انجام شبیه سازی پایان نامه نحوه پیاده سازی پایان نامه چیست پروژه هزینه مقاله شبیه سازی یک مقاله

انجام شبیه سازی پایان نامه نحوه پیاده سازی پایان نامه چیست پروژه هزینه مقاله شبیه سازی یک مقاله

انجام شبیه سازی پایان نامه نحوه پیاده سازی پایان نامه چیست پروژه هزینه مقاله شبیه سازی یک مقاله

انجام شبیه سازی پایان نامه نحوه پیاده سازی پایان نامه چیست پروژه هزینه مقاله شبیه سازی یک مقاله

انجام شبیه سازی پایان نامه چگونه یک مقاله را آموزش هزینه نحوه دانلود خرید شبیه سازی کنیم؟ روش مقالات پیاده سازی پایان نامه مقاله با در آماده متلب پایتون شده

انجام شبیه سازی پایان نامه در این مقاله یک ابر شبکه هوشمند با استفاده از CloudSim شبیه سازی شده است. پارامترهای مختلفی از قبیل تعداد ماشینهای مجازی (VM) ، اندازه تصویر VM ، VM RAM ، پهنای باند VM ، طول cloudlet ، و تأثیر آنها بر هزینه و زمان اتمام cloudlet در سیاست تقسیم منابع و زمان مشترک و فضا بررسی شده است. با افزایش تعداد نهانگاهها از ۶۸ به ۱۷۸ ، تعداد بیشتری از ابرپوشها در زمان تخصیص تقسیم زمان در مقایسه با سیاست تخصیص فضا ، اجرای خود را با زمان اتمام بالای کاور تکمیل کردند. روند مشابه مشاهده شده است که پهنای باند VM از ۱ Gbps به ۱۰ Gbps و VM RAM از ۵۱۲ MB به ۵۱۲۰ MB افزایش یافته است. هزینه پردازش با توجه به افزایش تعداد VM ، اندازه تصویر VM و طول ابر ، بصورت خطی افزایش یافته است. معماریهای مبتنی بر ابر ، چالش های بسیاری دارند ، از سخت افزار دارای ابعاد ضعیف گرفته تا زمان انتظار طولانی و مسائل مربوط به متعادل سازی منابع. بسته به صحت مدل انتزاعی از سیستم واقعی ، بسیاری از این مشکلات با استفاده از تکنیکهای مناسب ارزیابی عملکرد کاهش می یابد. اتخاذ تشریفات بیش از دیگری برای توصیف زیرساخت های در نظر گرفته شده ، نقش اساسی در دستیابی به این هدف دارد. به این معنا ، مولتی فرمالیسم خود را اثبات می کند که یک رویکرد مدل سازی قدرتمند است که هر مؤلفه سیستم را مطابق با مناسب ترین نمایندگی توصیف می کند. در این مقاله یک روش مدل سازی جدید با محور پیش بینی عملکرد معماری های ابری ، مناسب برای پیوستن به مزایای انتزاعات مدل سازی سطح بالا و جزئیات یک شبیه ساز تخصصی ارائه شده است. General Stochastic Petri Nets برای توصیف حجم کار و رفتار کاربران و برنامه های کاربردی استفاده می شود ، در حالی که Cloudsim ، یک شبیه ساز شناخته شده زیرساخت ابری ، برای قسمت ابر تصویب شده است. یک مطالعه موردی از یک نرم افزار ساده سازی Edge Computing برای نشان دادن اثربخشی رویکرد پیشنهادی ارائه شده است.

انجام شبیه سازی پایان نامه اگرچه مطالعات تجربی در مورد تأثیر خوراک (FS) و راه حل های رسم (DS) بر روی کاربردهای اسمز به جلو (FO) در ادبیات گزارش شده است ، اما مدل سازی ریاضی منظم با توجه به تغییر پویا در خواص محلول فاقد است. در این مطالعه ، مدل شبیه سازی غشای FO نامتقارن با استفاده از الگوریتم subroutines Aspen Plus-MATLAB تأسیس شد تا تأثیر قطبش غلظت (CP) ، انواع FS و DS و ویژگیهای آنها بر عملکرد FO را نشان دهد. مدل توسعه یافته با مقایسه شبیه سازی با نتایج تجربی تأیید شد. مدل با موفقیت عملکرد فرآیند FO را تحت تنوع گسترده ای از شرایط عملیاتی ، نرخ و غلظت جریان FS و DS پیش بینی می کند. این مدل نشان داد که تغییرات غلظت MCFDS بر خلاف سرعت جریان تأثیر قابل توجهی در شار آب (WF) دارد. WFs به دست آمده از آب دریا (SW) از ۵٫۲۸L / m2.h به ۴۲٫۰۸ LL / m2.h افزایش یافت زیرا MCFDS از ۱۵۰ گرم در لیتر به ۳۰۰ گرم در لیتر تغییر می یابد که مربوط به ۱۱٫۶۶٪ به ۴۵٫۳۳٪ بازیافت آب است. در مورد فاضلاب آبزی پروری مصنوعی (SAWW) ، WF های ۹٫۷۰L / m2.h به ۳۷٫۳۲L / m2.h از WF ها با افزایش غلظت MCFDS از ۵۰ گرم در لیتر به ۲۰۰ گرم در لیتر به ترتیب به نمایش گذاشته شدند. اثر CP متمرکز خارجی (CECP) در مورد SW و قابل توجه با SAWW قابل توجه بود. در حالی که ، افزایش غلظت MCFDS باعث افزایش شدت CP رقیق کننده داخلی (DICP) می شود. درجه DICP بستگی به مقاومت املاح (KD) لایه متخلخل دارد ، که با افزایش غلظت MCFDS (3/350 گرم بر لیتر) افزایش یافته بودند (۴٫۲۲-۵٫۸۸s / m). این مطالعه اثربخشی و مناسب بودن مدل توسعه یافته Aspen Plus-MATLAB را که شبیه سازی فرایند FO است ، نشان داد.
انجام شبیه سازی پایان نامه به منظور بهبود بهره وری انرژی و کنترل سیستم های پمپ حرارتی ، لازم است مدل های پویا تهیه شود که عملکرد واقعی آنها را به خوبی شبیه سازی کنند. علاوه بر این ، این مدلها به انجام کارهای بعدی تحقیقات مانند آزمایش مبرد جدید کربن کم کمک می کنند. مدل های مبتنی بر فیزیک مجموعه ای از قوانین فیزیک را دنبال می کنند که این مدل را به عنوان دقیق ترین ، همه کاره ترین و قوی ترین برای شبیه سازی سیستم های مختلف پمپ حرارتی توصیف می کند. با توجه به اینکه دینامیکی عناصر تنظیم کننده جریان جرم (کمپرسورها و دریچه ها) بسیار سریعتر از پویایی اجزای تنظیم کننده انتقال حرارت (مبدل های حرارتی) است ، پیچیدگی مدل معمولاً در حالت دوم قرار دارد. در این مقاله توضیح مفصلی از مدل پویای مبتنی بر فیزیک در Matlab / Simulink با استفاده از رویکرد حجم کنترل محدود اعمال شده بر روی مبدل حرارتی صفحه مبرد به مایع ارائه شده است. کندانسورها و مبدلهای حرارتی اواپراتور که در هر دو جریان ضد و موازی کار می کنند ، آزمایش های تجربی پویا انجام شده است. علاوه بر این ، تقریب تعداد جلدهای کنترل محدود مورد نیاز برای دستیابی به دقت مناسب ، در حالی که حفظ زمان شبیه سازی معقول ارائه شده است. نتایج شبیه سازی در مقایسه با تست های آزمایشی دقت بالایی را نشان می دهد. این با محاسبه خطای نرمال باقی مانده ، که در همه موارد بین ۱٫۱ E-04 و ۱٫۰ E-03 است ، اثبات شد. همچنین نتیجه گرفته شد که با استفاده از بیست جلد کنترل محدود ، بین صحت نتایج و زمان محاسبات توافق خوبی وجود دارد.
انجام شبیه سازی پایان نامه آزمایشگاه ها بخشی جدایی ناپذیر از هر دوره مهندسی هستند. آنها در معرض دانش آموزان در معرض ابزارها و وسایل مهندسی واقعی قرار می گیرند. آنها همچنین می توانند فرصتی را برای دانش آموزان فراهم کنند تا یاد بگیرند که در گروه کار مشترک داشته باشند. در این مقاله ابزارهای مختلف شبیه سازی مورد استفاده در آزمایشگاههای مهندسی مجازی ارائه شده است. نوع محیط های شبیه سازی و مزایا و معایب آنها به طور خلاصه همراه با نمونه هایی از برخی برنامه های شبیه ساز تجاری در دسترس توضیح داده شده است. علاوه بر این ، استفاده از بسته شبیه سازی MATLAB در آموزش مهندسی با آزمایش مهمی که از حوزه مهندسی برق و الکترونیک گرفته شده نشان داده شده است.
انجام شبیه سازی پایان نامه برای غنی سازی خدمات فراهم کند. SoR این پتانسیل را دارد تا زیرساخت های فعلی اینترنت را به یک بستر نوآوری مبتنی بر اطلاعات و باز تبدیل کند. برای ارزیابی کارایی برنامه ها و خدمات مبتنی بر SoR ، یک شبیه ساز خاص مورد نیاز است. اگرچه شبیه ساز NS2 عملکرد بارگذاری را شبیه سازی نمی کند ، اما یک شبیه ساز شبکه شناخته شده است و منابع بسیاری برای ارزیابی وجود دارد. در این تحقیق ، ما سه ماژول جدید برای پلتفرم NS2 پیاده سازی کرده ایم تا مفاهیم یک SoR ، یک عامل SoR ، یک ظرف بسته و یک آنالایزر بسته را آزمایش کنیم. نماینده SoR می تواند برنامه و لایه های فیزیکی ماژول NS2 را با یک عملکرد اضافی که بتواند داده های کاربر را به عنوان یک بار واقعی انجام دهد به هم متصل کند و آن را به بسته IP وصل کند. بسته بسته بندی یک ماژول بهبود یافته NS2 است که می تواند داده های کاربر را ردیابی کرده و اطلاعات ردیابی را پیوند دهد. شبیه سازی موفقیت آمیز برای انتقال بسته بسته به پایان با تأخیر تحویل بسته ۰٫۰۲s نسبت به تحویل معمولی بسته NS2 انجام شده است. روتر NS2 برای تجزیه و تحلیل جریان بسته ها و مسیریابی مجدد بسته های محور بهبود یافته است. مسیریابی مجدد بسته محور محتوا با تاخیر اضافی ۰٫۰۱s برای تحویل بسته پایان به پایان رسیده است. نتیجه نشان می دهد که Deep Packet Inspection و شبکه محور محتوا در یک شبکه مبتنی بر SoR قابل دستیابی هستند.
انجام شبیه سازی پایان نامه دلایل زیادی وجود دارد که ممکن است بخواهیم داده ها را در R شبیه سازی کنیم ، و می توانم بتوانم داده ها را شبیه سازی کنم تا در کار روزانه من فوق العاده مفید باشند. اما چگونه کسی شروع به شبیه سازی داده ها می کند؟
امروز می خواهم نگاهی دقیق تر به برخی از توابع R بیاندازیم که برای شبیه سازی داده ها برای آشنایی با آنها مفید هستند. این توابع همه از بسته های پایه R است ، نه در بسته های الحاقی ، بنابراین ممکن است برخی از آنها قبلاً برای شما آشنا باشند.
متغیرهای کمی را از طریق تولید عدد تصادفی با rnorm () ، runif () و rpois () شبیه سازی کنید.
متغیرهای شخصیت ایجاد کنید که گروه ها را از طریق rep () نشان می دهند. ما در مورد چگونگی ایجاد بردارهای شخصیت با الگوهای تکرار شونده مختلف تحقیق خواهیم کرد.
با استفاده از توابع از دو مرحله اول بالا ، داده ها را با متغیرهای کمی و دسته ای ایجاد کنید.
یاد بگیرید که از تکرار () برای تکرار فرایند شبیه سازی داده بارها استفاده کنید.

تولید اعداد تصادفی


یک روش آسان برای تولید داده های عددی ، کشیدن اعداد تصادفی از برخی توزیع ها است. این کار را می توان از طریق توابع تولید انحراف تصادفی انجام داد. این توابع همیشه با r (برای “تصادفی”) شروع می شوند. توزیع های اساسی که بیشترین استفاده را برای تولید اعداد تصادفی انجام می دهم توزیع عادی (rnorm ()) و یکنواخت (runif ()) است. ما امروز به مواردی دیگر نگاه خواهیم کرد ، به علاوه توزیع Poisson (rpois ()) برای تولید شمارش گسسته. توزیع های دیگری نیز وجود دارد که بعنوان بخشی از بسته بندی آمار (به عنوان مثال ، زیرین ، F ، ورود به سیستم عادی ، بتا ، نمایی ، گاما) وجود دارد و همانطور که تصور می کنید ، حتی در بسته های الحاقی نیز موجود است. من به تازگی نیاز به تولید داده هایی از توزیع Tweedie برای تست یک ابزار مدل سازی داشتم که می توانم از طریق بسته بندی tweedie انجام دهم.

توابع r برای توزیع انتخابی اساساً به همان روش کار می کنند. ما در اولین آرگومان (n) تعداد عدد تصادفی را که می خواهیم تولید کنیم تعریف می کنیم و سپس پارامترهایی را برای توزیع که می خواهیم از آنها ترسیم کنیم تعریف می کنیم. این کار با عمل راحت تر مشاهده می شود ، بنابراین شروع می کنیم.
rnorm () برای تولید اعداد تصادفی از توزیع عادی

مطب پیشنهادی :
موضوع پایان نامه پرستاری کارشناسی ارشد و دکتری

من از rnorm () بسیار استفاده می کنم ، گاهی اوقات با دلیل خوب و در مواردی دیگر که به تعدادی شماره احتیاج دارم و واقعاً به آنها اهمیت نمی دهم. 

سه دلیل برای rnorm وجود دارد (). از بخش استفاده از مستندات:

rnorm (n ، میانگین = ۰ ، sd = 1)

آرگومان n تعداد مشاهداتی است که می خواهیم تولید کنیم. آرگومان های متوسط ​​و sd نشان می دهند که مقادیر پیش فرض پارامترها چیست (توجه داشته باشید که sd انحراف استاندارد است نه واریانس). همه توابع r دارای پیش فرض در آرگومان های پارامتر مانند این نیستند.

برای به دست آوردن ۵ عدد تصادفی از یک عادی (۰،۱)

(مثل استاندارد عادی) توزیع ما می توانیم کدی مانند این را بنویسیم:

rnorm (5)

[۱] ۰٫۶۴۴۰۴۱۸ ۰٫۶۲۷۸۵۱۰ -۰٫۱۷۲۹۲۸۵ -۱٫۹۲۷۷۹۸۲ ۱٫۳۴۲۷۴۷۲

دو مورد در مورد این کد و خروجی مورد بحث وجود دارد.

انجام شبیه سازی پایان نامه ابتدا کد ۵ عدد برای من بدست آورد ، این همان چیزی است که من می خواستم. با این حال ، کد کاملاً مشخص نیست. آنچه من از آن به عنوان رمزگذاری تنبل می توانم به آن اشاره کنم می تواند برای کسی که کد من را می خواند (یا برای شخص آینده من کد خواندن کد من) رازآلود باشد. از آنجا که من از مقادیر پیش فرض برای میانگین و sd استفاده کردم ، دقیقاً مشخص نیست که من از چه عکسی توزیع کردم.
نوشتن استدلال در کد واضح تر

در اینجا کد واضح تری برای انجام همان کار وجود دارد ، جایی که من استدلال های انحراف میانگین و استاندارد را به صراحت می نویسم حتی اگر من از مقادیر پیش فرض استفاده می کنم. مطمئناً لازم نیست که همیشه اینگونه مراقب باشید ، اما فکر نمی کنم در شرایطی قرار داشته باشم که داشتن کد شفاف بد بود.

rnorm (n = 5 ، میانگین = ۰ ، sd = 1)

مطب پیشنهادی :
نوشتن انگیزه نامه | نحوه نگارش انگیزه نامه یا SOP

[۱] ۰٫۴۰۳۷۲۵۱ ۰٫۴۱۷۰۹۲۶ -۰٫۶۸۰۴۴۴۳ -۰٫۵۹۶۱۵۳۸ -۰٫۳۲۸۳۵۴۳


تنظیم دانه تصادفی برای اعداد تصادفی قابل تکرار


دوم ، اگر این کد را دوباره اجرا کنیم ، شماره های مختلفی دریافت خواهیم کرد. برای به دست آوردن اعداد تصادفی قابل تکرار باید دانه را از طریق set.seed () تنظیم کنیم.

اطمینان از اینكه شخص دیگری بتواند هنگام اجرای كد مشابه ، نتایج شما را دقیقاً تولید كند ، می تواند در تدریس مطلوب باشد. همچنین برای نشان دادن یک مسئله کد نویسی ، مثلاً اگر از یک سؤال کد در Stack Overflow سؤال می کنید ، مفید است. همچنین وقتی عملکردی را برای شبیه سازی می سازم ، می توانید بذر را تنظیم کنید و می خواهم مطمئن باشم که به درستی کار می کند. در غیر این صورت در اکثر شبیه سازی ها ما واقعاً نمی خواهیم یا لازم نیست بذر را تنظیم کنیم.

انجام شبیه سازی پایان نامه در این مقاله ، تمرکز بر شبیه سازی ترافیک دو محل اتصال T-مجاور در ساعات شلوغی واقع در Jalan Universiti در شهر Skudai ، Johor ، مالزی است. این مطالعه با هدف شبیه سازی ترافیک موجود در شبکه به منظور فهم و تحلیل تنگناهای آن و ارائه راه حل هایی برای بهبود آن انجام شده است. مدل شبیه سازی با نرم افزار ARENA تهیه شده است و نتیجه اولیه نشان می دهد که در یکی از مسیرها صف قابل توجهی وجود دارد ، بازوی C. یک مدل با چراغ راهنمایی برای رفع این مشکل پیشنهاد شده است. نتایج به دست آمده از مدل بهبود یافته نشان داد که میانگین زمان انتظار در بازوی C 67٪ کاهش یافته است. علاوه بر این ، میانگین زمان انتظار صف در کل سیستم ۵۳٪ کاهش یافته است. علاوه بر این ، در این مقاله نشان داده شد که چگونه می توان نرم افزار Arena را برای شبیه سازی مشکلات ترافیکی به طور مؤثر اتخاذ کرد. روش در این تحقیق می تواند برای بررسی سناریوهای مختلف راهنمایی و رانندگی و پیامدهای آن قبل از اجرای آنها در واقعیت استفاده شود.
انجام شبیه سازی پایان نامه در این مقاله یک شبیه سازی برای سیستم کنترل امنیت چمدان نگهدارنده (HBSS) در فرودگاه بین المللی کویت ارائه شده است تا یک مدل برای بهبود عملکرد فعلی سیستم ارائه دهد. تحقیقات به خوبی انجام شده برای سیستم HBSS برای درک کامل و تجزیه و تحلیل توان سیستم و عوامل مؤثر بر حرکت چمدان و مدت زمان صف انجام شده است. مدل HBSS با استفاده از نرم افزار Arena مورد استفاده قرار گرفت و مدل “همانطور که هست” را ارائه می دهد. ابتدا نمودار جریان سیستم HBSS تدوین و تحقیقات بیشتر مربوط به زمان و ظرفیت هر یک از سطوح HBSS انجام شد. سپس داده های ورودی مورد نیاز جمع آوری و تجزیه و تحلیل شد تا تصمیم گیری های مناسب برای هر سطح را انتخاب کنید. برای اطمینان از تأیید صحت سیستم ، مدت زمان گرم شدن دو ساعت مجاز بود ، ۳۰ تکرار استفاده شد و سپس نتایج آزمایش و با سیستم واقعی مقایسه شدند. پس از اجرای مدل “همانطور که هست” ، تجزیه و تحلیل نتایج نشان داد که بیشترین زمان انتظار در سطح ۳ و بیشترین تعداد چمدان وضعیت “زمان اتمام سیستم” در سطح ۲ بوده است. به سطح ۲ ، که کل انتظار را از ۲۷۰ دقیقه به ۷۸ دقیقه کاهش داد.
انجام شبیه سازی پایان نامه ما وضعیت یک توانایی شبیه سازی وابسته به زمان جدید را برای پلاسماهای متراکم توصیف می کنیم. ستون فقرات این تلاش چند مؤسسه – پروژه Cimarron – پویایی مولکولی کاملاً موازی (MD) کد “ddcMD” است که در آزمایشگاه ملی لارنس لیورمور تهیه شده است. تمرکز این پروژه شرایط مادی مانند آزمایش های همجوشی محرمانه و در بسیاری از فضای داخلی ستاره ای است: درجه حرارت بالا ، تراکم بالا ، میدان های الکترومغناطیسی قابل توجه ، مخلوطی از عناصر کم و کم Z و توزیع ذرات غیر ماکسول. از اهمیت ویژه ای توانایی ما در ترکیب شدن در این فرآیند کلاسیک MD کد اتمی ، تابشی و هسته ای برخوردار است ، به طوری که اثرات متقابل آنها در شرایط پلاسما غیر ایده آل قابل بررسی است. در این مقاله به طور خلاصه پیشرفت در روش محاسباتی ، پیرامون نقاط قوت و ضعف پتانسیلهای آماری کوانتومی به عنوان تعامل مؤثر برای MD ، توضیح داده شده است که مدل مورد استفاده برای وقایع کوانتومی که احتمالاً در یک تصادف اتفاق می افتند ، توضیح داده شده است ، دو تلاش تجربی جدید که نقش اصلی در کار اعتبار سنجی ما دارند ، برخی از نتایج قابل توجه به دست آمده تا به امروز برجسته می کند ، مفاهیمی را که اکنون مورد کاوش قرار گرفته اند ، برای مقابله با کارآمدتر با بازه های زمانی پویا بسیار متفاوت که در پلاسماهای فیوژن بوجود می آیند ، برجسته می کند و یک مقایسه دقیق از اثرات کوانتومی در مسیرهای الکترونی پیش بینی شده با روش های پویا دقیق تر را ارائه می دهد.
HOOMD-blue یک موتور شبیه سازی ذرات است که برای دینامیک مولکولی در مقیاس نانو و کلوئیدی و شبیه سازی ذرات سخت مونت کارلو طراحی شده است. HooMD-blue بسته ای از پایتون است که دارای پس زمینه C ++ / CUDA با کارایی بالا است که برای شتاب GPU از زمین ساخته شده است. رابط پایتون به کاربران این امکان را می دهد تا HOOMD-blue را با سایر بسته های موجود در اکوسیستم Python ترکیب کنند تا گردش کاری شبیه سازی و آنالیز ایجاد شود. ما از روشهای مهندسی نرم افزار برای توسعه ، آزمایش ، حفظ و گسترش کد استفاده می کنیم.

ایزی تز برندی متفاوت با خدماتی متمایز در زمینه مشاوره انجام پایان نامه دکترا و مشاوره انجام رساله دکترا و …

با همکاری آسان مقاله برند اول مشاوره مقاله در ایران

مشاوره پایان نامه دکتری : 09199631325

مشاوره مقاله دکتری: 09353132500

ارسال دیدگاه

ایمیل خود را وارد کنید