انجام شبیه سازی با کلودسیم متلب r ns2 محاسبات رایانش ابری پایان نامه مقالات برق قدرت کنترل

 

انجام شبیه سازی با کلودسیم مقاله برق قدرت ads شبکه

 

انجام پروژه های صنعتی شبیه سازی متلب با ارنا نرم افزار arena ed دینامیک مولکولی ns2 matlab فلوئنت مهندسی شیمی

 

انجام پایان نامه پروپوزال سمینار مقاله تحقیق و پروژه های دانشجویی نرم افزار برق کامپیوتر عمران مکانیک مهندسی صنایع شیمی

 

انجام پایان نامه پروپوزال سمینار مقاله تحقیق و پروژه های دانشجویی مدیریت حسابداری روانشناسی حقوق اقتصاد

 

 

CloudSim یک چارچوب شبیه سازی تعمیم یافته و توسعه یافته را فراهم می کند که امکان مدل سازی بدون درز و شبیه سازی عملکرد برنامه را فراهم می کند. با استفاده از CloudSim، توسعه دهندگان می توانند مسائل مربوط به طراحی سیستم های خاصی را که می خواهند تحقیق کنند، بدون توجه به جزئیات مربوط به زیرساخت های مبتنی بر ابر و خدمات، متمرکز کنند.

پیشرفت در محاسبات فرصت های زیادی را به وجود آورده است. تا کنون، نگرانی اصلی توسعه دهندگان نرم افزار، استقرار و میزبانی برنامه ها بود، با در نظر داشت گرفتن منابع با ظرفیت ثابت برای رسیدگی به ترافیک مورد انتظار به دلیل تقاضا برای برنامه، و همچنین نصب، پیکربندی و نگهداری پشته کل پشتیبانی. با ظهور ابر، برنامه کاربردی و میزبانی به دليل مدل پرداخت بازپرداختی که توسط ارائه دهندگان خدمات ابر ارائه می شود، تبدیل به انعطاف پذیری، آسان تر و ارزان تر شده است.

محاسبات ابر مناسب برای برنامه های کاربردی است که در آن کاربران نیازهای ناهمگن، پویا و رقابت کیفیت (QoS) دارند. برنامه های مختلف دارای سطوح عملکردی مختلف، حجم کار و الزامات مقیاس پذیری پویا هستند، اما این ویژگی ها، مدل های خدماتی و مدل های استقراری هنگامی که ما از ابر برای میزبانی برنامه های کاربردی استفاده می کنیم، شرایط مبهم ایجاد می شود. ابر، مقررات پیچیده، استقرار، و نیازهای پیکربندی را فراهم می کند.

چرا شبیه سازی برای محیط ابر اهمیت دارد؟
ارائه دهندگان خدمات ابر ارائه زیرساخت های ایزوله، بر اساس تقاضا و اندازه گیری، سیستم عامل ها و خدمات نرم افزاری است. در فضای عمومی، مستاجران بر سیستم عامل، ذخیره سازی و برنامه های کاربردی مستقر کنترل می کنند. منابع در مناطق مختلف جغرافیایی تأمین می شوند. در مدل عمومی استفاده از ابر، عملکرد یک برنامه کاربردی مستقر در مناطق مختلف، نگرانی برای سازمان ها است. اثبات مفاهیم در محیط ابر عمومی موجب درک بهتر می شود، اما با توجه به ظرفیت سازی و استفاده از منابع حتی در مدل پرداخت به ازای هر هزینه، بسیار هزینه می شود

انجام پروژه شبیه سازی با کلودسیم متلب ns2 پایان نامه مقالات رشته برق کنترل r الگوریتم کامسول

یک محیط طراحی شبیه سازی و مبتنی بر مدل برای سیستم های پویا و جاسازی شده است که با MATLAB ادغام شده اند. Simulink همچنین توسط MathWorks توسعه داده شده است یک ابزار برنامه نویسی گرافیکی گرافیکی برای مدل سازی، شبیه سازی و تجزیه و تحلیل سیستم های پویا چند دامنه است. این اساسا یک ابزار نمودار نمودار گرافیکی با مجموعه ای قابل تنظیم از کتابخانه های بلوک است. این به شما اجازه می دهد الگوریتم های MATLAB را به مدل ها اضافه کنید و همچنین نتایج شبیه سازی را برای تجزیه و تحلیل بیشتر در MATLAB وارد کنید.

انجام پروژه شبیه سازی در این مقاله یک ابر شبکه هوشمند با استفاده از CloudSim شبیه سازی شده است. پارامترهای مختلفی از قبیل تعداد ماشینهای مجازی (VM) ، اندازه تصویر VM ، VM RAM ، پهنای باند VM ، طول cloudlet ، و تأثیر آنها بر هزینه و زمان اتمام cloudlet در سیاست تقسیم منابع و زمان مشترک و فضا بررسی شده است. با افزایش تعداد نهانگاهها از ۶۸ به ۱۷۸ ، تعداد بیشتری از ابرپوشها در زمان تخصیص تقسیم زمان در مقایسه با سیاست تخصیص فضا ، اجرای خود را با زمان اتمام بالای کاور تکمیل کردند. روند مشابه مشاهده شده است که پهنای باند VM از ۱ Gbps به ۱۰ Gbps و VM RAM از ۵۱۲ MB به ۵۱۲۰ MB افزایش یافته است. هزینه پردازش با توجه به افزایش تعداد VM ، اندازه تصویر VM و طول ابر ، بصورت خطی افزایش یافته است. معماریهای مبتنی بر ابر ، چالش های بسیاری دارند ، از سخت افزار دارای ابعاد ضعیف گرفته تا زمان انتظار طولانی و مسائل مربوط به متعادل سازی منابع. بسته به صحت مدل انتزاعی از سیستم واقعی ، بسیاری از این مشکلات با استفاده از تکنیکهای مناسب ارزیابی عملکرد کاهش می یابد. اتخاذ تشریفات بیش از دیگری برای توصیف زیرساخت های در نظر گرفته شده ، نقش اساسی در دستیابی به این هدف دارد. به این معنا ، مولتی فرمالیسم خود را اثبات می کند که یک رویکرد مدل سازی قدرتمند است که هر مؤلفه سیستم را مطابق با مناسب ترین نمایندگی توصیف می کند. در این مقاله یک روش مدل سازی جدید با محور پیش بینی عملکرد معماری های ابری ، مناسب برای پیوستن به مزایای انتزاعات مدل سازی سطح بالا و جزئیات یک شبیه ساز تخصصی ارائه شده است. General Stochastic Petri Nets برای توصیف حجم کار و رفتار کاربران و برنامه های کاربردی استفاده می شود ، در حالی که Cloudsim ، یک شبیه ساز شناخته شده زیرساخت ابری ، برای قسمت ابر تصویب شده است. یک مطالعه موردی از یک نرم افزار ساده سازی Edge Computing برای نشان دادن اثربخشی رویکرد پیشنهادی ارائه شده است.

انجام پروژه شبیه سازی اگرچه مطالعات تجربی در مورد تأثیر خوراک (FS) و راه حل های رسم (DS) بر روی کاربردهای اسمز به جلو (FO) در ادبیات گزارش شده است ، اما مدل سازی ریاضی منظم با توجه به تغییر پویا در خواص محلول فاقد است. در این مطالعه ، مدل شبیه سازی غشای FO نامتقارن با استفاده از الگوریتم subroutines Aspen Plus-MATLAB تأسیس شد تا تأثیر قطبش غلظت (CP) ، انواع FS و DS و ویژگیهای آنها بر عملکرد FO را نشان دهد. مدل توسعه یافته با مقایسه شبیه سازی با نتایج تجربی تأیید شد. مدل با موفقیت عملکرد فرآیند FO را تحت تنوع گسترده ای از شرایط عملیاتی ، نرخ و غلظت جریان FS و DS پیش بینی می کند. این مدل نشان داد که تغییرات غلظت MCFDS بر خلاف سرعت جریان تأثیر قابل توجهی در شار آب (WF) دارد. WFs به دست آمده از آب دریا (SW) از ۵٫۲۸L / m2.h به ۴۲٫۰۸ LL / m2.h افزایش یافت زیرا MCFDS از ۱۵۰ گرم در لیتر به ۳۰۰ گرم در لیتر تغییر می یابد که مربوط به ۱۱٫۶۶٪ به ۴۵٫۳۳٪ بازیافت آب است. در مورد فاضلاب آبزی پروری مصنوعی (SAWW) ، WF های ۹٫۷۰L / m2.h به ۳۷٫۳۲L / m2.h از WF ها با افزایش غلظت MCFDS از ۵۰ گرم در لیتر به ۲۰۰ گرم در لیتر به ترتیب به نمایش گذاشته شدند. اثر CP متمرکز خارجی (CECP) در مورد SW و قابل توجه با SAWW قابل توجه بود. در حالی که ، افزایش غلظت MCFDS باعث افزایش شدت CP رقیق کننده داخلی (DICP) می شود. درجه DICP بستگی به مقاومت املاح (KD) لایه متخلخل دارد ، که با افزایش غلظت MCFDS (3/350 گرم بر لیتر) افزایش یافته بودند (۴٫۲۲-۵٫۸۸s / m). این مطالعه اثربخشی و مناسب بودن مدل توسعه یافته Aspen Plus-MATLAB را که شبیه سازی فرایند FO است ، نشان داد.
 
انجام پروژه شبیه سازی به منظور بهبود بهره وری انرژی و کنترل سیستم های پمپ حرارتی ، لازم است مدل های پویا تهیه شود که عملکرد واقعی آنها را به خوبی شبیه سازی کنند. علاوه بر این ، این مدلها به انجام کارهای بعدی تحقیقات مانند آزمایش مبرد جدید کربن کم کمک می کنند. مدل های مبتنی بر فیزیک مجموعه ای از قوانین فیزیک را دنبال می کنند که این مدل را به عنوان دقیق ترین ، همه کاره ترین و قوی ترین برای شبیه سازی سیستم های مختلف پمپ حرارتی توصیف می کند. با توجه به اینکه دینامیکی عناصر تنظیم کننده جریان جرم (کمپرسورها و دریچه ها) بسیار سریعتر از پویایی اجزای تنظیم کننده انتقال حرارت (مبدل های حرارتی) است ، پیچیدگی مدل معمولاً در حالت دوم قرار دارد. در این مقاله توضیح مفصلی از مدل پویای مبتنی بر فیزیک در Matlab / Simulink با استفاده از رویکرد حجم کنترل محدود اعمال شده بر روی مبدل حرارتی صفحه مبرد به مایع ارائه شده است. کندانسورها و مبدلهای حرارتی اواپراتور که در هر دو جریان ضد و موازی کار می کنند ، آزمایش های تجربی پویا انجام شده است. علاوه بر این ، تقریب تعداد جلدهای کنترل محدود مورد نیاز برای دستیابی به دقت مناسب ، در حالی که حفظ زمان شبیه سازی معقول ارائه شده است. نتایج شبیه سازی در مقایسه با تست های آزمایشی دقت بالایی را نشان می دهد. این با محاسبه خطای نرمال باقی مانده ، که در همه موارد بین ۱٫۱ E-04 و ۱٫۰ E-03 است ، اثبات شد. همچنین نتیجه گرفته شد که با استفاده از بیست جلد کنترل محدود ، بین صحت نتایج و زمان محاسبات توافق خوبی وجود دارد.
 
انجام پروژه شبیه سازی آزمایشگاه ها بخشی جدایی ناپذیر از هر دوره مهندسی هستند. آنها در معرض دانش آموزان در معرض ابزارها و وسایل مهندسی واقعی قرار می گیرند. آنها همچنین می توانند فرصتی را برای دانش آموزان فراهم کنند تا یاد بگیرند که در گروه کار مشترک داشته باشند. در این مقاله ابزارهای مختلف شبیه سازی مورد استفاده در آزمایشگاههای مهندسی مجازی ارائه شده است. نوع محیط های شبیه سازی و مزایا و معایب آنها به طور خلاصه همراه با نمونه هایی از برخی برنامه های شبیه ساز تجاری در دسترس توضیح داده شده است. علاوه بر این ، استفاده از بسته شبیه سازی MATLAB در آموزش مهندسی با آزمایش مهمی که از حوزه مهندسی برق و الکترونیک گرفته شده نشان داده شده است.
 
 
 
انجام پروژه شبیه سازی مقاله برق قدرت ads شبکه انجام پروژه های صنعتی شبیه سازی متلب با ارنا نرم افزار arena ed دینامیک مولکولی ns2 matlab فلوئنت مهندسی شیمی
 
 
برای غنی سازی خدمات فراهم کند. SoR این پتانسیل را دارد تا زیرساخت های فعلی اینترنت را به یک بستر نوآوری مبتنی بر اطلاعات و باز تبدیل کند. برای ارزیابی کارایی برنامه ها و خدمات مبتنی بر SoR ، یک شبیه ساز خاص مورد نیاز است. اگرچه شبیه ساز NS2 عملکرد بارگذاری را شبیه سازی نمی کند ، اما یک شبیه ساز شبکه شناخته شده است و منابع بسیاری برای ارزیابی وجود دارد. در این تحقیق ، ما سه ماژول جدید برای پلتفرم NS2 پیاده سازی کرده ایم تا مفاهیم یک SoR ، یک عامل SoR ، یک ظرف بسته و یک آنالایزر بسته را آزمایش کنیم. نماینده SoR می تواند برنامه و لایه های فیزیکی ماژول NS2 را با یک عملکرد اضافی که بتواند داده های کاربر را به عنوان یک بار واقعی انجام دهد به هم متصل کند و آن را به بسته IP وصل کند. بسته بسته بندی یک ماژول بهبود یافته NS2 است که می تواند داده های کاربر را ردیابی کرده و اطلاعات ردیابی را پیوند دهد. شبیه سازی موفقیت آمیز برای انتقال بسته بسته به پایان با تأخیر تحویل بسته ۰٫۰۲s نسبت به تحویل معمولی بسته NS2 انجام شده است. روتر NS2 برای تجزیه و تحلیل جریان بسته ها و مسیریابی مجدد بسته های محور بهبود یافته است. مسیریابی مجدد بسته محور محتوا با تاخیر اضافی ۰٫۰۱s برای تحویل بسته پایان به پایان رسیده است. نتیجه نشان می دهد که Deep Packet Inspection و شبکه محور محتوا در یک شبکه مبتنی بر SoR قابل دستیابی هستند.
 
 
 
انجام پروژه شبیه سازی با کلودسیم متلب ns2 پایان نامه مقالات رشته برق کنترل r الگوریتم کامسول
 
انجام پروژه شبیه سازی دلایل زیادی وجود دارد که ممکن است بخواهیم داده ها را در R شبیه سازی کنیم ، و می توانم بتوانم داده ها را شبیه سازی کنم تا در کار روزانه من فوق العاده مفید باشند. اما چگونه کسی شروع به شبیه سازی داده ها می کند؟
امروز می خواهم نگاهی دقیق تر به برخی از توابع R بیاندازیم که برای شبیه سازی داده ها برای آشنایی با آنها مفید هستند. این توابع همه از بسته های پایه R است ، نه در بسته های الحاقی ، بنابراین ممکن است برخی از آنها قبلاً برای شما آشنا باشند.
متغیرهای کمی را از طریق تولید عدد تصادفی با rnorm () ، runif () و rpois () شبیه سازی کنید.
متغیرهای شخصیت ایجاد کنید که گروه ها را از طریق rep () نشان می دهند. ما در مورد چگونگی ایجاد بردارهای شخصیت با الگوهای تکرار شونده مختلف تحقیق خواهیم کرد.
با استفاده از توابع از دو مرحله اول بالا ، داده ها را با متغیرهای کمی و دسته ای ایجاد کنید.
یاد بگیرید که از تکرار () برای تکرار فرایند شبیه سازی داده بارها استفاده کنید.