پاور پوینت شبکه های عصبی مصنوعی درس هوش مصنوعی

اختصاصی از فی گوو پاور پوینت شبکه های عصبی مصنوعی درس هوش مصنوعی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل : power point (قابل ویرایش)

lشبکه عصبی مصنوعی روشی عملی برای یادگیری توابع گوناگون نظیر توابع با مقادیر حقیقی، توابع با مقادیر گسسته و توابع با مقادیر برداری می‌باشد.

lیادگیری شبکه عصبی در برابر خطاهای داده‌های آموزشی مقاوم بوده و اینگونه شبکه‌ها با موفقیت به مسایلی نظیر شناسایی گفتار، شناسایی و تعبیر تصاویر، و یادگیری روبات اعمال شده است.

تولید الیاف مصنوعی صنایع پتروشیمی ایران 27 ص

اختصاصی از فی گوو تولید الیاف مصنوعی صنایع پتروشیمی ایران 27 ص دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 27

مقدمه

همانطوریکه استحضار دارید الیاف مصنوعی یکی از کالاهای ضروری در جامعه می باشد و در دنیا به عنوان یکی از کالاهای استراتژیک محسوب می شود. با توجه به این دیدگاه دولت و بخش خصوصی صنایع در فکر احداث واحدهای تولید الیاف مصنوعی می باشند و طرح فوق جزء یکی از طرحهای اولویت دار وزارت صنایع و معادن جهت مصرفی به بانکهای عامل می باشد. قبل از هر چیز لازم است تا روند رو به رشد صنایع پتروشیمی ایران را از زبان آقای مهندس نعمت زاده مدیرعامل شرکت پتروشیمی ایران در همایش اخیر رسانه و اقتصاد به شرح زیر بازگو نماییم.

1- تولید محصولات پتروشیمی در سال 82

9 میلیون تن

- تولید محصولات پتروشیمی در سال 83

14 میلون تن

- تولید محصولات پتروشیمی در سال 85

25 میلیون تن

2- سهم صادرات محصولات پتروشیمی ایران در خاورمیانه در سال 80

9%

- سهم صادرات محصولات پتروشیمی ایران در خاورمیانه در سال 83

13%

- سهم صادرات محصولات پتروشیمی ایران در خاورمیانه در سال 85

30%

3- سهم صادرات محصولات پتروشیمی ایران در صادرات جهانی در سال 81

7%

- سهم صادرات محصولات پتروشیمی ایران در صادرات جهانی در سال 85

3%

4- سهم صادرات محصولات پتروشیمی در اقتصاد ملی در سال 68

3%

-سهم صادرات محصولات پتروشیمی در اقتصاد ملی در سال 85

30%

5- ارزش افزوده محصولات پتروشیمی ایران بین 80-40% و متوسط بین65-58% بوده است.

6- تولید محصولات پتروشیمی جهت مصارف نساجی در سال 85 به شرح زیر می باشد

- پلی استر 3000 تن در روز (یزد و بوشهر)

- پلی پروپیلن 000/600 تن در سال (اراتک – بندر امام – تبریز – کرمانشاه و غیره)

- پلی آمید 000/120 تن در سال (اراک – تبریز – کرمانشاه – و غیره)

با توجه به حجم سرمایه گذاریهایی که در بخش پتروشیمی کشور شده، سرمایه گذاری در بخش صنایع پائین دستی نیز جزو ضروریات لاینفک این بخش بوده و و ارزش افزوده محصول را تا حدودی افزایش داده و در ضمن به مشکل استنسال نیز کمک های زیادی خواهد کرد. سهامداران این شرکت نیز در راستای چنین توجیهاتی اقدام به تأسیس واحد تولید الیاف مصنوعی نموده اند که جز صنایع پایین دسای پتروشیمی بوده و با توجه به اینکه این نوع محصول تا به حال در ایران تولید ندشه و تولید آن بخصوص در صنایع بهداشتی کشور از رشد قابل قبولی برخوردار خواهد بود لذا بر آن شدین تا با

دانلود تحقیق هوش مصنوعی

اختصاصی از فی گوو دانلود تحقیق هوش مصنوعی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

چکیده :
هدف‌ از این‌ پروژه‌ آشنائی‌ با هوش‌ مصنوعی‌ به‌ عنوان‌ سمبل‌ ونماد دوران‌ فراصنعتی‌ و نقش‌ و کاربرد آن‌ در صنایع‌ و مؤسسات‌تولیدی‌ می‌باشد. بدین‌ منظور، این‌ موضوع‌ در قالب‌ 3 فصل ارائه‌ می‌شود. در (فصل‌ اول‌) کلیات هوش‌ مصنوعی‌ موردمطالعه‌ قرار می‌گیرد و سئوالاتی‌ نظیر این‌ که‌ هوش‌ مصنوعی‌چیست‌؟ تفاوت‌ هوش‌مصنوعی‌ و هوش‌ طبیعی‌ (انسانی‌) درچیست‌؟ شاخه‌های‌ عمده‌ هوش‌ مصنوعی‌ کدامند؟ و نهایتأ، اجزای‌هوش‌ مصنوعی‌ نیز تشریح‌ می‌شود ،کاربردهای‌ هوش‌ مصنوعی‌در صنایع‌ و مؤسسات‌تولیدی‌، بخصوص‌ در زمینه‌سیستم‌های‌ خبره‌ وآدمواره‌ها مورد مطالعه‌ وتجزیه‌ و تحلیل‌ قرارمی‌گیرد. ودر فصل دوم به بررسی هوش مصنوعی در بازی های کامپیوتری و در فصل سوم به بررسی تکنیک برنامه نویسی در هوش مصنوعی مورد مطالعه قرار می گیرد  .



فهرست مطالب
چکیده    1
مقدمه     2
فصل اول : کلیات موضوع
تعریف و طبیعت هوش مصنوعی    7
پیدایش و پیشرفت هوش مصنوعی      8
هوش‌ مصنوعی‌ و هوش‌ انسانی    12
شاخه‌های‌ هوش‌ مصنوعی    14
فلسفهٔ هوش مصنوعی    27
ویژگی های هوش مصنوعی    48
دو فرضیه در هوش مصنوعی    52
انواع هوش مصنوعی     53
کاربرد هوش مصنوعی     57
معمای هوش الکترونیک‌ ، مبانی و شاخه‌های علم هوش مصنوعی‌    59
چالش‌های بنیادین هوش‌مصنوعی‌    64
فصل دوم : هوش مصنوعی‌ در بازی‌های کامپیوتری
هوش مصنوعی‌ در بازی‌های کامپیوتری    71
بازی‌های تأثیرگذار در هوش‌مصنوعی     88
فصل سوم : تکنیک ها وزبانهای برنامه نویسی هوش مصنوعی
تکنیک ها وزبانهای برنامه نویسی هوش مصنوعی........................................118
مثالی از برنامه‌نویسی شیء‌گرا در شبکه‌های عصبی و هوش مصنوعی.....163

سخن آخر.................................................................................................179
فهرست منابع............................................................................................180

شامل 188 صفحه Word

دانلود پاورپوینت شبکه های عصبی مصنوعی

اختصاصی از فی گوو دانلود پاورپوینت شبکه های عصبی مصنوعی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

شبکه عصبی مصنوعی روشی عملی برای یادگیری توابع گوناگون نظیر توابع با مقادیر حقیقی، توابع با مقادیر گسسته و توابع با مقادیر برداری میباشد.

یادگیری شبکه عصبی در برابر خطاهای  داده های آموزشی مصون بوده  و اینگونه شبکه ها با موفقیت به مسائلی نظیر شناسائی گفتار،  شناسائی و  تعبیر تصاویر،  و یادگیری روبات  اعمال شده است.

lروشی برای محاسبه است که بر پایه اتصال به هم پیوسته چندین واحد  پردازشی  ساخته میشود.

lشبکه از تعداد دلخواهی سلول یا گره یا واحد یا نرون تشکیل میشود  که مجموعه ورودی را به خروجی ربط میدهند.

شبکه  عصبی چه قابلیتهائی دارد؟

محاسبه یک تابع  معلوم

تقریب یک تابع ناشناخته

شناسائی الگو

پردازش  سیگنال

یادگیری

مسائل مناسب برای یادگیری شبکه های عصبی

خطا در داده های آموزشی وجود داشته باشد.

 مثل مسائلی که داده های آموزشی دارای نویز حاصل از دادهای سنسورها نظیر دوربین و میکروفن ها هستند.

مواردی که نمونه ها توسط مقادیر زیادی زوج ویژگی-مقدار نشان داده شده باشند. نظیر داده های حاصل از یک دوربین ویدئوئی.

 تابع هدف  دارای مقادیر پیوسته باشد.

زمان کافی برای یادگیری وجود داشته باشد. این روش  در مقایسه با روشهای دیگر نظیر درخت تصمیم نیاز به زمان بیشتری برای یادگیری دارد.

نیازی به تعبیر تابع هدف نباشد. زیرا به سختی میتوان  وزنهای یادگرفته شده توسط شبکه را تعبیر نمود.

فایل پاورپوینت 85 اسلاید

دانلود مقاله کامل درباره کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی در مهندسی رودخانه

اختصاصی از فی گوو دانلود مقاله کامل درباره کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی در مهندسی رودخانه دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*

فرمت فایل: Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

تعداد صفحه :30

بخشی از متن مقاله

کاربرد شبکه‌های عصبی مصنوعی در مهندسی رودخانه

 رسوبات انتقالی توسط رودخانه‌ها مشکلات زیادی خصوصاً جهت بهره‌برداری از سدها و سازه‌های آبی به وجود می‌آورند. در ده‌های اخیر تحقیقات بزرگی برای درک مکانیسم انتقال رسوب در جریان‌های طبیعی صورت گرفته است.

تخلیه‌های صنعتی و پساب‌های کشاورزی به داخل سیستم آبزیان باعث می‌شود که رسوبات کف توسط موادسمی آلوده شوند. به همین ترتیب وقتی رژیم رودخانه تغییر می‌نماید این رسوبات آلوده به پایین دست رودخانه انتقال می‌یابند. تخمین دبی این رسوبات آلوده گام اول به سوی بهبود سازی کیفیت آب می‌باشد.

طبق گزارشات، درحال حاضر، بسیاری از سدهای کشورمان، با مشکل رسوب و پرشدن پیش از موعد مخازن مواجه هستند از جمله گزارشی که در مورد رسوبگذاری در سد سفید رود منتشر شده که نشان می‌دهد که در هفدهمین سال بهره برداری، رسوبات ورودی نزدیک به نیمی از حجم مخزن را اشغال کرده‌اند. در حالی که مشاور این شد، عمر مفید آن را صد سال دانسته است.

همچنین سد شهید عباسپور که تخمین اولیه برای رسوب آن 2 میلیون مترمکعب در سال بوده، در حالی که نتایج هیدروگرافی در سال 1362 در مخزن این سد نشان می‌دهد که درطی 7 سال اول بهره برداری از این سد سالیانه بطور متوسط 38 میلیون متر مکعب وارد مخزن شده است. بدیهی است که افزایش پیش‌بینی میزان رسوب وارده به دریاچه می‌تواند از این خسارات جلوگیری به عمل آورد و تحقیق این امر بستگی زیادی به روشهای محاسباتی و وجود سنجشهای مناسب رودخانه‌ای دارد.

تا کنون معادلات زیادی برای تخمین میزان رسوب انتقالی رسوب انتقالی توسط رودخانه‌ها ارائه شده است که همه آنها بر پایه قوانین تئوری دینامیک جریان و انتقال ذرات می‌باشد. آلونسوو نیبلینگ و فوستر در سال 1982 و یانگ در 1996 از بین دیگران، روشهای متعدد قراردادی را مقایسه نمود برای محاسبه دبی کل رسوب. بعضی از روشها که روش غیرمستقیم نامیده شدند، شامل توابع انتقالی بر اساس تابع بار بستر اینشتین هستند که بار رسوب کل از مجموع توابع بار معلق و بار بستر بدست می‌آید. مانند روش اصلاح شده اینشتین توسط کلبی و همبری (1955) و توفالتی (1969). روشهای مذکور این نکته را مدنظر قرار می‌دهند که هیدرودینامیک هر حالت انتقال یکسان نیست اگر چه تمایز آشکار بین در حالت معلق و بستر نیز به آسانی ممکن نیست، کاربرد روشهای گفته شده از نظر تئوری نسبتاً کامل است اما ممکن است به نظر دشوار برسد.

روشهای دیگر که روشهای مستقیم نامیده می‌شوند، بار رسوب کل را به طور مستقیم مشخص می‌کنند، بدون اختلاف قائل شدن بین دو حالت انتقال. بعضی از این روشها از مفهوم نیروی جریان ناشی می‌شوند. (کار جریان) مانند روش بگنولد (1966) و روش انگلند و هانسن (1967) که بستگی به مفهوم نیرو و قوانین شبیه‌سازی برای بدست آوردن تابع انتقال رسوب دارد. روش آکرو وایت (1973) بر اساس مفهوم نیروی جریان، بگونولد و آنالیز ابعادی برای بیان تحرک و سرعت انتقال رسوب پایه‌ریزی شده‌اند. یانگ در سالهای 1972 و 73 یک مدل تحلیل نیرویی بکار برد و به نیروی جریان موجود در واحد وزن سیال برای انتقال رسوب تأکید کرد. ولیکانوف (1954) تابع انتقال را از تئوری نیروی ثقل استخراج کرد. روشهای دیگر از توابع انتقال دیگری پیروی می‌کنند، مثلاً چنگ و سیمونزو ریچاردسون (1967) بار کل را از مجموع بار بستر و معلق محاسبه نمودند. لارسن (1958) یک رابطه وابسته‌ای بین شرایط جریان و دبی رسوبی نتیجه توسعه داد. شن و هانگ (1972) یک معادله رگرسیون براساس داده‌های آزمایشگاهی استخراج کردند.

برانلی (1981) نیز آنالیز رگرسیون را برای بدست آوردن تابع بکار گرفت. ون راین (1984) بار کل را از مجموع بار بستر و متعلق محاسبه نمود. کریم و کندی (1990) آنالیز چند رگرسیونی غیرخطی را برای استخراج یک رابطه بین سرعت جریان، دبی رسوب و هندسه شکل بستر و ضریب اصطکاک رودخانه‌های فرسایشی بکار گرفت.

این مدل‌های دینامیکی در تعریف پارامترهای مهم مسئله موفق بودند. با این وجود برای بدست آوردن یک فرمول منفصل (شکل ثابت معادله)، بعضی پارمترهای مهم برای سهولت صرفنظر می‌شوند. ثابت‌های غیرمعلوم برای پایداری جمع می‌شدند و بعضی شرایط مرزی برای بکارگیری فرض می‌شوندو نتیجتاً این سؤال مطرح می‌شود که آیا فرمول برای انحراف رودخانه‌ها به طور موفق بکار رود؟

            اخیراً روش شبکة عصبی در شاخه‌های متعدد علمی بکار می‌رود. روش گفته شده یک ابزار قوی برای بهبود سازی در هیدرولیک و محیط زیست با جزئیات کافی برای اهداف طراحی و مدیریت پروژه‌ها می‌باشد. این تکنیک یک رشد ساختاری در کاربرد مهندسی رودخانه و منابع آب داشته است مانند مطالعه کرونانیتی و همکاران (199)، فلود و کارتام (1994) و گرابرت (1995) و مینس (1998) و سانچز و همکاران (1998) و یانگ و همکاران (1999).

به سبب کاربردهای موفق در مدل کردن رفتار سیستم غیرخطی در یک محدوده وسیع از نواحی، شبکه‌های عصبی مصنوعی در هیدرولوژی و هیدرولیک بکار رفته‌اند. شبکه‌های عصبی مصنوعی در مدل بارش ـ رواناب، تخمین جریان، شبیه‌سازی آلودگی جریان، شناسایی پارامتر و مدل کردن غیرخطی ورودی و خروجی سریهای زمانی بکار رفته‌اند. یک شبکه عصبی سه لایه پیشخور توسط فرنچ و همکاران (1992) برای پیش‌بینی شدت بارش در مکان و زمان بکار رفت. این فرد نتایج را با دو روش دیگر پیش‌بینی ترم ـ کوتاه مقایسه نمود. چنگ و تسانگ (1992) چندین روش رگرسیون و شبکة عصبی مصنوعی برای مدل کردن اکی والان برف ـ آب مقایسه کردند و گزارش دادند که یک شبکه عصبی مصنوعی نتایج بهتری ارائه می‌دهد.

HSU و همکاران (1995) گزارش کردند که شبکه پیشخور چندین لایه بهترین ابزار برای تقریب توابع ورودی ـ خروجی است. آنها یک الگوریتم پیچیده جذر ـ کمینه خطی را برای آموزش یک شبکه پیشخور سه لایه پیشنهاد دادند. که نشان داد روش مدل شبکه عصبی مصنوعی ارائه بهتری از روابط بارش ـ روانات برای یک حوضه با اندازه متوسط که با مدل آرمکس یا مدل رطوبت خاک ساکرامنتو مقایسه شد می‌دهد.

رامان و سانیل کومار (1996) شبکه عصبی مصنوعی را برای تولید جریان ورودی مصنوعی استفاده کردند و اجرای خود را با یک مدل چند متغیرة سریهای زمان مقایسه نمودند. منیس‌وهال (1996) یکسری از آزمایشات عددی دربارة کاربرد یک شبکهء عصبی مصنوعی را به مدل کردن بارش ـ روناب هدایت کردند و نتیجه گرفتند که شبکه‌های عصبی مصنوعی در شناسایی مفید روابط بین دبی و بارندگی‌های قبلی توانا می‌باشد.  پیشین Autecedent

کریر و همکارانش در سال (1996) یک سیستم هیدروگراف رواناب مجازی براساس یک شبکة عصبی را طراحی کردند و یک ارتباط خوب بین داده‌های مشاهده شده و پیش‌بینی شده بدست آوردند. رامان و چاندرا (1996) عملکرد مخزن یک سد را به دوروش برنامه‌نویسی دینامیکی (DP) و روند شبکه عصبی و (DP) و رویه دگرسیون چند خطی استخراج نمودند.

آنها نتیجه‌گیری کردند که روش (DP) و شبکه عصبی اجرای بهتری از روش دیگر ارائه می‌دهد. تیر و مالایا و دئو (1998) یک شبکه عصبی مصنوعی برای تخمین مرحله وسن رودخانه بکار بردند و گزارش نمودند که مقادیر کمتر مرحله رودخانه با استفاده از این روش بهتر تخمین زده شدند. داوسن و ویلبی (1998) یک شبکة عصبی مصنوعی برای تخمین جریان رودخانه بکار بردند و توانایی آنها در عهده داری با داده‌های ناقص و گم شده و یادگیری از پیش‌بینی شدن رایج از عهده برآمدن cope تصادفی در زمان واقعی را اشاره نمودند. آنها همچنین به نیاز به رسیدگی دقیق به روابط بین طول دوره یادگیری و واقعیت هیدرولوژیکی تخمین شبکة عصبی مصنوعی تأکید نمودند. علی و یرالتا در سال (1999) یک شبکة عصبی مصنوعی را در پیوستگی با یک الگوریتم ژنتیک برای مدل کردن حساسیت آبخوان پیچیده سطحی بکار گرفتند. جین و همکارانش (1999) یک شبکة عصبی مصنوعی برای تخمین ورودی و بهره‌برداری مخزن بکار بردند. ساجی کومار و تاندا و سوارا (1999) نتیجه گرفتند که یک شبکة عصبی مصنوعی مؤثرترین مدلهای جعبه سیاه آزمایش شده برای کالیبراسیون دوره‌های کوتاه 6 ساله برای مدل‌های بارش رواناب می‌باشد.

در مرور رشدی کاربردهای شبکة عصبی در بخش آب، یک مرور جامع از مفهوم و کاربرد آنها توسط کمیته اجرایی ASCE در کاربرد شبکه‌های عصبی مصنوعی در هیدرولوژی اجرا شد (ASCE 2000a,d). این نتیجه می‌شود که ANN ها می‌توانند به خوبی مدلهای موجود انجام شوند. با این وجود فیزیک پروسه اساسی هیدرولوژیکی محصور به سری وزنهای بهینه و مقادیر آستانه و نه قبلاً آشکار شده توسط استفاده کننده پس از آموزش می‌باشد. در نتیجه شبکه‌های عصبی مصنوعی نمی‌توانند به عنوان داروی عمومی برای مسائل هیدرولوژیکی مورد ملاحظه قرار گیرند و نه جانشین سایر تکنیکهای مدل سازی شوند.

در مقاله ارائه شده توسط آقایان نگی و تنبرگ و هیرانو در سال (2002) برای تخمین غلظت بار رسوب در رودخانه‌ها با روش شبکة عصبی مصنوعی، یک روش شبکه عصبی در انتقال رسوب با بکارگیری الگورتیم پس انتشار خطا ارزیابی می‌کند. هدف از تحقیق تخمین غلظت و دبی کل رسوب در جریان‌ها و رودخانه های طبیعی می‌باشد. سعی و خطاهای زیادی برای طراحی ساختار مناسب شبکه انجام گرفته است. مدل با داده‌های اندازه گیری شده صحرائی که متغیرهای انتخاب شده مدل به منظور تخمین مناسب غلظت رسوب تطبیق می‌شود. وزن‌های شبکه متعادل می‌شوند و پارامترهای نتایج می‌دهد که روش شبکة عصبی غلظت رسوب را به خوبی قابل مقایسه با روشهای قراردادی تخمین می‌زند.

ساختار عمومی شبکه پیشنهادی :

یک مدل شبکة عصبی مصنوعی یک شبکه از واحدهای منفرد است که هر کدام یک حافظه محلی دارند. واحدها با حلقه‌هایی که داده‌های متفاوت را حمل می‌کنند به هم متصل هستند. شبکه نیمه خطی پیشخور یک سیستم مؤثر برای یادگیری الگوهای یادگیری از یک مجموعه داده‌ها می‌باشد.

خروجی‌های گره ها (نرون‌ها) دریک لایه به گره های لایه دیگر توسط حلقه‌هایی که این خروجی را توسط فاکتورهای وزن‌دار تقویت یا ضعیف می‌کنند انتقال می‌یابند. به استثنای گره‌های لایه ورودی، ورودی به هر گره (نرون) مجموع خروجی‌های وزن‌دار شده گره‌های لایه ماقبل می‌باشد. هر گره همزمان با ورودی به گره و تابع فعالیت گره و مقدار آستانه گره فعال می‌شود.

ـ الگورتیم پس انتشار خطا

با بکارگیری روند پس انتشار، شبکه را برای همه , را برای همه  در شبکه برای آن p خاص محاسبه می‌کند. این روند برای همة الگوهای آموزشی تکرار می‌شود اصلاحات وزنها انجام گرفته خروجی ها دوباره ارزیابی می‌شوند. اختلاف مقادیر خروجی واقعی و هدف مجدداً در ارزیابی تغییرات وزنها اثر می‌گذارد. بعد از جایگزین‌های کامل همه الگوها در سری آموزشی، سری جدیدی از وزنها بدست می‌آید و خروجی‌های جدید دوباره دریک مدیریت پیشخور تا زمانی که به یک خطای قابل اغماض خاص برسد ارزیابی می‌شود. شبکه نتیجتاً آماده برای تخمین الگو خروجی ناشناس است که مطابق الگوهای ورودی خاص خود باشند. نرم افزار مورد استفاده دراین تحقیق به زبان فرترن بوده و در کامپیوتر pc اجرا شده است.

ـ انتخاب پارامترهای دبی رسوب

مناسبترین متغیرها در هیدرولیک رودخانه عبارتند از : دبی واحد عرض آب q، عمق آب h، شیب طولی S، تنش برشی بستر Z، شتاب ثقل g و سرعت سقوط ذرات wo. برای ماسه طبیعی ‍Ps و P ثابت هستند. پارامتر C­s برابر است با  و پارامتر  توسط سرعت برشی  نشان داده می‌شود این پارامترها به صورت بی‌بعد خود در مطالعات قبلی ارائه شده‌اند. جدول 1 مجموعه مؤثرترین پارامترهای بدون بعد را نشان می‌دهد که به صورت رایج برای تحقیق مسائل دبی رسوب بکار می‌روند. انگلند و هانسن (1967) مفهوم نیروی جریان و قانون شبیه سازی را برای بدست آوردن معادله انتقال رسوب بکار گرفتند. این معادله غلظت رسوب را با نیروی برشی اصطکاک (سطحی) و بدون بعد G=hs/(Gs-1).d50 مرتبط می‌کند که Gs جاذبه ویژه رسوب و Um,s نیروی واحد جریان یا سرعت استهلاک انرژی در واحد وزن آب را نشان می‌دهد. که Um میانگین سرعت جریان است.

مرور روابط قراردادی ارائه شده برای دبی رسوب در انتخاب پارامترهای مهم مسئله کمک می‌نماید. این مدل طوری طراحی شده است که پارامترهای اساسی قابل اندازه‌گیری را بکار گیرد. برای اجتناب از بکارگیری هرگونه فرمول تجربی که ممکن است روی دقت نتایج اثر بگذارد. عبارت نهایی ارائه شده برای غلظت بارکل عبارت است از :

*** متن کامل را می توانید بعد از پرداخت آنلاین ، آنی دانلود نمائید، چون فقط تکه هایی از متن به صورت نمونه در این صفحه درج شده است ***