بررسی و بهینه سازی ماشین های آسنکرون

اختصاصی از یارا فایل بررسی و بهینه سازی ماشین های آسنکرون دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

بررسی و بهینه سازی ماشین های آسنکرون

68 صفحه در قالب word

چکیده. 1

طبق محاسبات.. 2

رتور سیم بندی شده: 6

رتور قفس سنجابی: 7

لغزش: 9

مدار معادل رتور: 11

تلفات در موتورهای القایی.. 15

دیاگرام توازن قدرت در موتور های القایی.. 18

گشتاور در حالت های مختلف.. 21

بدست آوردن رابطه گشتاور. 23

نمودار گشتاور سرعت موتور. 25

گشتاور ماکزیمم در موتور القایی.. 27

کنترل مشخصه گشتاور سرعت موتور القایی.. 29

کنترل ولتاژ تغزیه. 30

روش های کنترل مقاومت رتور موتور القایی.. 31

راه اندازی موتورهای القایی.. 38

انواع راه اندازی موتورهای القایی.. 38

اتو ترانسفورماتور: 40

ستاره،مثلث: 41

کنترل مقاومت رتور: 42

کنترل مقاومت استاتور: 43

کنترل سرعت موتورهای القایی.. 45

کنترل فوران: 46

کنترل همزمان ولتاژ و فرکانس: 46

کنترل  سرعت توسط کنترل تریستوری: 48

روش دالاندر: 49

اثر هارمونیک ها  بر عملکرد موتور القایی.. 50

کنترل مدرن موتور های القایی.. 53

فاصله درایو تا موتور. 57

انتخاب بهینه موتور. 57

محاسبه گشتاور بار. 58

ابعاد و اندازه موتورها: 60

منابع : 64

چکیده

موتورهای اسنکرون یا القایی که جزء موتورهایACتقسیم بندی می شوند در صنعت و ابعاد مختلف زندگی رواج فراوان یافته که علت آن هم سادگی ساخت ،قدرت بالا؛ارزان بودن و همچنین سهولت تعمیرات می باشد(این موتورها فاقد جاروبک و مساله کموتاسیون هستند).جهت کنترل سرعت این موتورها می توان از درایو با قابلیت تغییر فرکانس بهره گرفت.

ممکن است هنگام انتقال از فایل ورد به داخل سایت بعضی متون به هم بریزد یا بعضی نمادها و اشکال درج نشود ولی در فایل دانلودی همه چیز مرتب و کامل است

متن کامل را می توانید در ادامه دانلود نمائید

چون فقط تکه هایی از متن پایان نامه برای نمونه در این صفحه درج شده است ولی در فایل دانلودی متن کامل پایان نامه همراه با تمام ضمائم (پیوست ها) با فرمت ورد word که قابل ویرایش و کپی کردن می باشند موجود است

دانلود مقاله تحلیل الگوریتم شاخه و قید موازی آسنکرون

اختصاصی از یارا فایل دانلود مقاله تحلیل الگوریتم شاخه و قید موازی آسنکرون دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

فرمت فایل : word(قابل ویرایش)

تعداد صفحات:51

 فهرست مطالب:
1- خلاصه: 1
2- معرفی: 2
3- کامپیوترهای موازی (Parallel computers): 6
4- الگوریتمهای موازی (Parallel Algorithm): 10
5- شاخه و قید (Branch and Bound): 14
- قانون Branching: 14
- قانون Bounding: 14
- قانون Selection: 15
- قانون Elimination: 15
قانون حذف شامل سر تست برای حذف زیر مسئله‌ها است: 17
- feasibility test (بررسی امکان‌پذیری): 17
- lower bound test (بررسی حد پایین): 17
- dominance test (بررسی تسلط): 18
Active subproblem: 18
Active set: 19
تعریف Knowledge: 20
6- الگوریتم شاخه و قید موازی: (Parallel B&B Algorithms): 21
موازی سازی در سطح high: 23
الگوریتم موازی شاخه و قید سنکرون : 25
lower bound calculation (محاسبه حد پایین): 25
7- پارامترهای الگوریتمهای شاخه و قید موازی آسنکرون: 29
Knowledgebase: 30
Sharing the Knowledge: 30
Using the Knowledge: 30
Knowledge hand ling: 30
1-7- Knowledge sharing: 33
2-7- Knowledge use: 36
3-7- Dividing the work: 37
4-7- Synchronicity : 39
8- پیچیدگی و تسریع (Complexity & Speedup): 42
1-9- پیاده سازی الگوریتم: 51
 

تحلیل الگوریتم شاخه و قید موازی آسنکرون
Asynchronous Parallel Branch and Bound Algorithm

1- خلاصه:
در این مقاله توضیحی درباره کامپیوترهای موازی می‌دهیم و بعد الگوریتمهای موازی را بررسی می‌کنیم. ویژگیهای الگوریتم branch & bound را بیان می‌کنیم و الگوریتمهای b&b موازی را ارائه می‌دهیم و دسته‌ای از الگوریتمهای b&b آسنکرون برای اجرا روی سیستم MIMD را توسعه می‌دهیم. سپس این الگوریتم را که توسط عناصر پردازشی ناهمگن اجرا شده است بررسی می‌کنیم.
نمادهای perfect parallel و achieved effiency را که بطور تجربی معیار مناسبی برای موازی‌سازی است معرفی می‌کنیم زیرا نمادهای قبلی speed up (تسریع) و efficiency (کارایی) توانایی کامل را برای اجرای واقعی الگوریتم موازی آسنکرون نداشتند. و نیز شرایی را فراهم کردیم که از آنومالیهایی که به جهت موازی‌سازی و آسنکرون بودن و یا عدم قطعیت باعث کاهش کارایی الگوریتم شده بود، جلوگیری کند.
2- معرفی:
همیشه نیاز به کامپیوترهای قدرتمند وجود داشته است. در مدل سنتی محاسبات، یک عنصر پردازشی منحصر تمام taskها را بصورت خطی (Seqventia) انجام میدهد. به جهت اجرای یک دستورالعمل داده بایستی از محل یک کامپیوتر به محل دیگری منتقل می‌شد، لذا نیاز هب کامپیوترهای قدرتمند اهمیت روز افزون پیدا کرد. یک مدل جدید از محاسبات توسعه داده شد، که در این مدل جدید چندین عنصر پردازشی در اجرای یک task واحد با هم همکاری می‌کنند. ایده اصل این مدل بر اساس تقسیم یک task به subtask‌های مستقل از یکدیگر است که می‌توانند هر کدام بصورت parallel (موازی) اجرا شوند. این نوع از کامپیوتر را کامپیوتر موازی گویند.
تا زمانیکه این امکان وجود داشته باشد که یک task را به زیر taskهایی تقسیم کنیم که اندازه بزرگترین زیر task همچنان به گونه‌ای باشد که باز هم بتوان آنرا کاهش داد و البته تا زمانیکه عناصر پردازشی کافی برای اجرای این sub task ها بطور موازی وجود داشته باشد، قدرت محاسبه یک کامپیوتر موازی نامحدود است. اما در عمل این دو شرط بطور کامل برقرار نمی‌شوند:
اولاً: این امکان وجود ندارد که هر taskی را بطور دلخواه به تعدادی زیر task‌های مستقل تقسیم کنیم. چون همواره تعدادی زیر task های وابسته وجود دارد که بایستی بطور خطی اجرا شوند. از اینرو زمان مورد نیاز برای اجرای یک task بطور موازی یک حد پایین دارد.
دوماً: هر کامپیوتر موازی که عملاً ساخته می‌شود شامل تعداد معینی عناصر پردازشی (Processing element) است. به محض آنکه تعداد taskها فراتر از تعداد عناصر پردازشی برود، بعضی از sub task ها بایستی بصورت خطی اجرا شوند و بعنوان یک فاکتور ثابت در تسریع کامپیوتر موازی تصور می‌شود.
الگوریتمهای B&B مسائل بهینه سازی گسسته را به روش تقسیم فضای حالت حل می‌کنند. در تمام این مقاله فرض بر این است که تمام مسائل بهینه سازی مسائل می‌نیمم کردن هستند و منظور از حل یک مسئله پیدا کردن یک حل ممکن با مقدار می‌نیمم است. اگر چندین حل وجود داشته باشد، مهم نیست کدامیک از آنها پیدا شده.
الگوریتم B&B یک مسئله را به زیر مسئله‌های کوچکتر بوسیله تقسیم فضای حالت به زیر فضاهای (Subspace) کوچکتر، تجزیه می‌کند. هر زیر مسئله تولید شده یا حل است و یا ثابت می‌شود که به حل بهینه برای مسئله اصلی (Original) نمی‌انجامد و حذف می‌شود. اگر برای یک زیر مسئله هیچ کدام از این دو امکان بلافاصله استنباط نشود، آن زیر مسئله به زیرمسئله‌های کوچکتر دوباره تجزیه می‌شود. این پروسه آنقدر ادامه پیدا می‌کند تا تمام زیر مسئله‌های تولید شده یا حل شوند یا حذف شوند.
در الگوریتمهای B&B کار انجام شده در حین اجرا به شدت تحت تاثیر نمونه مسئله خاص قرار می‌گیرد. بدون انجام دادن اجرای واقعی الگوریتم این امکان وجود ندارد که تخمین درستی از کار انجام شده بدست آورد. علاوه برآن، روشی که کار باید سازمان‌دهی شود بر روی کار انجام شده تاثیر می‌گذارد. هر گامی که در اجرای الگوریتم b&b ی موازی بطور موفقیت‌آمیزی انجام می‌شود و البته به دانشی است که تاکنون بدست آورده. لذا استفاده از استراتژی جستجوی متفاوت یا انشعاب دادن چندین زیر مسئله بطور موازی باعث بدست آمدن دانشی متفاوت می‌شود پس می‌توان با ترتیب متفاوتی زیر مسئله‌ها را انشعاب داد.
دقت کنید که در یک بدل محاسبه خطی افزایش قدرت محاسبه فقط بر روی تسریع الگوریتم اثر می‌کند وگرنه کار انجام شده همچنان یکسان است.