمی در مدیریت کیفی منابع آب ایفا می‌نماید. با توجه به نواقص موجود در داده‌های آماری می‌توان از نتایج مدل‌های شبیه‌سازی به منظور کشف نواقص، اصلاح یا تکمیل داده‌ها استفاده نمود. در راستای بررسی وضعیت کیفی یک منبع آبی، شاخص‌هایی برای کنترل کیفیت منابع آب در نظر گرفته می‌شود. جهت تحقق این امر، غلظت مواد جامد محلول (TDS) و هدایت الکتریکی (EC) ایستگاه هیدرومتری گراب واقع در رودخانه آب شیرین، برای پیش‌بینی و شبیه‌سازی تغییرات شوری مورد ارزیابی قرار گرفته است. در مدل‌های پیش‌بینی، با حفظ پیوستگی زمانی از ورودی‌های تأخیری ماهانه کل جامدات محلول برای تخمین شوری استفاده شده است و در مدل‌های شبیه‌سازی به دلیل عدم لزوم حفظ پیوستگی زمانی و کاهش خطای مدلسازی‌ها، ترکیب تصادفی مجموع آنیون‌ها و کاتیون‌ها به عنوان ورودی مدل مورد استفاده قرار گرفته است. در این مطالعه الگوریتم‌های هوشمند شبکه‌های عصبی مصنوعی و فازی-عصبی، برای مدل‌سازی سری‌های زمانی که شرایطی از قبیل ایستایی را برای به‌کارگیری تکنیک‌های کلاسیک ندارند، مورد استفاده قرار گرفته‌اند. نتایج، حاکی از عملکرد تقریبا مشابه دو روش فوق با دقت قابل قبولی در مدل‌سازی پارامترهای کیفی حوضه مطالعاتی می‌باشد. در پایان با توجه به نتایج بدست آمده، مدل نروفازی در مقایسه با شبکه عصبی دارای عدم قطعیت کمتری در مقادیر خروجی می‌باشد؛ به طوری که در عرض محدوده‌ی اطمینان اکثر مدلسازی‌ها، عملکرد بهتری از خود نشان می‌دهد.

فصل اول: مفاهیم اولیه

1-1- مقدمه

یکی از مهم‌ترین عوامل توسعه هر منطقه در دسترس بودن منابع آب با کیفیت است. شناخت وضعیت آلودگی رودخانه‌ها سبب گردیده است، برنامه‌ریزی‌های مدیریتی به منظور کنترل کیفیت آب رودخانه‌ها در آینده از اهمیت بیشتری برخوردار ­گردد. پیش‌بینی کیفیت جریان رودخانه‌ها در بازه‌های زمانی آینده، با وجود تاثیرپذیری از برخی عوامل طبیعی و غیر طبیعی، نقش مهمی در مدیریت کیفیت منابع آب ایفا می‌نماید.

با پیش‌بینی نمودن کیفیت جریان رودخانه‌ها علاوه بر مدیریت بهره‌برداری منابع آب به منظور تأمین نیاز، و اجازه‌ی برداشت‌های کشاورزی و صنعتی بیشتر در بازه‌های زمانی که رودخانه از آلودگی بیشتری برخوردار است می‌توان با استفاده از مسیرهای انحرافی از ورود جریان‌های با بار آلودگی بالا که تأثیر نامطلوبی بر کیفیت آب مخازن دارد جلوگیری به عمل آورد. همچنین به دلیل وجود نقص داده‌های آماری در داده‌های کمی و کیفی ایستگاه‌های هیدرومتری می‌توان از نتایج مدل‌ شبیه‌سازی پارامترهای کیفی به منظور صحت، کشف نواقص، اصلاح یا تکمیل داده‌ها استفاده نمود. مدل‌های تجربی که بدون توجه به پارامترهای مورد استفاده، سعی در ایجاد رابطه‌ای بین داده‌های ورودی و خروجی دارند به مدل‌های هوشمند مشهور هستند. در واقع منطق فازی، محاسبات عصبی و الگوریتم‌های ژنتیک شالوده‌های علم محاسبات نرم را تشکیل می‌دهند. بر خلاف محاسبات سخت[1]، محاسبات نرم[2] با عدم قطعیت موجود در دنیای واقعی سازگار می‌باشد. می‌توان اصول پایه در محاسبات نرم را در قالب یک جمله و به صورت زیر بیان نمود:

«بهره برداری از تلورانس نادرستی، عدم قطعیت و حقیقت جزئی^[3] در راستای رسیدن به یک راه حل انعطاف پذیر، محکم و کم هزینه»[63]

در پیش‌بینی پارامترهای کیفی می‌توان از تاخیرهای زمانی همان پارامتر، به دلیل فراوانی و دسترسی بیشتر نسبت به سایر پارامترها از جمله دبی، دما، رنگ و … به عنوان ورودی‌های مدل استفاده کرد. در واقع یکی از روش‌های پیش‌بینی فرایندهای طبیعی و غیر طبیعی از جمله آلودگی، استفاده از سری‌های زمانی تاخیری همان پارامتر به عنوان پیش‌بینی کننده می‌باشد. 1- هدف اصلی در این تحقیق استفاده از مدل‌های هوشمند شبکه عصبی و فازی-عصبی در تخمین شوری یک گام زمانی آینده با بررسی تاثیر سری های زمانی تاخیری ماهانه، در منطقه مورد مطالعه می‌باشد.

2- در ادامه مسئله شبیه‌سازی TDS با استفاده از غلظت یون‌های مختلف موجود در آب، PH و دبی به عنوان ورودی مدل‌ها مورد بررسی و تحلیل قرار گرفته است. تغییرات TDS با دیگر پارامترهای کیفی در رودخانه‌های مختلف محاسبه شده که در بین این پارامترها مجموع آنیون و مجموع کاتیون به عنوان ورودی‌های مدل شبیه‌سازی انتخاب شده است و نتایج مربوط به هر کدام از مدل‌ها مورد بحث و بررسی قرار گرفته است.

2-1- پیشبینی هیدرولوژیکی

پیش‌بینی^[1] در هیدرولوژی به معنی تخمین شرایط هیدرولوژیکی و هواشناسی در یک بازه زمانی خاص می‌باشد. پیش‌بینی‌های هیدرولوژیکی را می‌توان به دو دسته کوتاه مدت و بلند مدت تقسیم نمود. پیش‌بینی‌های کوتاه مدت اغلب دارای افق زمانی در حد چند روز می‌باشند و به منظور هشدار و بهره‌برداری زمان واقعی سیستم‌های منابع آب به کار می‌روند. در مقابل پیش‌بینی‌های بلند مدت، دارای افق زمانی بیش از یک هفته تا یک سال می‌باشند و برای مدیریت منابع آب مانند تخصیص آب برای آبیاری و کاهش اثرات خشکسالی از طریق مدیریت منابع آب به کار می‌روند.

پیش‌بینی کوتاه مدت معمولاً از دقت بیشتری برخوردار بوده و آسان‌تر به دست می‌آید. روابط ریاضی و فیزیکی برای این پیش‌بینی‌ها بیشتر مورد توجه قرار گرفته و قابلیت شبیه‌سازی بهتری دارند. در مقابل پیش‌بینی‌های بلند مدت به علل مختلف دارای خطای بیشتری بوده و از پیچیدگی‌های بیشتری در مدل‌سازی و شبیه‌سازی برخوردارند. به همین اندازه اهمیت آن‌ها برای یک سیستم مدیریت منابع آب بسیار زیاد می‌باشد به طوری که افزایش میزان اندکی از دقت در این پیش‌بینی‌ها فواید زیادی را عاید سیستم بهره برداری خواهد نمود. نخستین و بدیهی‌ترین فایده حاصل از پیش‌بینی‌ها با افق‌های زمانی بلند مدت، پویاتر شدن تصمیم گیری‌های مبتنی بر ذخیره و آزاد سازی آب می‌باشد [14].

از این رو پیش‌بینی‌های ماهانه و فصلی مربوط به پارامترهای کیفی رودخانه‌ها و تغییرات شوری جزء پیش‌بینی‌های بلند مدت محسوب می‌شود و نتایج حاصل از این پیش‌بینی‌ها در مدیریت کیفیت منابع آب اهمیت بسزایی دارد.

دسته بندی: فنی و مهندسی » عمران

تعداد مشاهده: 195 مشاهده

فرمت فایل دانلودی:.zip

فرمت فایل اصلی: word

حجم فایل:7,481 کیلوبایت

 قیمت: 12,000 تومان
پس از پرداخت، لینک دانلود فایل برای شما نشان داده می شود.   پرداخت و دریافت فایل

برچسب ها: ارزیابی عملکرد مدل‌ های هوشمند نروفازی شبکه‌ های عصبی مصنوعی پیش‌ بینی و شبیه‌ سازی پارامتر کیفی TDS رودخانه‌ ها

انواع شیر های فشار شکن

انواع شیر های فشار شکن

دسته بندی : فنی و مهندسی » مکانیک

جزئیات و دریافت

دسته بندی: فنی و مهندسی » مکانیک

تعداد مشاهده: 205 مشاهده

فرمت فایل دانلودی:.pptx

فرمت فایل اصلی: .pptx

تعداد صفحات: 13

حجم فایل:6,127 کیلوبایت

 قیمت: 1,000 تومان
پس از پرداخت، لینک دانلود فایل برای شما نشان داده می شود.   پرداخت و دریافت فایل

• محتوای فایل دانلودی:
  پاورپوینت شیرهای کنترل فشار
  
  

برچسب ها: انواع شیر های فشار شکن

کتاب رازموفقیت انتونی رابینز

کتاب رازموفقیت انتونی رابینز

دسته بندی : علوم انسانی » روانشناسی و علوم تربیتی

جزئیات و دریافت

توضیحات محصول : مطالعه کتاب شمارا قادرمی سازد تا بتوانید مانند نویسنده فکرکنید.درآن لحظات جادویی که دراعماق  جنگلھای آردن فرومیروید ویلیام شکسپیرھستید.

درآن ھنگام که درجزیره گنج دچارکشتی شکستگی  می شوید رابرت لوئیز استیونسون و وقتی در والدن با طبیعت سخن میگویید ھنری دیوید توروھستید. کم کم  مانند آنان فکرمیکنید .

مانندآنان احساس میکنید،وازقدرت خیال خود مانند آنان بھره مند می شوید .
مرجع ھای آنان مال شما می شوند وتا مدتھا پس ازمطالعه کتاب درذھن شما باقی می مانند.

دانلود کتاب رازموفقیت انتونی رابینز

ھمه ما رویاھا وآرزوھایی داریم ...ھمه ما دراعماق روح خود میخواھیم باورکنیم که دارای موھبت خاصی ھستیم،میتوانیم تغییروتفاوتی ایجادکنیم،میتوانیم به طریق خاصی دردیگران نفوذ کنیم و
میتوانیم جھان فعلی را بهصورت دنیای بھتری درآوریم.
آرزوی شماچیست؟ شاید رویایی است که آنرا فراموش کرده ایدویا در شرف زوال ونابودی است .اگر
آرزوی شماعملی می شد،وضع امروزی شماچگونه بود؟
اکنون چند لحظه وقت صرف کنید ودر رویا وآرزوی خود فرو بروید و ببینیدخواسته واقعی شما در زندگی چیست؟و...............

در فروشگاه فایل پدیده می توانید با قیمت مناسب بهترین کتابها مطالب منابع دروس دانشجویی تمام رشته ها و مطالب روانشناسی و... را دانلود کرده و مورد  استفاده قرار دهید

برای خرید دیگر منابع رشته ها به فروشگاه فایل پدیده ، لینک پایین مراجعه نمایید.   http://yourpadideh.forushgahfile.com

http://stufile.ir/profile/٤٣٩  

  http://stufile.ir/?ref=439

دسته بندی: علوم انسانی » روانشناسی و علوم تربیتی

تعداد مشاهده: 156 مشاهده

فرمت فایل دانلودی:.zip

فرمت فایل اصلی: pdf

تعداد صفحات: 83

حجم فایل:1,062 کیلوبایت

 قیمت: 3,000 تومان
پس از پرداخت، لینک دانلود فایل برای شما نشان داده می شود.   پرداخت و دریافت فایل

• محتوای فایل دانلودی:
  Pdfنوع فایل:
  
  سایز: 1.03kb
  
  تعداد صفحه:83
  
  قیمت30000ریال
  
  

برچسب ها: دانلود کتاب رازموفقیت انتونی رابینز دانلود کتاب رازموفقیت انتونی رابینز دانلود کتاب رازموفقیت انتونی رابینز فروشگاه دانشجویی بهار فروشگاه دانشجویی فروشگاه بهار کسب درآمد اینترنتی کسب درآمد از اینترنت همکاری در فروش فایل

برچسب ها: GMAWMIGMAGMIGMAGجوشکاری با قوس الکترود با گاز محافظپاورپونت ارائه جوشکاری GMAWجوشکاری GMAW

برچسب ها: GMAWMIGMAGMIGMAGجوشکاری با قوس الکترود با گاز محافظپاورپونت ارائه جوشکاری GMAWجوشکاری GMAW

پاورپوینت جامع و کامل در مورد جوشکاری با قوس الکترود با گاز محافظ (GMAW (mig/mag

پاورپوینت جامع و کامل در مورد جوشکاری با قوس الکترود با گاز محافظ (GMAW (mig/mag

دسته بندی : فنی و مهندسی » مواد و متالوژی

جزئیات و دریافت

کلیه نکات فنی و نگارشی موردنیاز در ساخت پاورپوینت رعایت شده است.

شماره صفه - شماره شکل ها -  . . .

مقدمه

تعریف

تجهیزات

مواد مصرفی

گازهای محافظ

متغیرهای فرآیند

عیوب جوشکاری در GMAW

مزایا و محدودیت‌ها

کاربردها

منابع و مراجع

دسته بندی: فنی و مهندسی » مواد و متالوژی

تعداد مشاهده: 180 مشاهده

فرمت فایل دانلودی:.zip

فرمت فایل اصلی: pptx

تعداد صفحات: 25

حجم فایل:4,914 کیلوبایت

 قیمت: 3,000 تومان
پس از پرداخت، لینک دانلود فایل برای شما نشان داده می شود.   پرداخت و دریافت فایل

• راهنمای استفاده:
  قبل از اجرای فایل پاورپوینت فونت های موجود در فایل زیپ را در مسیر زیر در سیستم خود کپی کنید.

  C:\Windows\Fonts

  
  

  
  
  
• محتوای فایل دانلودی:
  مقدمه
  تعریف
  تجهیزات
  مواد مصرفی
  گازهای محافظ
  متغیرهای فرآیند
  عیوب جوشکاری در GMAW
  مزایا و محدودیت‌ها
  کاربردها
  منابع و مراجع
  
  

برچسب ها: GMAWMIGMAGMIGMAGجوشکاری با قوس الکترود با گاز محافظپاورپونت ارائه جوشکاری GMAWجوشکاری GMAW