کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Separated flow transition is a very popular phenomenon in gas turbines, especially low-pressure turbines (LPT). Low-fidelity simulations are often used for gas turbine design. However, they are unable to predict separated flow transition accurately. To improve the separated flow transition prediction for LPTs, the empirical relations that are derived for transition prediction need to be significantly modified. To achieve this, machine learning approaches are used to investigate a large number of functional forms using computational fluid dynamics-driven gene expression programming. These functional forms are investigated using a multi-expression multi-objective algorithm in terms of separation onset, transition onset, separation bubble length, wall shear stress, and pressure coefficient. The models generated after 177 generations show significant improvements over the baseline result in terms of the above parameters. All of the models developed improve the wall shear stress prediction by 40-70\% over the baseline laminar kinetic energy model. This method has immense potential to improve boundary layer transition prediction for gas turbine applications across several geometries and operating conditions.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
انتقال جریان جدا شده یک پدیده بسیار محبوب در توربین های گازی ، به ویژه توربین های کم فشار (LPT) است.شبیه سازی های کم وفاداری اغلب برای طراحی توربین گازی استفاده می شود.با این حال ، آنها قادر به پیش بینی دقیق انتقال جریان نیستند.برای بهبود پیش بینی انتقال جریان جدا شده برای LPT ها ، روابط تجربی که برای پیش بینی انتقال به دست می آیند ، نیاز به اصلاح قابل توجهی دارند.برای دستیابی به این هدف ، از رویکردهای یادگیری ماشین برای بررسی تعداد زیادی از اشکال عملکردی با استفاده از برنامه نویسی بیان ژن دینامیک محاسباتی محاسباتی استفاده می شود.این اشکال عملکردی با استفاده از یک الگوریتم چند منظوره چند بیان از نظر شروع جداسازی ، شروع انتقال ، طول حباب جداسازی ، استرس برشی دیواره و ضریب فشار بررسی شده است.مدل های تولید شده پس از 177 نسل ، از نظر پارامترهای فوق پیشرفت قابل توجهی در نتیجه پایه نشان می دهند.تمام مدلهای توسعه یافته پیش بینی تنش برشی دیواره را با 40-70 \ ٪ نسبت به مدل انرژی جنبشی لمینار پایه بهبود می بخشند.این روش از پتانسیل عظیمی برای بهبود پیش بینی انتقال لایه مرزی برای کاربردهای توربین گازی در چندین هندسه و شرایط عملیاتی برخوردار است.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
