امروزه ضرورت استفاده از نرم افزار های مهندسی بر کسی پوشیده نیست. همانطور که زمان پیش رفته است ، ابزار دست استاد کاران هر رشته نیز تغییر کرده است. مهندسان مکانیک نیز از این قاعده مستثنی نیستند و ابزار دست طراحان مکانیک از مداد های ذغالی و کاغذ ، به نرم افزار های طراحی به کمک کامپیوتر توسعه یافته است.
در قسمت اول این نوشته به نرم افزار های عمومی مورد نیاز یک مهندس مکانیک پرداختیم و ابزار ها اولیه که معمولاَ به آن ها توجهی نمی شود را معرفی کردیم.
در این بخش ، به طور تخصصی یک نیاز دیگر مهندس مکانیک ؛ نرم افزار های طراحی سه بعدی را معرفی و مقاسیه می کنیم.
امروزه سبک زندگی همهی ما بهطور جدایی ناپذیری با دنیای دیجیتال و اینترنت گره خورده است. که شامل سخت افزار ها ، نرم افزار ها و اصطلاحات تخصصی مربوطشان می شود. مهندس ها نیز از این قاعده مستثنی نیستند و حتی میتوان گفت به دلیل تکنولوژی و سرعت رشد بالا و همچنین حساسیت و اهمیت به روز بودن آن ، دنیای مهندسی بیش از دیگر زمینه ها به نرم افزار های تخصصی وابسته شده است.
به جرات میتوان گفت که برای هر دانشجو و یا فارغ التحصیل رشته ی مهندسی مکانیک ، یادگیری و تسلط بر نرم افزار های عمومی و تخصصی از نان شب واجب تر شده است.
از اینرو در این نوشته تلاش میکنیم تا شما را با مهم ترین و البته پرکاربرد ترین نرم افزار های مهندسی مکانیک در صنعت و دانشگاه های ایران آشنا کنیم.
ادامه مطلبتاکنون کاربردهای بسیار زیادی از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را در زندگی روزمره تجربه کردهایم. سرویسهای ایمیل برای تشخیص اسپم از الگوریتمهای یادگیری ماشین استفاده میکنند. سیستمهای پیشنهادگر، مرتبسازی نتایج موتورهای جستجو، تشخیص چهره خندان برای عکاسی خودکار، همگی نمونههای دیگری از کاربردهای یادگیری ماشین هستند.
ابزارها و روشهای مبتنی بر یادگیری ماشین، بر خلاف سایر ابداعات و اختراعات بشر، برای رفع محدودیتها و نیازهای فیزیکی نیستند، بلکه هدف آنها ساختن سیستمهایی است که به جای انسان بیاندیشند، یاد بگیرند و یاد بدهند.
در طی یک دهه آینده، به نظر میرسد که ما شاهد استفاده هر چه بیشتر یادگیری ماشین در طراحی سیستمهای دارای تعامل با انسان خواهیم بود.
این شاخه به این معنا است که ماشین بتواند برنامه، ساختار یا دادههایش را بر اساس ورودیها یا در پاسخ به اطلاعات خارجی، به نحوی تغییر دهد که رفتارش به آن چه از او انتظار میرود نزدیکتر شود، به عبارت دیگر میتوان گفت یعنی قدرت تجزیه تحلیل داشته باشد.
یادگیری ماشین سالهاست که توسط شرکتهای بزرگ در ابعاد کوچک استفاده میشود. مثلا آمازون با رصد کلیکها و علاقهمندیهای افراد سعی در یافتن سلیقههای فرد کرده و تبلیغاتی متناسب با آن برای وی نشان میدهد، گوگل در زمینه جستجوهای اینترنتی و فیسبوک در زمینه شبکههای اجتماعی اقدام مشابه را انجام میدهد و پستهای مورد علاقه افراد را برایشان به نمایش در میآورد.
در این نوشتار قصد داریم به معرفی چند الگوریتم هوش مصنوعی بپردازیم که در زمینه یادگیری ماشین نیز بسیار پرطرفدار هستند.
الگوریتمهای یادگیری ماشین به سه دسته زیر تقسیم بندی میشود:
در روش یادگیری با نظارت، از دادههای با برچسبگذاری برای آموزش الگوریتم استفاده میکنیم. دادههای دارای برچسب به این معنی است که داده به همراه نتیجه و پاسخ موردنظر آن دردسترس است.
برای نمونه اگر ما بخواهیم به رایانه آموزش دهیم که تصویر سگ را از گربه تشخیص دهد، دادهها را به صورت برچسبگذاری شده برای آموزش استفاده میکنیم. به الگوریتم آموزش داده میشود که چگونه تصویر سگ و گربه را طبقهبندی کند. پس از آموزش، الگوریتم میتواند دادههای جدید بدون برچسب را طبقهبندی کند تا مشخص کند تصویر جدید مربوط به سگ است یا گربه. یادگیری ماشین با نظارت برای مسائل پیچیده عملکرد بهتری خواهد داشت.
یکی از کاربردهای یادگیری با نظارت، تشخیص تصاویر و حروف است. نوشتن حرف A یا عدد ۱ برای هر فرد با دیگری متفاوت است. الگوریتم با آموزش یافتن توسط مجموعه دادههای دارای برچسب از انواع دستخط حرف A و یا عدد ۱، الگوهای حروف و اعداد را یاد میگیرد. امروزه رایانهها در تشخیص الگوهای دست خط از انسان دقیقتر و قدتمندتر هستند.
در ادامه تعدادی از الگوریتمها که در یادگیری نظارتی مورد استفاده قرار میگیرد شرح داده میشود.
ساختار درخت تصمیم در یادگیری ماشین، یک مدل پیش بینی کننده میباشد که حقایق مشاهده شده در مورد یک پدیده را به استنتاج هایی در مورد هدف آن پدیده پیوند میدهد. درخت تصمیم گیری به عنوان یک روش به شما اجازه خواهد داد
مسائل را بصورت سیستماتیک در نظر گرفته و بتوانید نتیجه گیری منطقی از آن بگیرید.
دستهبندیکننده بیز در یادگیری ماشین به گروهی از دستهبندیکنندههای ساده بر پایه احتمالات گفته میشود که با متغیرهای تصادفی مستقل مفروض میان حالتهای مختلف و براساس قضیه بیز کاربردی است. بهطور ساده روش بیز روشی برای دستهبندی پدیدهها، بر پایه احتمال وقوع یا عدم وقوع یک پدیدهاست.
در علم آمار، حداقل مربعات معمولی یا کمینه مربعات معمولی روشی است برای برآورد پارامترهای مجهول در مدل رگرسیون خطی از طریق کمینه کردن اختلاف بین متغیرهای جواب مشاهده شده در مجموعه داده است. این روش در اقتصاد، علوم ی و مهندسی برق وهوش مصنوعی کاربرد فراوان دارد.
زمانی که متغیر وابسته ی ما دو وجهی (دو سطحی مانند جنسیت، بیماری یا عدم بیماری) است و میخواهیم از طریق ترکیبی از توابع منطقی دست به پیش بینی بزنیم باید از رگرسیون لجستیک استفاده کنیم. اندازه گیری میزان موفقیت یک کمپین انتخاباتی، پیش بینی فروش یک محصول یا پیش بینی وقوع زله در یک شهر، چند مثال از کاربردهای رگرسیون لجستیک است.
یکی از روشهای یادگیری نظارتی است که از آن برای طبقهبندی و رگرسیون استفاده میکنند. مبنای کاری دستهبندی کننده SVM دستهبندی خطی دادهها است و در تقسیم خطی دادهها سعی میکنیم خطی را انتخاب کنیم که حاشیه اطمینان بیشتری داشته باشد.
از طریق SVM میتوان مسائل بزرگ و پیچیدهای از قبیل شناسایی تمایز انسان و باتها در سایتها، نمایش تبلیغات مورد علاقه کاربر، شناسایی جنسیت افراد در عکسها و… را حل کرد.
در این نوع از الگوریتمها، متغیر هدف نداریم و خروجی الگوریتم نامشخص است. بهترین مثالی که برای این نوع از الگوریتم ها می توان زد، گروه بندی خودکار (خوشه بندی) یک جمعیت است. مثلاً با داشتن اطلاعات شخصی و خریدهای مشتریان، به صورت خودکار آنها را به گروه های همسان و هم ارز تقسیم کنیم. در یادگیری بدون نظارت، الگوریتمها از روشهای تخمین مبتنی بر آمار استنباطی برای شناسایی الگوها و همبستگی و ارتباط میان دادههای خام و بدون برچسب استفاده میکند.
هنگامیکه الگوها شناسایی شوند الگوریتم از آمار برای شناسایی مرز درون مجموعه دادهها بهره میگیرد. دادههای با الگوهای مشابه در یک گروه طبقهبندی میشوند. با ادامه یافتن فرآیند طبقهبندی دادهها، الگوریتم الگوی مجموعه داده را درک میکند و برای دادههای جدید پیشبینی انجام میدهد.
در ادامه تعدادی از الگوریتمها که در یادگیری غیر نظارتی مورد استفاده قرار میگیرد شرح داده میشود.
خوشهبندی یا آنالیز خوشه در آمار و یادگیری ماشینی، یکی از شاخه های یادگیری بینظارت میباشد و فرآیندی است که در طی آن، نمونهها به دستههایی که اعضای آن مشابه یکدیگر میباشند تقسیم میشوند که به این دسته ها خوشه گفته میشود. بنابراین خوشه مجموعه ای از اشیاء میباشد که در آن اشیاء با یکدیگر مشابه بوده و با اشیاء موجود در خوشههای دیگر غیر مشابه میباشند.
تبدیلی در فضای برداری است که بیشتر برای کاهش ابعاد مجموعهٔ دادهها مورد استفاده قرار میگیرد. تحلیل مولفههای اصلی یک تبدیل خطی متعامد است که داده را به دستگاه مختصات جدید میبرد به طوری که بزرگترین واریانس داده بر روی اولین محور مختصات، دومین بزرگترین واریانس بر روی دومین محور مختصات قرار میگیرد. به این ترتیب مولفههایی از مجموعه داده را که بیشترین تاثیر در واریانس را دارند حفظ میکند.
تجزیه مقدارهای منفرد قدمی اساسی در بسیاری از محاسبات علمی و مهندسی بهحساب میآید. اولین سیستم های تشخیص چهره با استفاده از الگوریتم تجزیه مقادیر منفرد (SVD) و تحلیل مولفه های اصلی (PCA) بوجود آمدند.
تحلیل مولفههای مستقل روشی است برای جداسازی سیگنال به مجموع چند سیگنال دیگر به طوری که سیگنالهای حاصل مستقل و دارای توزیع غیر گوسی باشند. این روش یک مورد از جداسازی کور منابع یا blind source separation میباشد. معمولا مسئله در حالت سادهتری در نظر گرفته میشود که هیچگونه تاخیری در دریافت سیگنالها وجود ندارد.
نوع سوم از الگوریتمها که شاید بتوان آنها را در زمره الگوریتم های بدون ناظر هم دسته بندی کرد. در این نوع یک ماشین (در حقیقت برنامه کنترل کننده آن)، برای گرفتن یک تصمیم خاص آموزش داده میشود و ماشین بر اساس موقعیت فعلی (مجموعه متغیرهای موجود) و اکشن های مجاز (مثلا حرکت به جلو ، حرکت به عقب و …) یک تصمیم را می گیرد که در دفعات اول، این تصمیم میتواند کاملاً تصادفی باشد و به ازای هر اکشن یا رفتاری که بروز می دهد، سیستم یک فیدبک یا بازخورد به او میدهد و از روی این فیدبک ماشین متوجه میشود که تصمیم درست را اتخاذ کرده است یا نه که در دفعات بعد در آن موقعیت، همان اکشن را تکرار کند یا اکشن و رفتار دیگری را امتحان کند.
با توجه به وابسته بودن حالت و رفتار فعلی به حالات و رفتارهای قبلی، فرآیند تصمیم گیری مارکوف ، یکی از مثالهای این گروه از الگوریتمها میتواند باشد . الگوریتمهای شبکههای عصبی هم میتوانند ازین دسته به حساب آیند. منظور از کلمه تقویت شونده در نام گذاری این الگوریتمها هم اشاره به مرحله فیدبک و بازخورد است که باعث تقویت و بهبود عملکرد برنامه و الگوریتم میشود .
یک شبکه عصبی مصنوعی (Artificial Neural Network – ANN) ایده ای برای پردازش اطلاعات است که از سیستم عصبی زیستی الهام گرفته و مانند مغز به پردازش اطلاعات میپردازد. عنصر کلیدی این ایده، ساختار جدید سیستم پردازش اطلاعات است. این سیستم از شمار زیادی عناصر پردازشی فوق العاده بهم پیوسته به نام نورونها (neurons)تشکیل شده که برای حل یک مسئله با هم هماهنگ عمل میکنند.
شبکههای عصبی مصنوعی نیز مانند انسانها با مثال یاد می گیرند و یک شبکه عصبی برای انجام وظیفههای مشخص مانند شناسایی الگوها و دسته بندی اطلاعات، در طول یک پروسه یاد گیری تنظیم میشود. در سیستمهای زیستی، یاد گیری با تنظیماتی در اتصالات سیناپسی که بین اعصاب قرار دارد همراه است. از این روش در شبکههای عصبی نیز استفاده میشود.
شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) که به اختصار به آن شبکه عصبی نیز گفته میشود، نوع خاصی از مدل یادگیری است که روش کارکرد سیناپسها در مغز انسان را تقلید میکند.
شبکه های عصبی مصنوعی با پردازش دادههای تجربی، دانش یا قانون نهفته در ورای دادهها را به ساختار شبکه منتقل میکند که به این عمل یادگیری میگویند. اصولاً توانایی یادگیری مهمترین ویژگی یک سیستم هوشمند است. سیستمی که قابلیت یادگیری داشته باشد، منعطف تر است وساده تر برنامهریزی میشود، بنابراین بهتر میتواند در مورد مسایل و معادلات جدید پاسخگو باشد.
ادامه مطلب
بینایی ماشین شاخه ای از دانش است که سعی دارد از طریق پردازش تصاویر دوبعدی، جهان سه بعدی پیرامون را بازسازی و تفسیر کند. به بیان ساده، بینایی ماشین یعنی اینکه کامپیوترها بتوانند جهان را به کمک دوربینها ببینند، بفهمند و حتی از بینایی انسان پیشی بگیرند.
بینایی ماشین میتواند در هر جایی که نیاز است تا ماشین به جای انسان ببیند، مورد استفاده قرار گیرد.
بینایی ماشین را از دو منظر علمی و تکنولوژیکی میتوان بررسی کرد. به عنوان یک رشته علمی، بینایی ماشین به توسعه تئوری سیستمهای هوشمندی میپردازد که اطلاعات را از تصاویر استخراج میکنند و به عنوان یک رشته تکنولوژیکی (فناورانه) تلاش دارد که از تئوریها و مدلهای توسعه داده شده برای ساخت سیستمهای بینایی ماشین بهره برداری کند. به عنوان مثال تولیدکنندگان صنایع مختلف سیستمهای بینایی ماشین را برای بازرسی چشمی که نیاز به سرعت بالا، بزرگ نمایی، عملکرد ۲۴ ساعته و تکرارپذیری دارد استفاده میکنند.
ادامه مطلبمیتوان گفت هدف هوش مصنوعی نزدیک نمودن رفتار و پاسخ یک سیستم کامپیوتری به الگوریتمهایی است که انسان براساس آن ها رفتار می کند و پاسخ میدهد. گاه سیستمهایی طراحی می شوند که قدرت تجزیه و تحلیل آن ها از انسان بیشتر است. ولی باز از الگوهای ما استفاده می کنند.
از اهداف متخصصین در این حوزه، تولید ماشینهایی است که دارای احساسات بوده و دست کم نسبت به وجود خود و احساسات خود آگاه باشند. این ماشین باید توانایی تعمیم تجربیات قدیمی خود در شرایط مشابه جدید را داشته و به این ترتیب اقدام به گسترش دامنه دانش و تجربیاتش کند. به عبارت ساده تر میتوان گفت: هدف هوش مصنوعی این است که ماشینها و رباتهایی بسازد را که نسبت به ماشین های قبلی، قابلیت های بیشتری داشته باشد و با هوشتر عمل کنند و همچنین به ماشینهایی که در حال حاضر موجود است، قابلیت های و تواناییهای انسانی بدهد.”
ادامه مطلب
هوش مصنوعی واژهای است که شاید برای عموم آشنا نباشد و بسیاری از افراد وقتی با رشته هوش مصنوعی مواجه میشوند آن را جزء پزشکی میدانند! خیلی از افراد هم با شنیدن این واژه به یاد روباتیک می افتند و فکرمیکنند که این رشته به روباتیک محدود میشود، گرچه بخش نرم افزاری روبات و کنترل آن بی ارتباط با هوش مصنوعی نیست و روباتیک یکی از کاربردهای آن محسوب میشود، اما هوش مصنوعی بسیار فراتر از آن است.
طبق تعریفی که تورینگ انجام داده است : اگر شما پشت یک ترمینال بشینید و با دو نفر چت کنید و متوجه نشوید که کدام یک از آنها انسان است و کدامیک کامپیوتر، آنگاه انسان موفق به ساخت هوش مصنوعی شده است. در ادامه با خط مهندسی همراه باشید، تا با هم گشت و گذاری در این هوش ماشینی داشتهباشیم.
نرژی باد یکی از ارزانترین و دردسترس ترین منابع انرژی تجدیدپذیر بهشمار میآید. باد رایگان است و به قدر کافی برای همه وجود دارد. با اینحال به دلیل مشکلات مختلف توربینهای بادی افقی (HAWT)، استفاده از توربینهای بادی به قدر کافی فراگیر نشده است.
در نوشتهی پیشین انواع توربینهای بادی و چگونگی کارکرد آنها را بررسی کرده و مزایا و معایب هر کدام را ذکر نمودیم. لذا مطالعهی آن به عنوان پیش نیاز برای این مقاله توصیه میشود.
همانطور که پیشتر در گزارش انرژیهای تجدیدپذیر در ایران مشاهده کردید، مناطق شهری و روستایی ایران نیز همچون مناطق بکر خالی از سکنه پتانسیل بالایی برای بهره برداری از انرژی باد دارند و اینجاست که توربین بادی عمود محور اهمیت پیدا میکند.
به طور کلی توربینهای بادی در دو نوع محور افقی (HAWT) و محور عمودی (VAWT) تقسیم میشوند که در نوشتهی انواع توربین بادی میتوانید اطلاعات بیشتری کسب کنید.
بهطور کلی توربینهای بادی با محور افقی در سراسر جهان برای تولید برق متداول هستند. اما استفاده از آنها در مناطق شهری ممکن نیست، به محیط زیست صدمه میزنند و هزینه اولیه بسیار زیادی دارند. از اینرو توربینهای بادی عمود محور اهمیت پیدا میکنند.
تفاوت عمدهی توربینهای بادی عمودی و افقی در نحوه چینش پرهها است. در توربین بادی افقی، پرهها در ارتفاع بالا قرار گرفته و رو به جهت وزش باد میچرخند در حالیکه ژنراتور در پشت آنها در ارتفاع قرار دارد. اما در توربینهای عمودی ژنراتور در پایین برج توربین قرار گرفته و پرهها به نوعی دور آن پیچیدهاند.
توربینهای بادی عمود محور که در زبان انگلیسی Vertical Axis Wind Turbines یا (VAWT) خوانده میشوند، با هدف صرفه اقتصادی و کاربردی بودن در عین عملکرد کم صدا و بهینه، طراحی و ساخته میشوند.
این نوع توربین برای استفاده در مناطق مسی بسیار مناسب است، به طور کلی دو نوع توربین بادی با محور عمودی وجود دارد؛ روتور ساونیوس و داریوس.
ساونیوس به شکل یک گالون پلاستیکی است که از وسط نصف شده و به یک محور دوار وصل شده است. داریوس اما به یک همزن تخم مرغ شباهت دارد. مدلهای دیگری از روتورهای توربین بادی عمودی نیز اختراع شدهاند ولی به طور عمده مورد استفاده قرار نگرفته اند.
در توربینها یا روتورهای محور عمودی، محور دوران عمود بر سطح زمین و چرخش تیغه ها به موازات زمین است. و به همین دلیل سطحی که توسط باد به حرکت در میآید پس از نیم دور چرخش مجبور است در جهت عکس جریان باد به حرکت خود ادامه دهد و این مشکل سبب پایین آمدن ضریب توان آنها می شود. به همین دلیل در این روتورها منحنی پره از اهمیت خاصی برخوردار است.
چون این توربینهای بادی میبایست نزدیکتر به سطح زمین نصب شوند و در ارتفاع کم سرعت باد کمتر است، انرژی کمتری از سایز مشخص توربین تولید میشود. جریان هوا نزدیک زمین و دیگر اشیا میتواند جریان مغشوش ایجاد کند که باعث پیامدهای لرزش، سروصدا و خستگی یاتاقانها میشود و در نتیجه هزینهی نگهداری ممکن است افزایش یابد و عمر کاری کم شود.
همانطور که گفتیم توربینهای بادی عمودی به طور عمده از دو نوع ساونیوس و داریوس تشکیل میشوند که به اختصار شرح داده شد. در ادامه با جزییات بیشتری آنها را بررسی میکنیم :
توربین بادی داریوس که به دلیل ظاهر تخم مرغیش به همزن تخم مرغ (Eggbeater turbine) معروف است، در سال ۱۹۳۱ توسط جورج داریوس اختراع شد. داریوس ماشینی با سرعت بالا و گشتاور پایین است که برای تولید جریان برق متناوب (AC) مناسب است.
توربینهای داریوس بهطور معمول برای شروع کارکرد، به مقداری گشتاور راه انداز نیاز دارند. اگرچه این گشتاور اندک است ولی یکی از معایب این نوع توربین باد محسوب میشود.
انواع توربینهای بادی داریوس را در تصویر زیر مشاهده میکنید:
توربین بادی ساونیوس بر خلاف داریوس با سرعت دورانی کمی میچرخد ولی گشتاور بالاتری تولید میکند. و با حداقل دو قاشقک (Scope) که به یک محور دوار وصل شده است، با بازدهی کم ولی قابلیت اطمینان بالاتری نسبت به داریوس عمل میکند.
بیشتر توربینهای بادی از نیروی برآ (Lift) حاصل از شکل آیرودینامیکی پره نیرو میگیرند ولی ساونیوس از نیروی پسا (Drag) قدرت میگیرد، لذا سرعت گردش آن از سرعت باد نمیکند.
توربین باد عمودی ساونیوس باید به طور غیر خودکار راه اندازی شود. سرعت کم آن باعث کاهش بهرهوری و افزایش هزینه میشود.
با توجه به بازدهی بالای توربینهای محور افقی (HAWT) و کاهش قیمت آنها در سالهای اخیر، ممکن است از خود بپرسید: چرا باید از توربین باد عمودی استفاده کنم؟
در ادامه برخی مزایای توربین بادی عمود محور را ذکر میکنیم:
همانطور که مزایای توربینهای بادی عمود محور را برشمردیم، لازم است که معایب آن را نیز ذکر کنیم. قبل از اینکه توربین مناسب خود را انتخاب کنید بهتر است که مزایا و معایب انواع مختلف آنها را بررسی کرده و با یک کارشناس م کنید.
اگرچه توربینهای بادی عمود محور تقریباً همیشه برای استفاده در مناطق مسی مناسب هستند.
برخی معایب توربینهای بادی با محور عمودی:
تصویر زیر مربوط به بزرگترین توربین بادی عمود محور جهان در کانادا است.
جواب مشخصی برای این سوال وجود ندارد. بهتر است با یک کارشناس در این زمینه م کنید تا بهترین گزینه را با توجه به نیاز و شرایط محیطی به شما پیشنهاد کند.
بهطوری کلی توربین بادی عمود محور انرژی کمتری نسبت به توربین باد افقی تولید میکند. هر نوع توربین ظاهر متفاوتی داشته و نوع عملکرد متفاوتی دارد، ولی همهی آنها با تبدیل انرژی باد به انرژی الکتریکی از طریق یک محور دوار و ژنراتور کار میکنند.
اگر قصد صرفه جویی در هزینهی انرژی و همچنین کمک به حفظ محیط زیست را دارید، بعد از تحقیق کافی و م با یک کارشناس انرژی، اقدام به نصب توربین بادی در منطقه مسی خود کنید.
درباره این سایت