genetic algorithm
در نشریات گروه فیزیک-
Modelling downward longwave radiation (DLR) in Equatorial Africa is challenging due to dense cloud cover and data scarcity. In this twofold study, daily cloudless DLR in Ilorin (8° 32′ N, 4° 34′ E), Nigeria, was modelled using two atmospheric factors, namely water vapour pressure and air temperature. Firstly, four cloudless DLR models were reformed and tested with others. Secondly, both particle swarm optimization (PSO) and genetic algorithm (GA) were deployed to optimize the adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and artificial neural networks (ANN). The statistical measures used to evaluate the performance of the models were the coefficient of determination (r2), the mean bias error, and the mean square error (MSE). While restructuring clear skies DLR models typically reduces the estimation errors, it may not necessarily impact r2 positively. The regression models have r2 values ranging from approximately 0.82 to 0.87, while MSE lies between 56.6 W/m2 and 767.5 W/m2. There are instances where MSE drastically reduces from 692.6 to 72.3 (W/m2) and from 767.5 to 66.2 (W/m2) after restructuring two different models. A recently developed expression for the region remains the best, possibly because of its format. During the training phase of the computationally intelligent systems, r2 approximately ranges between 88% and 92% but lies between 55% and 76% during testing. Although reproducibility inclusion in the code can meaningfully improve ANN systems at training, GA optimizes better than PSO. Furthermore, hybrid intelligent systems had higher r2 values than standalone computationally intelligent modes at the testing phase. Due to the efficient generalization based on r2 during the testing phase, ANN-GA is viable for modelling cloudless DLR at this site, though ANFIS has the lowest MSE at this same stage.Keywords: reformed modes, particle swarm optimisation, Genetic Algorithm, Adaptive neuro-fuzzy inference system, Artificial Neural Networks
-
شناسایی دقیق و درست شناورهای در حال حرکت در آب ها از راه دور از جهات زیادی حایز اهمیت است. داشتن اطلاعات از نوع شناور باعث تصمیم گیری درست تر در قبال نحوه مواجهه با آن ها می شود. از این رو در این مطالعه شناورها براساس وزن آن ها، از روی امواج صوتی منتشره آن ها طبقه بندی شده اند. در مطالعه حاضر ویژگی های هر یک از امواج صوتی ضبط شده از شناورها با استفاده از روش ضرایب کپسترال بسامد مل (ام اف سی سی) استخراج شد. نوآوری این مقاله بهره گیری هم زمان از شبکه های عصبی مصنوعی متنوع و شبکه های عصبی تلفیقی است. از این رو توانایی شبکه عصبی مصنوعی و هیبریدهای آن با الگوریتم ژنتیک (ای ان ان- جی ای) و الگوریتم رقابت استعماری (ای ان ان- آی سی ای) در طبقه بندی درست ویژگی های استخراج شده سنجش شد. نتایج نشان دادند شبکه عصبی مصنوعی پس انتشار پیش خور (بی پی- اف اف) با توابع یادگیری لونبرگ مارکوارت (ال- ام)، بیزین (بی آر) و پس انتشار ارتجاعی (آرپی) به ترتیب دارای دقت 86، 96 و 82 درصد در اختصاص ویژگی های هر موج صوتی شناور به آن شناور بودند. هم چنین شبکه های ای ان ان- جی ای و ای ان ان- آی سی ای به ترتیب دقت طبقه بندی برابر با 94 و 77 درصد را نشان دادند. در نهایت می توان نتیجه گرفت که شبکه عصبی مصنوعی با تابع یادگیری بیزین توانایی طبقه بندی قابل قبول امواج صوتی منتشره از شناورها را دارد و می توان از آن در کاربردهای دریایی و نظامی استفاده کرد.
کلید واژگان: شناور، صدا، شبکه عصبی مصنوعی، الگوریتم ژنتیک، الگوریتم رقابت استعماریAccurate and correct identification of vessels moving in the waters from a distance is important in many ways. Having information type of vessels more correct decisions on how to deal with them. The sounds emitted by the vessels can be distinguished from each other and it is possible to identify the vessels by their sound. Therefore, in this study, the vessels have been classified based on their weight and the sound emitted by them. In the present study, the characteristics of each of the sounds recorded the vessels were extracted using the Mel-Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) method, and the ability of the artificial neural network and its hybrids with the Genetic Algorithm (ANN-GA) and the Imperialist Competitive Algorithm (ANN-ICA) The results showed that artificial neural network feed forward back propagation (BP-FF) with learning functions Levenberg-Marquardt (LM), Bayesian (BR) and Resilient Backpropagation (RP) has an accuracy of 86, 96 and 82 percent respectively in assigning the features of each vessels to them. Also, ANN-GA and ANN-ICA networks showed classification accuracy equal to 94% and 77%, respectively. Finally, it can be concluded that the Artificial Neural Network with the Bayesian learning function has the ability to acceptably classify the sounds emitted the vessels and can be used in marine and military applications.
Keywords: Vessel, Sound, Artificial neural network, Genetic algorithm, Imperialist competitive algorithm -
بندر امام خمینی یکی از بنادراستان خوزستان در خلیج فارس است که با داشتن 38 اسکله فعال به طول 7 کیلومتر، بزرگترین بندر فعال ایران بوده و حجم لایروبی سالیانه در این بندر حدود 600 هزار مترمکعب است که حدود 400 هزار متر مکعب از آن مربوط به کانال دورق و حدود 200 هزار مربوط به سایراسکله های بندر می باشد، از آنجایی که نرخ رسوبگذاری و هزینه لایروبی در این بندر چشمگیر می باشد در این پژوهش به بررسی و برآورد نرخ و حجم رسوبگذاری بر اساس اطلاعات میدانی و مدلسازی اخذ شده از سازمان بنادر و دریانوردی و مقایسه این مقادیر با نتایج به دست آمده از الگوریتم های فراابتکاری تحت نرم افزار متلب در شرایط دوبعدی جریان و همچنین حضور کلیه پارامترهای موثر بر انتقال رسوب کرانه راستا در بندر امام خمینی (ره) پرداخته شد. پس از تلفیق سه معادله سرک و کامفز و بایرام (CKB) و محاسبه ضرایب و توان های بهینه توسط الگوریتم های کلونی مورچگان، ژنتیک و تکامل دیفرانسیلی و ارزیابی و صحت سنجی با مقادیر به دست آمده از داده های میدانی موجود، خطای ضرایب و توان های محاسبه شده با استفاده از روش میانگین مربعات و بایاس محاسبه گردید، فلذا مشاهده شد که ضرایب و توان های به دست آمده از الگوریتم ژنتیک که در معادله CKB جایگذاری شدند بیشترین همپوشانی را با نرخ انتقال رسوب کرانه راستا حاصل از داده های میدانی دارد.
کلید واژگان: بندر امام خمینی (ره)، نرخ انتقال رسوب کرانه راستا (LSTR)، الگوریتم های فراابتکاری، معادله CKB، الگوریتم ژنتیک، الگوریتم کلونی مرچگان و الگوریتم تکامل دیفرانسیلیEvaluation of Longshore Sediment Transport Rate in Imam Khomeini port using three examples of meta-heuristics algorithmImam Khomeini port is one of the ports of Khuzestan province in the Persian Gulf, which has 38 active wharves with a length of 7 km, is the largest active port in Iran and the annual dredging volume in this port is about 600 thousand cubic meters, of which about 400 thousand cubic meters is related to the Duragh canal and about 200 thousand are related to other ports of the port, since the sedimentation rate and dredging cost in this port is significant, so, in this study the rate and volume of sedimentation based on field information and modeling obtained from the Ports and Maritime Organization And comparing these values with the results obtained from meta-heuristic algorithms under MATLAB software in two-dimensional flow conditions and also the presence of all parameters affecting the transfer of sediment along the coast in Imam Khomeini port. After combining the three equations of CERK, Kamphuis and Bayram (CKB) and calculating the optimal coefficients and capabilities by Differential Evolution, Ant Colony Optimization and Genetic Algorithm, evaluation and validation with the values obtained from the available field data, coefficient error and computational capabilities Calculated using the root mean squares and bias method, therefore, it was observed that the coefficients and powers obtained from the genetic algorithm that were placed in the CKB equation have the most overlap with the rate longshore sediment transport from field data.
Keywords: Imam Khomeini Port, longshore sediment transport rate (LSTR), metaheuristic algorithms, CKB equation, genetic algorithm, Ant Colony algorithm, Differential Evolution algorithm -
The hybrid model approach is adopted to construct the solar flare complex network. The modified form of Gutenberg-Richter law is obtained as the frequency-magnitude distribution of the empirical data. The frequency-magnitude distributions of positive-definite data are sometimes observed to follow a power-law over several orders of size. There are reasons to the deviation of the frequency-magnitude distribution from an ideal power distribution. Among many alternative forms of the power-law function, we found that the threshold power-law is well fitted with solar empirical data at small values. A statistical method based on optimization of the $chi^{2}$-test by application of the genetic algorithm have been developed. Here, the analytical details of a method based on genetic algorithm is presented to calculate the parameters of the frequency-Magnitude distribution of the empirical data sets. This method estimates the best parameters of the threshold power-law function as the frequency-magnitude distribution of the empirical data, as well.
Keywords: Solar Flare, Complex Network, The Gutenberg-Richter Law, Genetic Algorithm, Frequency-Magnitude Distribution, Thresholded Power-Law behavior&lrm -
تعیین بهینه ثوابت مادی یک معیار رفتاری ماده، به یکی از روش های بهینه سازی پیشرفته و با داشتن کمترین داده های آزمون های تجربی، مورد توجه طراحان است. معیار تسلیم/شکست خان-لیو یکی از معیارهای نسبتا دقیق و کاربرپسند برای پیش بینی رفتار آلیاژهایی مانند تیتانیوم 4-6 است. این معیار با داشتن ده ثابت مادی می تواند اثرات عوامل مختلف مانند عدم تقارن در کشش و فشار، ناهمسانگردی، فشار هیدرواستاتیک، نرخ کرنش و دما را به صورت غیرهمبسته مد نظر قرار دهد. روندنماهای تکاملی روش های مناسبی برای به دست آوردن ثوابت معادله های رفتاری مواد به صورت بهینه هستند. در این کار ما از روش های بهینه سازی روندنمای ژنتیک و انبوه ذرات که از روندنماهای تکاملی به شمار می روند، برای تعیین ثوابت معیار خان- لیو استفاده کرده ایم. نتایج آزمون های کشش و فشار تک محوره در دو راستای نورد و عرضی ورق آلیاژتیتانیوم 4-6 در دماهای مختلف و در نرخ کرنش یک بر ثانیه به کار رفته اند و نقاط دو محوره -مساوی به صورت محاسباتی استفاده شده اند. نتایج نشان می دهند که روش بهینه سازی انبوه ذرات نسبت به روندنمای ژنتیک پاسخ های بهتری دارد. پس پیشنهاد می شود که برای تعیین ثوابت این معیار از روش یادشده استفاده شود. روش شناسی استخراج ثوابت مادی با دو روندنمای ژنتیک و انبوه ذرات و جنبه های توسعه و بهبود معیار خان- لیو از نتایج این تحقیق هستند.کلید واژگان: معیار تسلیم، شکست، معادله های ساختاری، آلیاژتیتانیوم 4-6، روندنمای ژنتیک، بهینه سازی انبوه ذراتHydrophysics Journal, Volume:6 Issue: 1, 2021, PP 113 -126Optimal determination of material constants of behavior criteria with minimal number of experimental test data is of interest to designers. Khan-Liu yield/fracture criterion is one of the comparatively accurate and user-friendly criteria to predict behavior of alloys such as Ti-6Al-4V alloy. This criterion with ten constants can take into account effects of parameters such as asymmetry in tension and compression, anisotropy, hydrostatic pressure, strain rate and temperature as uncoupled. Evolutionary algorithms are optimally suitable methods for determining the materials behavior equations constants. In this article, the genetic algorithm and particle swarm optimization methods are used to determine the material constants of Khan-Liu criterion. Experimental results of uniaxial tension and compression tests in two directions, rolling and transverse direction of Ti-6Al-4V sheet, at different temperatures with 1 sec-1 strain rate are used. From these data equal-biaxial points were calculated. After applying two algorithms on these data, results showed that particle swarm optimization is better than genetic algorithm. Therefore, this method is suggested to determine the constants of this criterion. The material constants extraction methodology with two genetic algorithm and particle swarm optimization, as well as aspects of the development and improvement of Khan-Liu criterion are results of this paper.Keywords: Yield, fracture criterion, Constitutive equations, Ti-6Al-4V alloy, genetic algorithm, Particle Swarm Optimization
-
هدف اصلی این مقاله به کارگیری روشی بر مبنای الگوریتم های هوش محاسباتی برای تهیه نقشه پرتوی است که به دسته بندی الگوهای مختلف شناسایی مناطق آلوده پرتوی و تغییر آلودگی پرتوی می پردازد. در این مقاله، برای تعیین درجه آلودگی پرتوی مناطق، استفاده از سیستم استنتاج فازی پیشنهاد شده است. در این تحقیق از داده های از طیف سنج پرتوی با قدرت تفکیک بسیار بالا (Ultra-high Resolution Spectrometry) در زمینه کشف اورانیوم استفاده شده است. حوزه پژوهش شامل ذخایر اورانیوم شناخته شده از جمله لامباپور-پداگاتو، چیتریال و کپونرو است. داده های طیف سنجی پرتوی با رزولوشن بسیار بالا که برای اکتشاف اورانیوم جمع آوری شده بود برای تخمین میانگین نرخ جذب در هوا به سبب توزیع پرتو ماده ها (پتاسیم در درصد و اورانیوم و توریم در بخش در میلیون) در این مناطق مورد استفاده واقع شد. همچنین برای تعیین میزان آلودگی پرتوی هر منطقه از سیستم استنتاج فازی ممدانی استفاده شده است. نتایج بدست آمده کارایی این روش را با دقتی برابر با 76 درصد برای آشکارسازی سه سطح آلودگی پرتوی (بدون آلودگی پرتوی یا آلودگی پرتوی کم، آلودگی پرتوی متوسط و آلودگی پرتوی زیاد) و 89 درصد برای شناسایی کلی مناطق آلوده از مناطق فاقد آلودگی پرتوی برآورد نمود.
کلید واژگان: هوش محاسباتی، طیف سنج پرتوی با قدرت تفکیک بسیار بالا (Ultra-high Resolution Spectrometry)، استنتاج فازی ممدانی، نقشه پرتوی، استنتاج فازی، الگوریتم ژنتیک، SVMThe main objective of this paper is to use a computational intelligence algorithm for preparing a mapping map that categorizes different patterns of identification of infected areas and changes in radiation pollution. In this paper, the use of the fuzzy inference system has been proposed to determine the degree of radiation contamination in the regions. The study uses ultra-high resolution spectrometry data to detect uranium. The research area includes well-known uranium deposits, including LambaPur-Peddagattu, Chitrial and Koppunuru. The high-resolution Spectrometry data collected for uranium exploration was used to estimate the average absorption rate in the air due to the distribution of females (potassium per cent and uranium and thorium per million) in these areas. Mamdanichr('39')s Fuzzy Inference System has also been used to determine the amount of radiation contamination in each region. The results showed that the efficiency of this method was 76% accurate for the detection of three levels of radiation contamination (no radiation contamination, low radiation exposure, medium radiation and high radiation pollution) and 89% for the overall identification of contaminated areas from non-polluted areas.
Keywords: Computational intelligence, Ultra-high Resolution Spectrometry, Fuzzy Inference of Mamadani, Radiation Map, Fuzzy Inference, Genetic Algorithm, SVM -
امواج صوتی در محدوده ی بسامدی 0/02 تا 20 هرتز که زیر آستانه ی شنوایی انسان از طریق جو حرکت می کنند ، به عنوان امواج فروصدا شناخته می شوند. اصلی ترین نوفه در این بازه ی بسامدی نوفه ی باد است که عمل دریافت و آشکارسازی امواج فروصدا را با اختلال شدید مواجه می کند. بنابراین ، آشکارسازهایی با کیفیت بالا نیاز خواهد بود که معمولا برای این منظور از آرایه های حسگری و روش های پردازش علامت آرایه ای استفاده می شود. آشکارسازی علامت مبتنی بر نسبت فیشر یکی از روش های قدرت مند پردازش آرایه ای در زمینه ی فروصدا می باشد که به طور گسترده از آن استفاده می گردد. لیکن اشکال اصلی این روش زمان محاسباتی بالای آن می باشد که به دلیل محاسبات تکراری آماره ی آزمون برای هر عنصر در شبکه ی کندی صورت می گیرد. از این رو پژوهش گران مجبور هستند از یک شبکه ی کندی با قدرت تفکیک نسبتا پایین استفاده کنند تا در زمان پردازش صرفه جویی به عمل آید. در نتیجه ، این قدرت تفکیک پایین خطایی را در مقدار شبه سنج های تخمین زده شده ی امواج فروصدا ایجاد می کند. در این پژوهش به منظور بر طرف نمودن اشکال اساسی روش فیشر ، یک روش آشکارسازی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک پیشنهاد شده است. در روش پیشنهادشده مولفه های شبکه ی کندی به عنوان کروموزوم برای الگوریتم ژنتیک تعریف شده اند و الگوریتم ژنتیک این مزیت را ایجاد کرده است که برخلاف روش های پیشین، جستجو در یک شبکه ی کندی پیوسته صورت بگیرد. لذا پیوسته بودن شبکه و بررسی شدن تنها تعداد محدودی از بردارهای کندی به ترتیب باعث کاهش میزان خطا و زمان پردازش شده اند. در شبیه سازی انجام شده، میزان خطای سرعت ظاهری و زاویه ی ورودی به ترتیب برابر با 0/5923 و 0/071 گردیدند و زمان پردازش به طور متوسط از 07 /25835 به 533/55 ثانیه کاهش یافت.
کلید واژگان: فروصدا، آشکارسازی، فیشر، الگوریتم ژنتیک، بهینه سازیSound waves with frequencies below the human hearing threshold in the range of 0.002 Hz to 20 Hz, which are traveling through the atmosphere, are referred to as infrasound. Wind is the main noise in the above-mentioned frequency range. The operation of receiving and detecting of infrasound are often hampered by wind. Therefore, high quality detectors are required. For this purpose, sensor arrays and array signal processing techniques are utilized. Fisher ratio-based signal detection is a widely used and powerful method in the field of infrasound. The main drawback of this approach is its high computational time due to the repeated computation of test statistics for each element of the slowness grid. Thus, the researchers use a relatively low-resolution slowness grid in order to save time in processing. On the other hand, low resolution results in an error in the values of estimated parameters of infrasound waves. In this study, a genetic algorithm based detection method is proposed in order to overcome the fundamental problems of the Fisher method. In the proposed method, the slowness grid components (px, py) are defined as the chromosome for the genetic algorithm. Despite the previous methods, the genetic algorithm has created the advantage that searching could be conducted in a continuous slowness grid. Therefore, the continuity of the network and searching only a limited number of slowness vectors reduce error rates and processing time respectively. The apparent velocity and incoming angles became 0.5923 and 0.0710 respectively, and the processing time decreased considerably from 25835.07 seconds to 533.55 seconds on average.
Keywords: Infrasound, Detection, fisher, Genetic algorithm, Optimization -
در این مقاله وارونسازی سه بعدی داده های گرانی سنجی براساس تئوری گراف مورد استفاده قرار گرفته است. توده همگن زیرسطحی با استفاده از مجموعهای از جرمهای نقطهای یکسان مدل میشود. با تطبیق این مجموعه جرمهای نقطهای با یک گراف کامل و با استفاده از الگوریتم کروسکال، درخت فراگیر کمینه (minimum spanning tree) برای این گراف محاسبه شده و سپس یک تابع پایدارکننده تحت عنوان تابع همفاصله به دست میآید. این تابع علاوه بر پایدارکردن مساله وارون، سبب میشود که در مدل حاصل فواصل میان جرمهای نقطهای تقریبا یکسان باشد. بنابراین توزیع فضایی مناسب برای جرمهای نقطهای، الگوریتم را به سمت حصول پیکربندی نزدیک به شکل توده اصلی سوق میدهد. تابع هدف کلی در این مساله، ترکیب یافته از تابع همفاصله و عدم انطباق داده، غیرخطی است و کمینهسازی آن با استفاده از الگوریتم ژنتیک انجام میشود. دو نمونه مدل مصنوعی متفاوت برای بررسی الگوریتم ارائهشده مورد استفاده قرار گرفته است. خروجی الگوریتم برای هر دو مدل، پیکربندی صحیح را نشان میدهد. برای تخمین و صحتسنجی پارامتر منظمسازی در این الگوریتم، راهکاری موثر توسط نویسندگان ارائه شده است. این شیوه وابسته به روند همگرایی تابع همفاصله و برازش داده حاصل از مدل با داده مشاهدهای است. کاربر با اجرای الگوریتم برای تعداد کمی پارامتر مختلف و بررسی این شرایط به سمت انتخاب پارامتر بهینه هدایت میشود. در پایان، داده گرانی توده سولفیدی موبرون در کانادا به عنوان یک نمونه داده واقعی مورد استفاده قرار گرفته است. گسترش این توده در راستای شرق 350 متر و در عمق حداکثر 200 متر برآورد میشود.کلید واژگان: گرانی سنجی، وارون سازی، گراف، درخت فراگیر کمینه، الگوریتم ژنتیک، موبرونIn this paper, three-dimensional (3D) inversion of gravity data using graph theory is used. The methodology was initially introduced by Bijani et al. (2015) and, here, we provide more details for the steps and required parameters of the algorithm. An ensemble of simple point masses are used to model a homogenous subsurface body. Then, in the presented inversion methodology, the model parameters are the Cartesian coordinates of point masses and their total mass. Consequently, the algorithm is able to reconstruct the skeleton of the subsurface body and to yield its total mass. Here, the set of point masses is associated to the vertices of a weighted full graph in which the weights are computed by the Euclidean distances separating vertices in pairs. Then, the Kruskal’s algorithm can be used to solve the Minimum Spanning Tree (MST) problem for the graph. A stabilizer, called equidistance function, is obtained using the MST, which computes the statistical variance of the distances among point masses. The function restricts the spatial distribution of points, and suggests a homogeneous distribution for the point masses in the subsurface. Here, a non-linear global objective function for the model parameters comprising data misfit term and equidistance function with balancing provided by a regularization parameter that should be minimized. A genetic algorithm (GA) is used for the minimization of the objective function. GA consists of a random search algorithm based on the mechanism of natural selection and natural genetics. Then, to solve the optimization problem in our algorithm, there is no need to calculate the derivatives of the objective function with respect to model parameters, or any matrix operation. Simulations for two synthetic examples, including a vertical and a dipping dike, demonstrate the efficiency and effectiveness of the implementation of the present algorithm. The skeleton and total mass of the bodies are estimated very accurately. We also show that although the search limits for the model parameters must be used, they are not very limitative. Even with less realistic bounds, acceptable approximations of the body are still obtained. Unlike Bijani et al. (2015) which used the L-curve method for estimating the regularization parameter, here, we present a new strategy to approximate the parameter. We demonstrate that if: 1. the equidistance function converges almost monotonically to zero with increasing numbers of generation; 2. minimum of the objective function at the final iteration becomes small; and 3. the predicted data by the reconstructed model is approximately close to observed data, then, the selected regularization parameter is nearly optimum and the results are reliable. This provides a suitable and inexpensive methodology for estimating the regularization parameter. The method is tested on gravity data from the Mobrun ore body, north east of Noranda, Quebec, Canada. The anomaly is associated with a massive body of base metal sulfide, mainly pyrite, which has displaced volcanic rocks of middle Precambrian age (Grant and West, 1965). With application of the algorithm, a skeleton of the body is obtained which extends about 350 m in the east direction, and shows a maximum extension of 200 m in depth.Keywords: Gravimetry, Inversion, Graph, Minimum Spanning tree, Genetic algorithm, Mobrun
-
در این مقاله، بهینه سازی افت تراگسیل صدای ورق های مدرج تابعی با طول متناهی با استفاده از الگوریتم ژنیتک چند هدفه مورد مطالعه قرار گرفته است. هدف اصلی این مقاله، شناسایی و بهینه نمودن پارامترهای موثر بر روی تراگسیل توان صوتی این سازه ها می باشد. در این راستا، ابتدا معادلات دینامیکی ورق، با استفاده از نظریه کلاسیک صفحات نازک به دست آمده؛ سپس، معادلات حاکم بر انتشار موج با توجه به نظریه راسس استخراج شده است، سپس با اعمال شرایط مرزی ضریب افت تراگسیل صدای سازه محاسبه می شود. اثر پارامترهای موثر بر افت تراگسیل صدا به صورت عددی مورد بررسی قرار گرفته و در ادامه بهینه سازی افت تراگسیل صدا با استفاده از الگوریتم ژنتیک چند هدفه با رتبه بندی نامغلوب انجام می گیرد. هدف از بهینه سازی، بیشینه نمودن مقدار افت تراگسیل ورق مدرج تابعی هم زمان با کمینه سازی وزن آن بوده و بسامد بحرانی ورق نیز به عنوان قید مساله در نظر گرفته شده است. نتایج نشان می دهند جنس لایه های ورق مدرج تابعی، ضخامت ورق، ترتیب قرار گرفتن لایه ها، ابعاد ورق، توان حجمی و زاویه موج برخوردی، نقش مهمی در کاهش تراگسیل توان صوتی از طریق این سازه ها دارند.کلید واژگان: افت تراگسیل صدا، ورق مدرج تابعی، طول محدود، الگوریتم ژنتیک، بهینه سازی چند هدفهIn this paper, the optimization of sound transmission through finite-length Functionally Graded Materials (FGM) plates by the use of genetic algorithm is studied. The main objective of this paper is to identify and optimize the effective parameters for sound power transmission of these structures. In this regard, at first, the dynamic equations of the plate are obtained using the classic theory of thin plates, then the governing wave propagation equations are extracted according to the Roussos theory. Next, the transmission loss coefficient (TL) of the structure is calculated by applying the boundary conditions. The effect of parameters effective on sound transmission loss is numerically investigated and optimization of sound transmission loss is executed using multi-objective optimization using Non-dominated Sorting in Genetic Algorithm (NSGA). The purpose of optimization is to maximize the sound transmission loss of FGM plate with minimization of its weight simultaneously, and the critical frequency of the plate is also considered as the problem constraint. The results show that the FGM material, plate thicknesses, layers layout, plate dimensions, power law exponent and the angle of incidence play an important role in reducing the sound power transmission through these structures.Keywords: Sound transmission loss, FGM plate, Power law exponent, Genetic Algorithm, Optimization
-
در این مقاله با استفاده از جبر لی (su(1،1 در هامیلتونی مدل برهم کنش بوزونی(IBM-1) طیف انرژی زنجیره ایزوتوپی باریم 130-124 محاسبه شده است. ثابت های این طیف را از حل معادله بث به کمک روش حداقل مربعات با الگوریتم نیوتون-گاوس و الگوریتم ژنتیک به دست آورده ایم. سرانجام نتایج به دست آمده را با طیف های تجربی مقایسه کرده و ترازهای مجهول این ایزوتوپ ها محاسبه شدند. نتایج نشان داد که الگوریتم ژنتیک دارای انحراف معیار کمتری در مقایسه با الگوریتم نیوتون-گاوس است و همچنین نتایج طیف تئوری با طیف تجربی همخوانی خوبی دارند.کلید واژگان: مدل برهمکنش بوزونی، الگوریتم ژنتیک، زنجیره ایزوتوپی باریمIn this study, using a SU(1,1) Lie algebra in the Hamiltonian of Interacting Boson Model (IBM-1), we have calculated the energy spectrum of chain Barium isotopes ( 124-130). We have obtained the constants of this spectrum by solving the Bethe equation using the Least Squares method with the Newton-Gauss and Genetic algorithms. Finally we have compared the results of experimental spectra with theoretical spectra and undefined levels of these isotopes were calculated. The results showed that the genetic algorithm has a lower standard deviation compared with the Newton-Gauss algorithm, and also the results of experimental spectra are in good agreement with the theoretical spectra.Keywords: Interacting Boson Model, Genetic algorithm, chain barium isotopes
-
در این مقاله روش موثری را برای کنترل امتداد و جهت مندی مولکولی، به وسیله برهم کنش مولکول با پالس لیزر دورنگی فمتوثانیه، ارایه می دهیم. بدین منظور، با استفاده از حل عددی معادله شرودینگر وابسته به زمان برای مولکول خطی مونوکسید کربن به رابطه ای برای کنترل امتداد و جهت مندی مولکولی می رسیم. سپس با استفاده از الگوریتم ژنتیک، بر روی پارامترهای پالس لیزری بهینه سازی صورت می گیرد. تابع ارزش مناسبی در الگوریتم ژنتیک معرفی و نشان داده می شود که می توان از این طریق کنترل مورد نظر را بهبود بخشید.کلید واژگان: لیزر دو رنگی، جهت مندی مولکولی، الگوریتم ژنتیکIn this paper, we present an effective scheme to control molecular alignment and orientation by interaction of molecule with Two-color femtosecond laser pulse. For this purpose, we use numerical solution of the time - dependent Schrodinger equation for a linear molecule of carbon monoxide to achieve the control of Molecular Alignment and Orientation. Afterward, by using the Genetic algorithm, optimization on parameters of laser pulse take place. A suitable cost function was introduced in Genetic algorithm and showed that we can improve the intended control in this approach.Keywords: Two-color Laser, Molecular Alignment, Genetic Algorithm
-
مطالعه و مدلسازی ویژگی های سرعتی مناطق نزدیک سطح زمین به دلیل ارتباط مستقیم آن با تاسیسات شهری واقع برروی آن، از لحاظ ژئوتکنیکی و مهندسی زلزله از اهمیت خاصی برخوردار است. در سال های اخیر میکروترمور شکست مرزی (ReMi) برای تخمین منحنی های پاشش و در نهایت مدلسازی سرعت موج برشی، به-دلیل هزینه پائین و سرعت بالای برداشت داده ها مورد استقبال قرار گرفته است. اما مشکل اساسی در پردازش این داده ها وارون سازی منحنی پاشش جهت تخمین سرعت امواج برشی است. در مقاله حاضر سعی شده است با پیشنهاد وارون سازی همزمان امواج ReMi (امواج ری لی) و امواج انکساری (زمان سیر امواج) با روش بهینه سازی الگوریتم ژنتیک چند هدفه و استفاده از مفهوم جبهه پارتو تخمینی از ساختار سرعت موج برشی ارائه شود. برنامه الگوریتم مذکور در محیط متلب نوشته شده است. روش پیشنهاد شده در ابتدا به وسیله مدل های مصنوعی مورد ارزیابی قرار گرفت و در ادامه برای ارزیابی بیشتر روی داده های تجربی اعمال شد. بدین منظور یک ایستگاه در جنوب تبریز، که بیشتر در برگیرنده واحدهای سنگی میوسن-پلیوسن و رسوبات آذرآورای هستند، برداشت شد. نتایج به دست آمده با استفاده از الگوریتم پیشنهاد شده با روش وارون سازی منفرد داده ReMi با استفاده از روش وارون-سازی گروه ذرات مقایسه شد. نتایج وارون سازی به دست آمده، در مورد مدل های مصنوعی و هم داده های تجربی بیانگر عملکرد قابل قبول الگوریتم پیشنهاد شده، به عنوان یک روش موثر در وارون سازی همزمان داده های ژئوفیزیکی، در مقایسه با سایر روش های مرسوم می باشد. این الگوریتم یک راهکار مناسب در کاهش عدم یکتایی نتایج وارون سازی است.کلید واژگان: وارون سازی همزمان، میکروترمور، امواج انکساری، بهینه سازی چند هدفه، سرعت موج برشی، الگوریتم ژنتیکIt is very important to study and simulate S-wave structure for near surface (alluvium parts, in particular) owing to its direct relationship to urban facilities in geotechnical and earthquake engineering studies. So, in seismic microzonation, the first step is to study and identify S-wave pattern in alluvium in order to categorize different parts of cites according to S-wave velocity. Current techniques of estimating shallow shear velocities for assessment of earthquake site response are too costly for use at most construction sites. They require large sources to be effective in noisy urban settings, or specialized independent recorders laid out in an extensive array. Recently, refraction microtremor (ReMi) data have been frequently used for estimating of dispersion curves and simulating velocity of S-waves, because ReMi method is fast and cheap. However, inversion is the main problem in processing ReMi data for estimating velocity of S-waves. With the development of computer science, emergence of single-and multi-objective optimization techniques and inspiration of science from nature, an opportunity has been provided for decrease in non-uniqueness of inversion and finding the best possible solution. In this study, the joint inversion of microtremor and seismic refraction data was proposed using multi-objective Genetic Algorithm optimization and Pareto front concept for estimating S-wave velocity. After programming the multi-objective Genetic algorithm in Matlab, its efficiency was investigated by synthetic models and real datasets. Real datasets were obtained from 1 stations in south part of Tabriz (near Elgoli Road) that contain Miocene Pliocene and pyroclastic bedrocks. For actual dataset we used Refraction microtremor (ReMi) as a passive method for achieve Rayleigh wave and seismic refraction data as an active method for getting travel time. For ReMi and seismic refraction data acquisition, the same layout can easily provide both P-wave travel times and surface wave dispersion curves if the sampling parameters are properly designed to satisfy the requirements of the two techniques. In current study ReMi and seismic refraction method was performed with using an OYO 24-channal seismograph and 4.5Hz and 28Hz geophones with a receiver spacing of 5m. for ReMi, Unfiltered 17 second records were collected at study site. Also in this study, resistivity data, as auxiliary information, are used. Resistivity method can provide information about bed rock and water table in study area. For this goal, resistivity measurements were carried out by using high-resolution RESECS resistivity meter system. In this study Wenner array, with 32 electrodes (2m unit electrode spacing), for measurements of 1-D resistivity imaging profile is used. For evaluation of proposed joint inversion algorithm, the results were compared with single inversion of ReMi data by Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm. with Using joint inversion algorithm, a three layer subsurface model was found, which the first layer velocity is 321m/s and its thickness is 5.8m, second layer velocity is 365m/s and its thickness is 4.6m and last layer velocity is 547m/s.. The results of inversion in both synthetic and real dataset proved the reliability of proposed method, as a powerful technique for joint inversion, in comparison to current methods. . Also by Pareto concept the quality of inversion procedure can be easily detected. Because symmetry of Pareto front is strongly depends to accuracy of estimations. By using joint inversion algorithm we can achieve to a more correct Vs structure and decrease the non-uniqueness of Rayleigh wave inversion.Keywords: Joint inversion, Microtremor, Seismic refraction, multi, objective optimization, Shear wave velocity, Genetic Algorithm
-
بررسی حرکات آتشفشان و تغییر شکل سطحی حاصل از آن، امری ضروری می باشد. مدل های آتشفشانی در بررسی تغییر شکل پوسته، دید باارزشی نسبت به ویژگی های آتشفشان ها و رفتارشان در طول زمان فراهم می کنند. یکی از مدل های تحلیلی میدان جابه جایی ژئودتیکی آتشفشان، مدل موگی است. این مدل، مخزن ماگمای آتشفشان با هندسه کروی را به منزله منبع تغییر شکل فرض می کند. مدل سازی میدان جابه جایی با استفاده از مدل های تحلیلی موجود مستلزم مشخص کردن پارامترهای رئولوژی و زمین شناسی مخزن آتشفشان است. به عبارتی، با در نظر گرفتن فرضیاتی در مورد خصوصیات پوسته زمین در منطقه موردنظر، می توان از میدان جابه جایی حاصل از مشاهدات ژئودتیک درحکم مسئله مقدار مرزی مدل های تحلیلی استفاده کرد و با حل معکوس این معادله ها به پارامترهای مخزن دست یافت. در این تحقیق پس از استخراج پارامترهای مدل با استفاده از الگوریتم ژنتیک، مدل سازی میدان جابه جایی ناشی از آتشفشان با مدل تحلیلی موگی صورت گرفت. در ادامه پس از مدل سازی میدان جابه جایی، تحلیل حساسیت میدان جابه جایی نسبت به پارامترهای ورودی مدل عملی شد. در این تحلیل میدان جابه جایی به تغییرات کمیت های مختصاتی مرکز منبع بیشترین حساسیت را نشان داد. اما تغییرات کمیت اختلاف حجم منبع، تاثیر قابل توجهی بر میدان جابه جایی ایجاد نکرد. یکی از نتایجی که این تحلیل به دست می دهد این است که مدل در تعیین پارامترهای موقعیت منبع قوی تری است ولی برای تعیین پارامتر تغییر حجم منبع ضعیف عمل می کند. به منظور استخراج پارامترهای موقعیت منبع، می توان با تغییر این پارامترها و عکس العمل خروجی مدل و مقایسه آن با مشاهدات به مقدار بهینه آنها دست یافت.
کلید واژگان: تحلیل حساسیت، مدل موگی، مدل سازی میدان جابه جایی، تغییر شکل های آتشفشان، الگوریتم ژنتیکVolcanoes and their eruption indicate dynamic process of the inside of ground, which are often located along the boundaries of tectonic plates. Study of movements and surface deformation of the volcano is essential because surface deformation reflects changes in the subsurface. In the studies of crustal deformation, volcanic models provide valuable insights of the features of volcanoes and their behavior throughout time. These models have been adjusted based on geodetic and seismic geological data. According to the geometry of deformation source, various models have been proposed for volcanoes. One of the analytical geodetic displacement models is Mogi model, which assumes the volcano's magma reservoir with spherical geometry as a source of surface deformation. in the Mogi model, the Earth's crust has been described as a half-bound elastic body which is called an elastic half-space. Half-space is a planar surface, which is taken as surrounding an environment and extended indefinitely in all direction. Displacement field of the Mogi model is caused by hydrostatic pressure change in a finite spherical source with a radius smaller than its depth in an elastic half-space. Modeling of displacement field using the analytical models requires determination of rheological and geological parameters of the volcanic magma reservoir. Hence, by taking into account the assumptions about the properties of the crust in the desired area, one can obtaine displacement field from geodetic observations as the boundary value problem of the elastic models. Then geophysical and geological parameters can be obtained by solving the inverse problem. On the other hand, solving the inverse problem has many answers. Hence, optimization algorithms are used to solve this problem. Optimization algorithms gain the most likely answers. In this study, parameter extraction was performed by genetic optimization algorithm. In this algorithm mating probability 50% and mutation probability 5% was assumed for a population of 1,000 subjects. RMSE (Root Mean Square Error) of inversion was 0.006 mm. After determining the required parameters, the displacement field modeling was done by the Mogi model. Finally, The sensitivity analysis of the displacement field to changes of the model input parameters was evaluated. The purpose of sensitivity analysis is to discover changes in which the input parameters, most affected the model output. An important result that can be extracted from the sensitivity analysis is that a more sensitive parameter is a more one reliable in the parameter extraction process. By performing this analysis, the displacement field showed most sensitivity to the coordinate quantities of the source center and least sensitivity to the volume change of the quantity of magma reservoir. This analysis indicates that the Mogi model is more robust in determining the location parameters of the source, but is poor in determining the source volume change parameters. In order to extract the parameter, it can be possible to obtain the optimal value by changing the sensitive parameters and comparing the output with the observations. It is notable that the Mogi model is very sensitive to the shallow sources.Keywords: Sensitivity analysis, Mogi model, Displacement field modeling, Volcanic deformation, Genetic algorithm -
روش های ژئوفیزیکی، نقش مهمی در اکتشاف منابع زیرزمینی به ویژه اکتشاف کانی های فلزی و غیرفلزی، مخازن هیدروکربوری، آب های زیرزمینی و تحقیقات زمین شناسی و مهندسی بر عهده دارند. روش های مغناطیس سنجی از جمله روش های ژئوفیزیکی هستند که کاربرد عمده ای در یافتن بی هنجاری های مغناطیسی حاصل از کانی های فلزی، به ویژه کانسارهای آهن دارند. در بررسی داده های مغناطیس سنجی، یکی از اهداف عمده، تفکیک بی هنجاری های مغناطیسی در مقیاس های گوناگون، به ویژه تفکیک بی هنجاری های محلی از بی هنجاری های ناحیه ای است. بدین منظور، می توان بی هنجاری ناحیه ای را درحکم یک صفحه در نظر گرفت و با مقایسه مقادیر اندازه گیری شده روی زمین و مقادیر شبیه سازی شده از صفحه، بی هنجاری های محلی را تفکیک کرد. تعیین معادله بهترین صفحه ای که بتواند بر بی هنجاری های ناحیه ای برازش داده شود، نقش بسیار مهمی در تعیین بی هنجاری های محلی دارد. به منظور برازش بهتر صفحه به بی هنجاری های ناحیه ای، می توان از روش های معکوس استفاده کرد، زیرا این روش ها نسبت به روش های سنتی نیاز به زمان کمتری دارند و جواب نهایی نیز دقت بیشتری دارد. روش های معکوس مبتنی بر بهینه سازی، در مدل سازی و بررسی تابع های غیرخطی کاربرد ویژه ای دارد و با توجه به پیشرفت علوم رایانه، روش های بهینه سازی پیشرفته ای با الهام گیری از فرایند طبیعی طراحی شده اند که کاربرد گسترده تری دارند. در این مقاله، از روش آنالیز معکوس مبتنی بر الگوریتم ژنتیک به منظور کمینه سازی تابع هدف استفاده شده است. تابع هدف به صورت معادله صفحه درجه دومK=│A×x2+B×y2+C×x×y+D×x+E×y+F-z│ است که بهینه کردن ضرایب، ،، ، و موضوع مورد بررسی مقاله حاضر است. نتایج به دست آمده، نشان دهنده تفکیک صحیح بی هنجاری های ناحیه ای از بی هنجاری های کلی است و نتایج بسیار امیدبخشی در شناسایی بی هنجاری های محلی و پیشنهاد نقاط مناسب به منظور عملیات حفاری، حاصل شده است.
کلید واژگان: آنالیز معکوس، بی هنجاری مغناطیسی محلی، الگوریتم ژنتیک، کمینه سازیOne of the most important goals in geomagnetic investigations is detecting local anomaly locations. Regional anomaly can be simulating as a trend surface, and local anomalies will be detected by comparison of measured data and simulated trend surface. The problem is trying to find best coefficients of trend surface model using inverse methods based on modern optimization techniques, which are faster and more accurate than common methods. The main idea of inverse method based on modern optimization approach is to search for a model, which gives its predicted values that are as close as possible to the observed ones. Extensive advances in computational techniques allowed researchers to develop new search strategies for use in optimization problems. Genetic Algorithm is one of the evolutionary optimization algorithms, based on the population of chromosomes, which is widely used in engineering optimization problems. Evolutionary algorithms are developed based on swarm intelligence and social behavior of individuals in nature. Besides, the populations in evolutionary algorithms called agents affected by neighbor agents and the best agent. At the end, optimum solution will be specified with respect to optimize objective function. In this paper, genetic algorithm is used for minimizing the differences between real and simulated data. In order to study geomagnetic anomaly, first, forward model should be developed and then, using inverse method based on GA, regional anomaly trend surface will be simulated. The objective function is define as, where, and are positions of the field study locations that are measured by GPS and is the magnetic value of the positions. Also, A, B, C, D, E and F are unknown coefficients that will be determined using inverse method. According to the objective function, a two-dimensional equation is proposed for simulating regional anomaly trend surface. Two-dimensional equations are better than one-dimensional and three-dimensional or higher dimensional equations. One-dimensional equations do not guarantee to cover all aspects of data. Besides, three or higher dimensional equations are also not recommended for modeling data; because, over fitting to the data may be occurred. Therefore, the two-dimensional equation is the best model for simulating the regional anomaly trend surface. It is important to note that the optimization technique will usually perform well in nonlinear forward models. The unknown coefficients of trend surface on regional magnetic anomaly in Doroh area in southeast of Iran were optimized using inverse analysis, and finally the local anomalies were detected. In order to find locations of local geomagnetic anomalies, total anomaly trend is subtracted from regional anomaly trend and then, the potential locations for drilling investigation are recognized. Our experimental results demonstrate very promising results of the optimization technique for solving inverse problems using GA for detecting local geomagnetic anomaly trend surface, which is validating through drilling investigations. Besides, upward and reduce to pole filters and combination of them, which are common filters for detecting local geomagnetic anomaly locations, are used for conformation our results.Keywords: Inverse analysis, Local magnetic anomaly, Genetic Algorithm, Minimization -
از زمان های گذشته تاکنون تحقیقات زیادی در زمینه عرضه معیاری برای رویت هلال ماه صورت گرفته است، اما علی رغم پیشرفت این معیارها بارها پیش آمده است که با توجه به فراهم بودن شرایط نجومی، رویت هلال، رصدگران قادر به رویت آن نبوده اند. یکی از عواملی که در امر رویت هلال تاثیر بسزایی داشته ولی تاکنون بررسی نشده، پارامتر های جوی است. بدین منظور با استفاده از فن آوری الگوریتم ژنتیک، رصدهای سال های 1423 تا 1430 هجری قمری برای شهرهای مشهد، بجنورد، بیرجند، اصفهان، شیراز و کرمان در دو گروه دید افقی کمتر و بیشتر از ده کیلومتر به دو روش خطی و غیرخطی بررسی شد. نتایج نشان می دهد که الگوهای غیرخطی در هر دو حالت با دید افقی کمتر و بیشتر از ده کیلومتر دارای اریبی بیشتری نسبت به حالت خطی هستند و توانمندی الگوسازی خطی و دید بیشتر از ده کیلومتر به ترتیب از روش غیرخطی و کمتر از ده کیلومتر بیشتر است. به طورکلی میزان تاثیر فشار جو و دید افقی روی درصد روشنایی از سایر پارامترهای هواشناسی بیشتر است.
کلید واژگان: الگوریتم ژنتیک، رویت هلال ماه، درصد روشنایی هلال، پارامترهای جویThe Islamic calendar is based on lunar months, which begin when the thin crescent Moon is actually sighted in the western sky after sunset within a day or so after the New Moon. The Islamic dates begin at sunset on the previous day. The visibility of the lunar crescent as a function of the Moon's age - the time counted from the New Moon - is obviously of great importance to Muslims. The date and time of each New Moon can be computed exactly but the time that the Moon first becomes visible after the New Moon depends on many factors and cannot be predicted with certainty. The sighting of the lunar crescent within one day of New Moon is usually difficult. The crescent at this time is quite thin, has a low surface brightness and can easily be lost in the twilight. Generally, the lunar crescent will become visible to suitably-located, experienced observers with good sky conditions about one day after the New Moon. However, the time that the crescent actually becomes visible varies quite a bit from one month to another. The record for an early sighting of a lunar crescent with a telescope is 12.1 hours after New Moon; for naked-eye sightings, the record is 15.5 hours from New Moon. For Islamic calendar purposes, the sighting must be made with the unaided eye. Obviously, the visibility of the young lunar crescent depends on atmosphere conditions, the location and preparation of the observer. The prediction of the first sighting of the early crescent Moon is an interesting problem because it simultaneously involves a number of highly non-linear effects. Effects to be considered are the geometry of the Sun, Moon, the width and surface brightness of the crescent, the absorption of the Moon's light and the scattering of the Sun's light in the Earth's atmosphere, the physiology of human vision and natural horizon. The effects of meteorological conditions such as mean sea level pressure, visibility, mean temperature and humidity on Crescent visibility are studied in this paper. Our studied sites are located in the south, center and eastern part of Iran including Mashad, Bojnord, Birjand, Isfahan, Shiraz and Kerman cities. Two series of data are used in this study. The first one data were sighting and visibility of the lunar crescents which recorded by Moon's sighting groups in the above mentioned cities and the second series of data were the meteorological observations of mean sea level pressure, mean temperature, horizontal visibility and relative humidity in the same dates and locations of Moon's sighting. Horizontal visibility is divided into two categories of bellow and above 10kM. Period of study was 8 years starting from 1423 to 1430 according to Islamic calendar. Genetic algorithm is used to formulate the relations between moon visibilities and meteorological parameters. Genetic algorithms are one of the best ways to solve a problem for which little is known. They are very general algorithms and so may work well in any search space. Genetic algorithms use the principles of selection and evolution to produce several solutions to a given problem. Two methods of linear and non-linear approaches are used to model the statistical relations between the lunar visibilities and meteorological parameters. For linear-based method the following formula is used: We used the bellow formula for the nonlinear approach: Where MSE is the Mean Square Error, Robs and Rmod represent actual and modeled visibility of the Moon. P, RH, T and V are mean seas level pressure, relative humidity, temperature and visibility, respectively. (n-p) is degree of freedom and ai is constants. One of the important factors affecting crescent visibility is meteorological parameters, but they have not been considered well up to now. In this paper a Genetic algorithm has been used to find relationship between percentage of crescent lighting and meteorological parameters such as sea level pressure; mean temperature, relative humidity and horizontal visibility. In this regards, observations have been considered during the period of 1423-1430 lunar Hejri(Islamic calender) calendar for Mashad, Kerman, Shiraz, Esfahan, Birjand, and Boujnourd for two cases with about 10 km horizontal visibility. Error, bias and weighted factor of meteorological impacts on crescent visibility have been calculated after comparing modeled and observed crescent visibility. Results generally show that non-linear parameterization equations have more bias than linear equations. Maximum bias with 3.24 has been occurred in nonlinear model for horizontal visibility less than 10km over Birjand and Bojnourd sites. The minimum bias of crescent visibility has been occurred in Shiraz by 0.01 percent. The minimum and maximum percentages of relative error are found in Shiraz and Birjand by 1.96% and 99%, respectively. We also found that in linear modeling with horizontal visibility more than 10km, weighted effect of pressure increase by decreasing altitude from mean sea level and effect of humidity decreases by increasing altitude from mean sea level. Our result confirms that the crescent visibility is more sensitive both to pressure and horizontal visibility. Overlay, linear and nonlinear equations have acceptable results for modeling crescent visibility. Results of this paper reveal that meteorological parameterization of crescent visibility can be used for prediction of crescent visibility from meteorological view point.
Keywords: Crescent lighting, Crescent moon visibility, Meteorological parameters, Genetic Algorithm -
نانو شراره ها شعله های کوچک ناگهانی ناشی از انفجارهای زمینه خورشید هستند. تعیین انرژی و توزیع فراوانی انرژی نانو شراره ها دارای اهمیت می باشد. طبق مشاهدات اخیر، فراوانی دامنه انرژی نانو شراره ها از قانون توانی پیروی می کند. با توجه به نظریه پارکر، اگر نما در قانون توانی بزرگ تر از مقدار بحرانی 2 باشد، نانوشراره ها سهم قابل ملاحظه ای در گرمایش تاج خواهند داشت. در اینجا، تابش های فرابنفش دور از ناحیه های فعال و آرام تاج از روزهای 11 و 12 ژوئن 2007 (ثبت شده از استریو)، تحلیل می شوند. منحنی های نوری از یک الگوی شبیه سازی نانو شراره ای با سه پارامتر اصلی (نما در قانون توانی، آهنگ شراره ای و زمان شراره ای) ایجاد می شوند. با استفاده از الگوریتم ژنتیک طول منحنی های نوری کاهش می یابند. یک روش خودکار دسته بندی (ماشین بردار پشتیبان) برای استخراج مجموعه پارامترهای منحنی های نوری مشاهداتی استفاده می شوند. مقدار متوسط کمیت نما در قانون توانی در بازه 2.5-2.7 به دست آمده است. زمان شراره ای در حدود 80 دقیقه استخراج شده است.
کلید واژگان: نانو شراره، الگوریتم ژنتیک، ماشین بردار پشتیبانNanoflares are the small impulsive sudden energy releases, due to the explosion of solar background. Thus, determination of their energies and distributions is important. Recent observations and simulation models have shown that the frequency of their energies follows power-law. According to Parker hypothesis, if these exponents are greater than critical value 2, the contributions of nanoflares to the heating of solar corona is more significan. Here, the extreme ultra-violet (EUV) emission radiances of corona observed by STEREO/EUVI taken on 11 and 12 Jun 2007 are analyzed. To simulate the EUV irradiance, a simple nanoflare model with three key parameters (the flare rate, the flare duration time, and the exponent of the power- law) is applied. Based on genetic algorithm, the lengths of data points are reduced. The resultant light curves are fed to the Support Vector Machine (SVM) classifier. The produced light curves of quiet and active regions of the solar corona are classified and the set of power- law exponent, the flare duration time and the flare rate parameters are obtained. The flare duration time is estimated about 80 minutes. The power-low exponents range about 2.5-2.7.Keywords: nanoflare, genetic algorithm, support vector machine
- نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شدهاند.
- کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شدهاست. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
- در صورتی که میخواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.