Modeling of induction heating systems using artificial neural networks
Joint Authors
Akkar, Hanan Abd al-Rida
al-Shaikhli, A. K. M.
Ali, Muhammad Munis Izz al-Din
Source
Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering
Issue
Vol. 10, Issue 1 (31 Dec. 2010), pp.56-71, 16 p.
Publisher
Publication Date
2010-12-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
16
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
منظومات التسخين الحثي تمتلك عده ميزات مقارنة بمنظومات التسخين التقليدية.
ميزات التسخين الحثي جعلته يشكل الحصة الرئيسية من سوق معدات التسخين و المهر.
عدد كبير من الطرق التحليلية و العددية استخدمت لتحليل و تصميم منظومات التسخين الحثي.
الشبكات العصبية الاصطناعية لها عدة فوائد فهي قادرة على معالجة مشاكل لا يمكن لأكثر الطرق التحليلية و العددية التعامل معها.
التعامل مع الأفران الحثية في هذه الدراسة اعتمد على الفوائد التي قدمها الشبكات العصبية.
في هذا البحث تم تصميم عدة شبكات عصبيه و تدريبها اعتمادا على نتائج تحليل الأفران الحثية, باستخدام برنامج التحليل ANSYS, لتقوم الشبكات العصبية باستنتاج التوزيع الحراري داخل قطعه الشغل لأي منظومة تسخين حثي و كذلك يمكن للشبكات العصبية تحديد الزمن و متطلبات مجهز القدرة اللازمين للحصول على التوزيع الحراري المطلوب داخل قطعه الشغل.
في هذا البحث تم تصميم و تمثيل الشبكات العصبية الاصطناعية باستخدام صندوق أدوات الشبكة العصبية ضمن برنامج MATLAB, أما تدريبها فقد تم باستخدام خوارزمية تدريب الميل المرافق المتدرجScaled conjugate gradient) (training algorithm حيث استمرت عمليات التدريب لغاية هبوط دالة الأداء (متوسط مربع الخطأ) للهدف المحدد (= 4 10).
و الشبكات العصبية الاصطناعية أثبتت نجاحها في معالجة مشاكل التسخين الحثي من خلال الحصول على نتائج ذات دقة عالية و بزمن تنفيذ قصير جدا.
Abstract EN
Induction heating system has a number of inherent benefits compared to traditional heating systems.
Many analytical and numerical approaches have been applied to solve the problem of induction heating.
Artificial Neural Networks possess many advantages and have the ability to tackle problems that cannot be accomplished by more analytical and numerical methods.
This paper involves modeling many artificial neural networks, and training them based on the results of analysis induction heating systems, by using ANSYS package, to enable them to evaluate the heat distribution inside the work piece of any induction heating system.
Also neural networks are used to specify the time and the power supply required for any desired heat distribution inside the work piece.
The neural networks are simulated by using Neural Network Toolbox in MATLAB, and the networks are trained according to supervised scaled conjugate gradient algorithm until the performance function (mean square error) reach the goal (=10-4).
Artificial Neural Networks show a good success in solving the problem of induction heating through obtaining results with high accuracy and very short run time.
American Psychological Association (APA)
al-Shaikhli, A. K. M.& Akkar, Hanan Abd al-Rida& Ali, Muhammad Munis Izz al-Din. 2010. Modeling of induction heating systems using artificial neural networks. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering،Vol. 10, no. 1, pp.56-71.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-289925
Modern Language Association (MLA)
al-Shaikhli, A. K. M.…[et al.]. Modeling of induction heating systems using artificial neural networks. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering Vol. 10, no. 1 (Dec. 2010), pp.56-71.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-289925
American Medical Association (AMA)
al-Shaikhli, A. K. M.& Akkar, Hanan Abd al-Rida& Ali, Muhammad Munis Izz al-Din. Modeling of induction heating systems using artificial neural networks. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering. 2010. Vol. 10, no. 1, pp.56-71.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-289925
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes appendix : p. 60-71
Record ID
BIM-289925
