دانلود مقاله اساس طراحی و اجرای پی بتن

اختصاصی از رزفایل دانلود مقاله اساس طراحی و اجرای پی بتن دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

به دلیل تاثیر عوامل مختلف، در مقاومت بتن اغلب تغییراتی وجود دارد. تغییرات در تمام حالتهای بارگذاری از جمله فشار، گسیختگی کششی، خمش، برش و پیچش رخ می‌دهد. در بسیاری از تکنیک‌های اجرا از تغییرات مقاومت فشاری برای کنترل کیفیت استفاده می‌شود. بنابراین در اینجا فقط تغییرات مقاومت فشاری و پیگیری مراحل آن مورد بحث قرار می‌گیرد. به عنوان مثال در کفها، مقاومت خمشی ملاک است و برای تضمین کیفیت استفاده می‌شود. این روش آماری برای مقاومت فشاری استفاده شده و می‌توان آنرا در مورد مقاومت خمشی نیز به کار برد.

بطوریکه در بخش 3-2-1 ذکر شد، تغییرات مقاومت فشاری معمولا از توزیع نرمال پیروی می‌کند. ویژگی‌های منحنی نرمال، میانگین نمونه و انحراف معیار نمونه. برای محاسبه‌ی مقاومت فشاری متوسط استفاده می‌شود تا مقاومت موردنظر را ایجاد کند. از این رو در آغاز پروژه، ردة مقاومت بتن بر اساس برآورد میانگین مقاومت متوسط لازم تولید می‌شود. این مقاومت تولید بر اساس این فرضیه است که تأثیر متغیرهای مقاومت بتن در آینده همچون گذشته خواهد بود. طبق اطلاعات موجود میانگین واقعی مقاومت تولید جایگزین میانگین مقاومت فرضی و انحراف معیار خواهد شد. در صورتی که میانگین و انحراف معیار بدست آمده در طول پروژه برابر با مقادیر حاصل از محاسبات باشد، باید میانگین مقاومت پروژه به دقت حفظ شود.

اگر مقاومت متوسط پروژه کمتر از مقاومت متوسط لازم باشد، در حالی که با انحراف معیار هم اندازه است، درصدی از کاهش آزمایشات مقاومت مشخص شده، بیشتر از مقدار معقول خواهد بود و مقاومت متوسط بتن در آن مرحله باید افزایش یابد.

در صورتی که انحراف معیار پروژه بیشتر از انحراف معیار فرضی باشد، مقاومت متوسط نیز باید افزایش یابد. به عبارت دیگر، اگر میانگین پروژه بالاتر یا انحراف معیار پائین‌تر باشد، مقاومت متوسط کاهش می‌یابد.

به منظور اطمینان از اینکه بتن در سطح مناسبی از مقاومت موردنیاز قرار دارد، تداوم ارزیابی ضرورت دارد. تعیین مقاومت متوسط و انحراف معیار مطابق با زمان می‌تواند معیاری را برای کنترل کیفیت مراحل کار فراهم کند. هنگامی که درصد تقریبی پایین‌تر از مقاومت تعیین شده آمد، برای محاسبه می‌توان از معادله استفاده کرد.

شامل 20 صفحه فایل word قابل ویرایش

روش ترکیبی برای طبقه بندی احساس مکالمه ی صوتی بر اساس کاوش متن و گفتار

اختصاصی از رزفایل روش ترکیبی برای طبقه بندی احساس مکالمه ی صوتی بر اساس کاوش متن و گفتار دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

این فایل ترجمه فارسی مقالع زیر می باشد:

Hybrid Approach for Emotion Classification of Audio Conversation Based on Text and Speech Mining

دانلود رایگان مقاله انگلیسی

چکیده

یکی از بزرگترین چالش ها در فن آوری صحبت برآورد احساسات گوینده می باشد. بسیاری از روش های موجود بر ویژگی های صوتی و یا متن تمرکز دارند. در این کار، ما یک رویکرد جدید برای طبقه بندی احساسات  مکالمه ی صوتی بر اساس صحبت و متن، پیشنهاد داده ایم. بدیع بودن این روش در انتخاب ویژگی ها و تولید تنها یک بردار ویژگی برای طبقه بندی می باشد. هدف اصلی ما افزایش دقت طبقه بندی احساسات صحبت توسط در نظر گرفتن ویژگی های متن و صوت می باشد. در این کار ما از روش های استاندارد مانند پردازش زبان طبیعی، ماشین های پشتیبانی بردار، WordNet Affect و SentiWordNet استفاده کرده ایم. مجموعه داده ها برای این کار از Semval -2007 و بانک اطلاعاتEMOTION  eNTERFACE'05 گرفته شده است.

تحقیق:ارزشیابی بر اساس مقیاس چند درجه ای 8

اختصاصی از رزفایل تحقیق:ارزشیابی بر اساس مقیاس چند درجه ای 8 دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*

فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

تعداد صفحه3

فهرست مطالب

ارزشیابی بر اساس مقیاس چند درجه ای

 ارزشیابی بر اساس مقیاس رتبه ای

ارزشیابی بر اساس مقیاس لیکرت (مقیاس توافقی)

ارزشیابی بر اساس مقیاس افتراق معنا

خوشه‌بندی فازی داده‌ها بر اساس منطق فازی

اختصاصی از رزفایل خوشه‌بندی فازی داده‌ها بر اساس منطق فازی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

خوشه‌بندی فازی داده‌ها بر اساس منطق فازی

بصورت ورد ودر38صفحه

چکیده

خوشه‌بندی داده‌ها روشی برای دسته‌بندی داده‌های مشابه می باشد که این روش سال‌ها در علوم مختلف به کار رفته و الگوریتم‌های زیادی در این زمینه طراحی شده است . تحقیقات اخیر خوشه‌بندی به سمت روش های ترکیبی که دارای قابلیت استحکام و دقت بیشتر هستند، هدایت می‌کند. خوشه‌بندی ترکیبی سعی می‌کند ابتدا خوشه‌بندی های اولیه تولید کند که تا حد ممکن دارای پراکندگی باشند سپس با اعمال یک تابع توافقی نتایج را با هم ترکیب می‌کند. در این پژوهش از ترکیب خوشه‌بندی فازی و ماشین بردار پشتیبان برای دسته‌بندی استفاده می‌شود. SVM یکی از روش‌های یادگیری با نظارت است که از آن برای دسته‌بندی داده‌ها استفاده می‌شود. SVM شبکه جدید و قدرتمندی است که فرمولی که برای یادگیری استفاده می‌کند بر اساس به حداقل رساندن مقدار خطاست. آموزش SVM ارتباط مستقیم با تعداد داده‌های آموزش دارد و اگرتعداد مراکز خوشه‌ها زیاد باشد زمان آموزش و حجم حافظه به شدت افزایش می‌یابد. شبکه ترکیبی (FS-FCSVM) بدین شکل است که عمل خوشه‌بندی فازی بر روی داده‌های ورودی انجام می‌گیرد سپس پارامتر های شبکه با SVM آموزش می‌بینند، در نتیجه به شبکه ای با قابلیت تعمیم پذیری بالا دست می‌یابد. تعداد قوانین در این گونه سیستم‌ها به نسبت سیستم‌های فازی کوچکتر و زمان محاسبات آن کمتر است . در این پژوهش از روش خوشه‌بندی کاهشی قبل از خوشه‌بندی فازی استفاده می‌شود.ایده اصلی خوشه‌بندی کاهشی جستجوی نواحی با چگالی بالا در فضای مشخصه اطلاعات داده‌ها است. هر نقطه که بیشترین تعداد همسایه را داشته باشد به عنوان مرکز خوشه انتخاب می‌شود.بعبارت دیگر با استفاده از تکنیک خوشه‌بندی کاهشی جهت انتخاب نقاط ویژگی که دارای تمایز بیشتر و شباهت کمتر نسبت به دیگر نقاط دارند استفاده شده است. در این پایان نامه ایده کار استفاده از خوشه‌بندی تفاضلی جهت پیدا کردن دقیق نقاط مرکزی خوشه‌ها و تعداد خوشه‌هاست که با این کار تعداد تکرار خوشه‌بندی فازی را کاهش می دهیم و همچنین از همین نقاط مرکزی به عنوان بخشی ازداده‌های آموزشی استفاده می کنیم و بخش دوم کار مربوط به انتخاب قسمت دیگر داده‌های آموزشی می‌باشد که برای انتخاب آنها نیز از ماتریس تعلق حاصل از خوشه‌بندی فازی بهره گرفته ایم که با تعیین یک محدوده عددی داده‌های دور از مرکز هر داده را نیز به عنوان بخش دیگر داده‌ها انتخاب کردیم که نهایتا با انتخاب این نقاط توانستیم تعداد داده‌های آموزشی را تا حد قابل ملاحظه ای تقلیل دهیم. نتایج آزمایشات انجام شده بر روی مجموعه دادههای بزرگ پایگاه داده UCI نشان میدهد که علاوه بر کاهش زمان آموزش با انتخاب مناسب داده‌ها باعث تقویت ویزگی مقاوم بودن SVM در برابر داده‌های نویزی و پرت و همچنین کاهش تعداد بردار پشتیبان انتخابی SVM در فضای داده بزرگ می‌شود.

مدل سازی جرم میوه طالبی بر اساس مشخصه های هندسی آن

اختصاصی از رزفایل مدل سازی جرم میوه طالبی بر اساس مشخصه های هندسی آن دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

نویسند‌گان: اسماعیل سیدآبادی ، مهدی خجسته پور ، حسن صدرنیا ، محمدحسین سعیدی راد
خلاصه مقاله:
درجه بندی میوه ها باعث سهولت بسته بندی، کاهش تلفات و افزایش بازارپسندی آن ها می شود. تعیین رابطه بین جرم، طول، عرض، ضخامت، حجم و سطوح تصویر میوه ها برای طراحی ماشین های اندازه بندی مفید میباشد. هدف از این تحقیق مدلسازی جرم دو رقم معروف طالبی خراسان (تیل مگسی نیشابور و تیل شهری مشهد) - بر اساس مشخصه های هندسی آن ها می باشد. مدل ها به صورت خطی و غیر خطی در سه دسته ارائه شدند. 1مدل های تک متغیره و چند متغیره جرم بر اساس ابعاد میوه 2- مدل های تک متغیره و چند متغیره جرم بر اساس سطوح تصویر میوه 3- مدل های تک متغیره جرم بر اساس حجم واقعی، حجم محاسباتی کره دو سر پهن و کره بسط یافته. نتایج نشان داد که مدل هایی که بر اساس عرض میوه، سطح تصویر سوم میوه و حجم محاسباتی کره دوسر پهن هستند، بالاترین ضریب تبیینR2و کمترین خطای استاندارد برآوردSEE) را دارند
کلمات کلیدی: مدل جرمی، خواص فیزیکی، میوه طالبی، خطای استاندارد برآورد