دانلود مقاله Different Algorithms Comparison of Neuralدرnetwork

دانلود مقاله Different Algorithms Comparison of Neuralدرnetwork Based Analysis and Prediction of a Comprossor’s Characterestic Performance Map با word دارای 6 صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است
فایل ورد دانلود مقاله Different Algorithms Comparison of Neuralدرnetwork Based Analysis and Prediction of a Comprossor’s Characterestic Performance Map با word کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه و مراکز دولتی می باشد.
این پروژه توسط مرکز مرکز پروژه های دانشجویی آماده و تنظیم شده است
توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی دانلود مقاله Different Algorithms Comparison of Neuralدرnetwork Based Analysis and Prediction of a Comprossor’s Characterestic Performance Map با word،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد
بخشی از متن دانلود مقاله Different Algorithms Comparison of Neuralدرnetwork Based Analysis and Prediction of a Comprossor’s Characterestic Performance Map با word :
سال انتشار: 1388
محل انتشار: هشتمین همایش انجمن هوافضای ایران
تعداد صفحات: 6
چکیده:
The difficulties, due to a lack of information about stage-by-stage axial-compressor performance, are analyzed. To overcome these issues, a three-layer back-propagation neural-network applied Levenberg-Marquardt and conjugate gradient algorithms are presented and discussed. Three different conjugate gradient algorithms as Fletcher-Reeves, Polak-Ribiere and Powell-Beale are used to predict the compressor’s characteristic performance map and the results are compared with the data from the solution of Levenberg-Marquardt algorithm. The experimental data provided by manufacturers are used for the neural-network training. Comparison of results shows that a Fletcher-Reeves algorithm has a better agreement with off-design data from the Levenberg-Marquardt algorithm. The results can be used for the development of an off-design model or overall dynamic simulation of the behavior of a gas-turbine power-plant.

کلمات کلیدی :