انواع سازوکار زمانبندی متغیر سوپاپها

اختصاصی از فی موو انواع سازوکار زمانبندی متغیر سوپاپها دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

انواع سازوکار زمانبندی متغیر سوپاپها

۱. سازوکار تغییر زاویه بادامک 

زمانبندی متغیر سوپاپ از نوع تغییر زاویه بادامک ساده‌ترین، ارزانترین، و متداول‌ترین سازوکاری استکه درحال حاضر مورد استفاده قرار می گیرد. اساسا این سازوکار زمانبندی سوپاپها را با تغییر دادن زاویه زمانبندی میل بادامک تغییر می‌دهد.

به عنوان مثال در سرعت زیاد میل بادامک تنفس به اندازه 30 درجه چرخانده می‌شود تا سوپاپ هوا زودتر بازشود. این حرکت با استفاده از عملگر هیدرولیکی اعمال شده و مقدار جابجایی موردنیاز توسط سیستم کنترل الکترونیک موتور مراقبت و تنظیم می‌شود

توجه داشته باشید که سازوکار تغییر زاویه بادامک نمی‌تواند زاویه بازبودن سوپاپ را تغییر دهد و فقط دیر یا زود باز شدن سوپاپ تنفس را تغییر می‌دهد. در نتیجه اگر سوپاپ هوا زود باز شود، زود هم بسته می‌شود و اگر دیر باز شود، دیرهم بسته می‌شود.

همچنین نمی‌تواند کورس بازشدن سوپاپ را نیز تغییر دهد. با این وجود ساده‌ترین، و ارزانترین شکل سازوکار زمانبندی متغیر سوپاپ محسوب می‌شود. زیرا برخلاف سایر سازوکارها که برای هر سیلندر یک عملگر مستقل نیاز دارد، این سازوکار برای هر میل بادامک تنها به یک عملگر هیدرولیکی نیاز دارد

تغییر پیوسته یا گسسته زاویه میل‌بادامک

ساده‌ترین سازوکار تغییر زاویه بادامک فقط 2 یا 3 نقطه ثابت برای تغییر زاویه دارد، مثلا زاویه 0 و 30 درجه. سیستم بهتر سازوکار تغییر پیوسته زاویه بادامک می‌باشد که هر زاویه‌ای بین 0 تا 30 درجه را برحسب سرعت پوشش می‌دهد.

واضح استکه بدین ترتیب زمانبندی بهنیه برای هرسرعتی قابل تنظیم است، ضمن آنکه تغییرات نیز با پیوستگی صورت می‌گیرد که مزیت مهمی است. برخی طراحیها مانند سیستم:

BMW: VANOS (VAriable NOckenwellenspreizung, Variable Camshaft Lobe Separation)

برروی هر دو میل بادامک تنفس و تخلیه سازوکار تغییر پیوسته زاویه بادامک قرار دارد و موجب می‌شود تا قیچی سوپاپ یا همپوشانی بیشتری بدست آمده و بازدهی بیشتری حاصل شود.

به همین دلیل است که خودروی M3 3.2 از نمونه قبلی خود M3 3.0که فقط روی میل بادامک تنفس عملگر تغییر پیوسته زاویه بادامک دارد، بازدهی بیشتری داشته و قدرت 100 اسب بخار در هر لیتر تولید می‌کند.در سری E46این سازوکار برروی میل بادامک تنفس 40 درجه و بروی میل بادامک دود 25 درجه تغییر زاویه ایجاد می‌کند

تعداد صفحات: 15

انواع گل

اختصاصی از فی موو انواع گل دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مقاله با عنوان انواع گل در فرمت ورد و شامل مطالب زیر می باشد:

گل میخک - گلی با رنگهای زیاد
قاصدک : Dandelion
پرورش گل محبوبه شب ( یاس شب)
کلیویا، با گل نارنجی و قرمز
گل یاس چمپاJasminum
گل نرگس درختی
گل صد تومانی، گل پادشاه
گل عنکبوتی
گل مینای ماندنی
گل نیلوفر آبی
گل آنتوریوم
گل برف یا موگه
گل خطمی
گل ادونتوگلوسم

پایان نامه انواع سیستم های بارکدینگ 94 ص

اختصاصی از فی موو پایان نامه انواع سیستم های بارکدینگ 94 ص دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پایان نامه انواع سیستم های بارکدینگ  94 ص - فایل بصورت word میباشد

دانلود تئوری یادگیری و انواع آن

اختصاصی از فی موو دانلود تئوری یادگیری و انواع آن دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فایل بصورت ورد (قابل ویرایش) و در 85 صفحه می باشد.

این متن بر دو نظریه اصلی تمرکز دارد. نظریه اول (H1) مربوط می شود به یادگیری درون سازمانی (intra - organizational learning)  که بر اثرات شاخصهای سازمان یادگیرنده در تأمین کنندگان بریتانیایی بر یادگیری سازمانی حاصله شان تاکید دارد.

نظریه (فرضیه) دوم (H2) در مورد یادگیری (بین سازمانی) است inter-organization learning که بر این مضوع تاکید دارد که شاخص های سازمان یادگیرنده بصورت برجسته ای از برخی اشکال ارتباط میان خودروسازان و تامین کنندگان حاصل می شود.

شاخص های سازمان یادگیرنده: کار سیستمی و یادگیری سیستمی – جریان آزاد افقی و عمودی اطلاعات

تعلیم و ترذبیت تمام نیروهای کاری – تفکر سیستماتیک و مدلهای ذهنی – سیستم پاداش یادگیری برای کارکنان بهبود مستمر کار – لابراتوارهای یادیگیری و آزمایش های ثابت – مدیریت مشارکتی و مدریت سلسله مراتبی نامتمرکز انعطاف پذیری شرکت – استراتژی و کارکنان – فرهنگ یادیگری

دانلود پایان نامه بررسی کاربرد انواع دسته بندی ها در حاشیه نویسی خودکار تصاویر پزشکی

اختصاصی از فی موو دانلود پایان نامه بررسی کاربرد انواع دسته بندی ها در حاشیه نویسی خودکار تصاویر پزشکی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

در حاشیه‌نویسی تصاویر پزشکی معمولاً تولید چهار بخش اطلاعاتی در مورد تصاویر لازم است. این بخش‌ها، شامل اطلاعاتی درباره تکنیک تهیه تصویر، اندام، جهت عکس‌برداری و سیستم بیولوژیکی است.

حاشیه‌نویسی خودکار تصاویر با استفاده از سیستم یادگیری ماشین برای دسته بندی تصاویر به رده‌های مختلف انجام می‌شود، به طوری‌که هر کلمه معرف یک دسته است. ورودی سیستم یادگیری ماشین ویژگی‌های مستخرج از تصویر است. در حاشیه‌نویسی تصاویر پزشکی اگر تنها از یک دسته بندی کننده برای تولید هر چهار بخش اطلاعاتی تصویر استفاده شود، برای رسیدن به کارایی مناسب باید از تعداد بیشتری ویژگی مستخرج از تصویر استفاده کرد. این موضوع منجر به بالا رفتن طول بردار ورودی دسته بندی کننده می‌شود.

استخراج ویژگی‌ها از طریق استفاده از دسته بندی و شبکه عصبی انجام‌شده است. به‌منظور تولید سیستم بهینه برای هر بخش ابتدا ویژگی‌های مناسب هر بخش انتخاب‌شده است. این انتخاب بر اساس تأثیر ویژگی یا مجموعه ویژگی‌ها در تشخیص بخش مربوطه با استفاده از دسته بندی کننده‌هایی مانند دسته بندی سلسله مراتبی انجام می‌شود.

در دنیای امروز با توسعه و گسترش سریع تصویرسازی دیجیتال و در دسترس بودن ابزار آن از جمله دوربین‌های دیجیتال، با حجم بالایی از اطلاعات در قالب تصویر مواجه هستیم. از طرفی به اشتراک گذاشتن تصویر در اینترنت امروزه بسیار رایج است. به طوریکه تعداد تصاویر موجود در آرشیو وب سایت ها در سال 2007، برابر با 250 میلیون تصویر بوده که بین پنج میلیون کاربر به اشتراک گذاشته شده است. مدیریت وبازیابی کارا و مؤثر این تصاویر به ویژه توسط ماشین‌ها یکی از چالش‌های موجود در این زمینه است. دو روش اصلی در بازیابی تصاویر وجود دارد. این روش‌ها عبارت‌اند از: بازیابی تصاویر بر اساس محتوا[1] و بازیابی تصاویر براساس مفهوم[2]. در روش بازیابی براساس محتوا ورودی سیستم یعنی درخواست مورد بازیابی، می‌تواند تصویر نمونه یا ویژگی‌های بیان کننده ی محتوای تصویر (ویژگی‌های سطح پایین ۳) باشد، درحالی که خروجی سیستم شامل تصاویر شبیه به تصویر ورودی یا حاوی ویژگی‌های مذکور است [1]. ویژگی‌های سطح پایین تصاویر ویژگی‌هایی مانند رنگ، بافت، شکل و غیره است که با استفاده از تکنیک‌های پردازش تصویر قابل استخراج است. این نوع درخواست در بیشتر موارد مشکل و پیچیده است زیرا در بسیاری مواقع آن چه کاربر جست وجو می‌کند با تصویر نمونه یا ویژگی‌های سطح پایین آن قابل توصیف نیست. این موضوع یکی از نقاط ضعف این روش‌ها محسوب می‌شود.

فصل 1-    کلیات تحقیق
1-1-    مقدمه
1-2-    بیان مسئله
1-3-    انگیزه تحقیق
1-4-    مؤلفه‌های تولید سیستم حاشیه نویسی خودکار
1-5-    اهداف و فرضیات
1-6-    ساختار سمینار
1-7-    مقدمه
1-8-    معرفی روش‌های حاشیه نویسی تصاویر
1-9-    پیشینه تحقیق
1-10-    خلاصه
1-11-    مقدمه
مجموعه آموزش
استخراج ویژگی‌ها
بررسی تعدادی از الگوریتم های‌ یادگیری ماشین
درخت‌های خوشه بندی پیش بینی (PCT
s)
معیارهای کارایی سیستم
خلاصه
1-12-    نتیجه گیری
1-13-    پیشنهادها
شکل 3-1: دسته مرتبط به هر تصویر در مجموعه‌های سال‌های 2005 و 2006 و کد
 آن در سال 2007
شکل 3-2: کد مورد استفاده در حاشیه‌نویسی تصاویر پزشکی شامل 13 کاراکتر در 4 بخش
شکل 3-3: تصویر نمونه و کد IRMA متناظر همراه با معنی هر کاراکتر در کد
شکل 3-4: مراحل استخراج ویژگی از تصویر
شکل 3-5: همسایگی‌های
متقارن
به
ازای
مقادیر
مختلف
 و
 در استفاده از عملگر
شکل 3-6: مراحل محاسبه
 در همسایگی نقاط
شکل 3-7: مرکز جرم ناحیه (نقطه قرمز)
شکل 3-8: طول مختصات اصلی و ثانوی یک ناحیه
شکل 3-9: زاویه نشان‌دهنده جهت ناحیه
شکل 3-10: چندضلعی محدب دربرگیرنده ناحیه
شکل 3-11: (الف): شکل اصلی ناحیه، (ب): سوراخ‌های ناحیه پرشده
مقیاس
    
تصویر اصلی
تفاضل گاوسین
تصاویر هموار با استفاده از فیلتر گاوسی
شکل 3-12: تصاویر هموار شده در مقیاس‌های مختلف و محاسبه تفاضل گاوسین تصاویر
شکل 3-13: (الف): ضریب زاویه‌ای همسایگی‌های یک نقطه، (ب): برآیند آن‌ها در 8 جهت
شکل 3-14: جهت‌های مختلف و فاصله 4 بین دو نقطه
شکل 3-15: نگاشت نمونه‌ها به فضایی با ابعاد بالاتر در فرآیند تولید مدل در روش
شکل 3-16: مرزهای جداکننده دو کلاس با حاشیه‌های مختلف
شکل 3-17: تصویر
کردن
داده‌ها
به
یک
فضای
ویژگی
با
ابعاد بالاتر

جدول 3-1: توابع کرنل معروف
شکل 3-18: دسته بندی کننده
 سه کلاسی، (الف): یکی در مقابل همه، (ب): یکی در مقابل دیگری
شکل 3-19: نمونه‌ای از شبکه عصبی با یک لایه مخفی
شکل 3-20: درخت تصمیم‌گیری
جدول 3-2: معدل خطای حالت‌های مختلف پیش‌بینی بخش آناتومی کد با مقدار صحیح 463
1-1-1-    روش دستی
1-1-2-    روش‌های خودکار/نیمه خودکار
1-1-3-    روش‌های حاشیه نویسی خودکار مبتنی بر متن
1-1-4-    روش‌های مبتنی بر آنتولوژی
1-1-5-    روش‌های مبتنی بر زمینه
1-1-6-    روش‌های حاشیه نویسی خودکار مبتنی بر تصویر
مجموعه
تعریف حاشیه‌های هر تصویر بر اساس کد
ویژگی‌های قابل استخراج از تصاویر
پیش‌پردازش تصاویر
فیلتر تقویت
روش ایجاد هیستوگرام بافت الگوی باینری محلی
استخراج ویژگی با استفاده از روش‌های مبتنی بر شکل
تشخیص ویژگی‌های
تشخیص ویژگی‌های
استخراج ویژگی با استفاده از ماتریس وقوع
استخراج ویژگی با استفاده از فیلتر گابور
ماشین‌های بردار پشتیبان (
شبکه‌های عصبی مصنوعی
1-1-7-    وظیفه‌ی طبقه‌بندی چندبرچسبی (MLC)
نزدیک‌ترین
 همسایه
تکنیک‌های یادگیری ترکیبی
دقت
معدل خطا در سیستم حاشیه نویسی خودکار پزشکی

شامل 83 صفحه فایل word