پروژه شبیه سازی در مورد ماهواره تک محور صلب در محیط متلب
👇👇👇👇👇👇👇

پروژه حل مسائل سیالاتی با روش عددی رانج کاتا
👇👇👇👇👇👇👇

موزش MATLAB در مسایل هوافضا🍄
—---------------------------------------------------
💎سطح پیچیدگی: آسان
🍧پیش‌نیاز: آشنایی مقدماتی با متلب
________________________________
🍄🍄🌸
با سلام خدمت دوستان علاقه مند به یادگیری متلب و اعضای کانال

خوشحالم که با بخش آموزش متلب در هوافضا در خدمت شما دوستان و اعضای محترم هستم. امیدوارم مطالب ارائه شده مورد رضایت واقع شود.
🍇🍓🍈🍍
امروز قصد داریم شبیه سازی مدل جرم نقطه ای را در اختیار دوستان قرار بدهیم .🍒🍒

📥 فایل Pdf اولین جلسه آموزش متلب در هوا فضا را می توانید اززیر دریافت کنید👇👇👇👇👇👇:

@Matlabanalysis1

جزوه اموزش پردازش تصویر در محیط متلب
👇👇👇👇👇👇

راهنمای استفاده از نرم افزار متلب
👇👇👇👇👇👇👇

آموزش روش golden section search ( روش جستجوی بازه طلایی) برای یافتن نقاط اکسترمم توابع
👇👇👇👇👇👇👇👇👇

🚀🌴🌹🌻 # کتاب #روابط ریاضی که همه شما قطعا در کارهای مهندسی به آن نیاز دارید🍒🍍🚀🌹🚀


در کارهای مهندسی شامل تحلیل ، طراحی ، شبیه سازی و ... همواره به فرمولها ریاضی مانند روابط ملثات، روابط مربوط به مرکز جرم ، روابط مربوط به مساحت، حجم و.. شکلهای هندسی و بسیاری از موارد دیگر از همین دست همواره مورد نیاز هستند.
امروز کتابی را برای شما دوستان عضو کانال می خواهیم معرفی کنیم که تمامی این موارد به صورت یکجا و در قالب کتاب الکنرونیکی به صورت مبسوط آورده است را معرفی کنیم . این کتاب گرچه با عنوان "راهنمای طراحی مهندسی در هوافضا " عنوان گذاری شده ، اما همان طوری که در بالا اشاره شد ، همه این روابط را آورده و فقط بخش آخر کتاب مربوط به شته هوافضاست .

گرد آوری : گروه هوافضای کانال : @matlabanalysis1

آموزش نرم افزار متلب MATLAB
از مقدماتی تا پیشرفته
به صورت دوره ای- خصوصی
به صورت حضوری و آنلاین
برای متقاضیان در سراسر کشور
http://pooyanins.com/%D8%A2%D9%85%D9%88%D8%B2%D8%B4-%D9%86%D8%B1%D9%85-%D8%A7%D9%81%D8%B2%D8%A7%D8%B1-%D9%85%D8%AA%D9%84%D8%A8-matlab/

آموزش جامع شبکه های عصبی مصنوعی — از صفر تا صد
👇👇👇👇👇👇👇

یدایش شبکه های عصبی مصنوعی

مغر انسان، به اذعان بسیاری از دانشمندان، پیچیده تری سیستمی است که تا کنون در کل گیتی مشاهده شده و مورد مطالعه قرار گرفته است. اما این پیچیده ترین سیستم، نه ابعادی در حد کهشکشان دارد و نه تعداد اجزای سازنده اش، بیشتر از پردازنده های ابر کامپیوترهای امروزی است. پیچیدگی راز آلود این سیستم بی نظیر، به ارتباط های فراوان موجود میان عناصر آن بر می گردد. چیزی که، مغز ۱۴۰۰ گرمی انسان را، از همه سیستم های دیگر، متمایز می کند.

فرایندهای خودآگاه و ناخودآگاهی که در حدود جغرافیایی بدن انسان رخ می دهند، همگی تحت مدیریت مغز هستند. برخی از این فرایندها آن قدر پیچیده هستند، که هیچ کامپیوتر یا اَبَر کامپیوتری در جهان، امکان پردازش و انجام آن را ندارد. با این حال، تحقیقات نشان می دهند که واحدهای سازنده مغز انسان، از نظر سرعت عملکرد، حدود یک میلیون بار، کندتر از ترانزیستورهای مورد استفاده در تراشه های سیلیکونی CPU هستند.

سرعت و قدرت پردازش بسیار بالای مغز انسان، به ارتباط های بسیار انبوهی بر می گردد که در میان سلول های سازنده مغز وجود دارد و اساسا، بدون وجود این لینک های ارتباطی، مغز انسان هم به یک سیستم معمول کاهش می یابد، که قطعا امکانات فعلی را نخواهد داشت.

گذشته از همه این ها، عملکرد عالی مغز در حل انواع مسائل و کارایی بالای آن، شبیه سازی مغز و قابلیت های آن را، به مهم ترین آرمان معماران سخت افزار و نرم افزار تبدیل کرده است. در واقع، اگر روزی فرا برسد (که البته ظاهرا خیلی هم دور نیست)، که ما بتوانیم کامپیوتری در حد و اندازه های مغز انسان را بسازیم، قطعا یک انقلاب بزرگ در علم، صنعت و االبته زندگی انسان ها، رخ خواهد داد.

در راستای شبیه سازی رفتار محاسباتی مغز انسان، از چند دهه گذشته، که کامپیوترها امکان پیاده سازی الگوریتم های محاسباتی را فراهم نمودند، کارهای پژوهشی توسط متخصصین علوم کامپیوتر، مهندسین و ریاضی دان ها شروع شده است، که ما حصل کار آن ها، در شاخه ای از علم هوش مصنوعی، و در زیر شاخه هوش محاسباتی، تحت عنوان موضوع «شبکه های عصبی مصنوعی» یا Artificial Neural Networks (به اختصار: ANNs) طبقه بندی شده است. در مبحث شبکه های عصبی مصنوعی، مدل های ریاضی و نرم افزاری متعددی با الهام گرفتن از مغز انسان پیشنهاد شده اند، که برای حل گستره وسیعی از مسائل علمی، مهندسی و کاربردی، در حوزه های مختلف کاربرد دارند.
@matlabanalysis1

کاربردهای شبکه های عصبی مصنوعی

امروز به قدری استفاده از سیستم های هوشمند، به ویژه شبکه عصبی مصنوعی گسترده شده است، که می توان این ابزارها را، در ردیف عملیات پایه ریاضی و به عنوان ابزارهای عمومی و مشترک طبقه بندی کرد. چرا که کمتر رشته دانشگاهی است که نیازی به تحلیل، تصمیم گیری، تخمین، پیش بینی، طراحی و ساخت داشته باشد، و در آن از موضوع شبکه های عصبی استفاده نشده باشد. فهرستی که در ادامه آمده است، یک فهرست نه چندان کامل است، اما گستردگی کاربردهای شبکه های عصبی مصنوعی را، تا حدود زیادی به تصویر می کشد.

زمینه کلی کاربرد
علوم کامپیوتر
طبقه بندی اسناد و اطلاعات در شبکه های کامپیوتری و اینترنت
توسعه نرم افزارهای نظارتی و ویروس کش ها
علوم فنی و مهندسی
مهندسی معکوس و مدل سازی سیستم ها
پیش بینی مصرف بار الکتریکی
عیب یابی سیستم های صنعتی و فنی
طراحی انواع سیستم های کنترل
طراحی و بهینه سازی سیستم های فنی و مهندسی
تصمیم گیری بهینه در پروژه های مهندسی
علوم پایه و نجوم
پیش بینی نتایج آزمایش ها
ارزیابی و تخمین صحت فرضیه ها و نظریه ها
مدل سازی پدیده های فیزیکی پیچیده
علوم پزشکی
مدل سازی فرایندهای زیست-پزشکی
تشخیص بیماری ها با توجه به نتایج آزمایش پزشکی و تصویر برداری
پیش بینی نتایج درمان و عمل جراحی
پیاده سازی ادوات و الگوهای درمانی اختصاصی بیمار
علوم تجربی و زیستی
مدل سازی و پیش بینی پدیده های زیستی و محیطی
پیش بینی سری های زمانی با کاربرد در علوم زیست-محیطی
طبقه بندی یافته های ناشی از مشاهدات تجربی
شناسایی الگوهای مخفی و تکرار شونده در طبیعت
علوم اقتصادی و مالی
پیش بینی قیمت سهام و شاخص بورس
طبقه بندی علایم و نمادهای بورس
تحلیل و ارزیابی ریسک
تخصیص سرمایه و اعتبار
علوم اجتماعی و روانشناسی
طبقه بندی و خوشه بندی افراد و گروه ها
مدل سازی و پیش بینی رفتارهای فردی و اجتماعی
هنر و ادبیات
پیش بینی موفقیت و مقبولیت عمومی آثار هنری
استخراج مولفه های اساسی از متون ادبی و آثار هنری
طبقه بندی و کاوش متون ادبی
علوم نظامی
هدف گیری و تعقیب در سلاح های موشکی
پیاده سازی سیستم های دفاعی و پدافند هوشمند
پیش بینی رفتار نیروی مهاجم و دشمن
پیاده سازی حملات و سیستم های دفاعی در جنگ الکترونیک (جنگال)
@matlabanalysis1

انواع شبکه های عصبی مصنوعی
👇👇👇👇👇👇

پرسپترون چند لایه یا MLP

یکی از پایه ای ترین مدل های عصبی موجود، مدل پرسپترون چند لایه یا Multi-Layer Perceptron (به اختصار MLP) است که عملکرد انتقالی مغز انسان را شبیه سازی می کند. در این نوع شبکه عصبی، رفتار شبکه ای مغز انسان و انتشار سیگنال در آن بیشتر مد نظر بوده است و از این رو، گهگاه با نام شبکه های پیشرو (Feedforward Networks) نیز خوانده می شوند. هر یک از سلول های عصبی مغز انسان، موسوم به نورون (Neuron)، پس از دریافت ورودی (از یک سلول عصبی یا غیر عصبی دیگر)، پردازشی روی آن انجام می دهند و نتیجه را به یک سلول دیگر (عصبی یا غیر عصبی) انتقال می دهد. این رفتار تا حصول نتیجه ای مشخص ادامه دارد، که احتمالا منجر به یک تصمیم، پردازش، تفکر و یا حرکت خواهد شد.
@matlabanalysis1