Neural networks prediction of ionic mobilities in SF6-N2 mixture
المؤلفون المشاركون
Lemzadmi, Ahcene.
Guerroui, Assia.
Burdjiba, Tarik
Musawi, A. k.
المصدر
العدد
المجلد 14، العدد 1 (31 مارس/آذار 2018)، ص ص. 86-94، 9ص.
الناشر
تاريخ النشر
2018-03-31
دولة النشر
الجزائر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
العلوم الطبيعية والحياتية (متداخلة التخصصات)
الملخص EN
The present work outlines the application of neural networks in the modelling and the Prediction of ionic mobility (μ) in SF6-N2 gas mixture using experimental data.
At higher pressures, the mobility ˇ measured with conventional models is inversely proportional to the gas density (N-1).
Experimental data of ionic mobilities for N2+SF6 have been obtained previously by the use indirect method, which, consists of measuring the voltage-current characteristics of corona discharges.
The results obtained by prediction are significantly consistent with those measured experimentally.
The average relative errors on predicted ionic mobility are found to be less than *10% for training as well as for testing.
Since the average errors are less than 10%, the proposed ANNs technique is highly recommended for the prediction of ionic mobilities of corona discharges in N2+SF6 gas mixtures.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lemzadmi, Ahcene.& Guerroui, Assia.& Burdjiba, Tarik& Musawi, A. k.. 2018. Neural networks prediction of ionic mobilities in SF6-N2 mixture. Journal of Electrical Systems،Vol. 14, no. 1, pp.86-94.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-835976
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lemzadmi, Ahcene.…[et al.]. Neural networks prediction of ionic mobilities in SF6-N2 mixture. Journal of Electrical Systems Vol. 14, no. 1 (2018), pp.86-94.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-835976
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lemzadmi, Ahcene.& Guerroui, Assia.& Burdjiba, Tarik& Musawi, A. k.. Neural networks prediction of ionic mobilities in SF6-N2 mixture. Journal of Electrical Systems. 2018. Vol. 14, no. 1, pp.86-94.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-835976
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 94
رقم السجل
BIM-835976
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر