research centers


Search results: Found 96

Listing 1 - 10 of 96 << page
of 10
>>
Sort by

Article
Genetic Algorithm versus Particle Swarm Optimization in N-Queen Problem

Authors: Azhar W. Hammad --- Ban N. Thannoon
Journal: Al-Nahrain Journal of Science مجلة النهرين للعلوم ISSN: (print)26635453,(online)26635461 Year: 2007 Volume: 10 Issue: 2 Pages: 172-177
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

In recent year, particle Swarm Optimization (PSO) which is one of the area of evolutionary computations was developed, So in order to compare its performance, another popular optimization method Genetic Algorithm (GA) was chosen. The two methods employee different strategies and computation efforts.


Article
Particle Swarm Optimization for Total Operating Cost Minimization in Electrical Power System

Authors: Mohammed H. al-khafaji --- Shatha S.Abdulla al-kabragyi
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2011 Volume: 29 Issue: 12 Pages: 2539-2550
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents solution of economic dispatch problem via a particle swarm optimization algorithm (PSO). The objective is to minimize the total generation fuel cost and keep the power flows within the security limits. The PSO is simple in concept, easy in implementation .It does not require any derivative information, sure and fast convergence, Moreover; it is needs less computational time than other heuristic methods. These features increase the applicability of the PSO, particularly in power system applications .The effectiveness of the proposed algorithm is demonstrated on the IEEE 37-bus system and their performances are compared with the results of genetic algorithm (GA). The results show that PSO can converge to optimum solution with higher accuracy in comparison with GA.


Article
PARTICLES SWARM OPTIMIZATION FOR THE CRYPTANALYSIS OF TRANSPOSITION CIPHER

Authors: Sarab M. Hameed --- Dalal N. Hmood
Journal: Al-Nahrain Journal of Science مجلة النهرين للعلوم ISSN: (print)26635453,(online)26635461 Year: 2010 Volume: 13 Issue: 4 Pages: 211-215
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

Transposition ciphers are a class of historical encryption algorithms based on rearranging unitsof plaintext according to some fixed permutation which acts as the secret key. This paper presents anew investigation for cryptanalysis transposition cipher based on Particle Swarm Optimization(PSO). PSO is utilized for the automatic recovery of the key, and hence the plaintext, from only thecipher text. Based upon a mathematical model of the social interactions of swarms, the algorithmhas been shown to be effective at finding good solutions. Experimental results show the ability ofPSO in finding the correct secret key which is used to recover the plaintext.


Article
Direct Torque Control of Induction Motor Based on Particle Swarm Optimization
السيطرة المباشرة على العزم في المحرك الحثي بأستخدام تقنية أفضلية الحشد الجزيئي

Author: Abdulrahim T. Humod عبد الرحيم ذياب حمود
Journal: Al-Rafidain University College For Sciences مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم ISSN: 16816870 Year: 2013 Issue: 32 Pages: 87-108
Publisher: Rafidain University College كلية الرافدين الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

Induction Motor (IM) is most commonly used in different industrial applications, that require fast dynamic response and accurate control over wide speed ranges. Therefore, this paper proposes high performance Direct Torque Control (DTC), which is closed loop control system to improve the dynamic performance of IM. The main objective of this work is to improve the speed response of IM during different load and speed conditions. Proportional-Integral (PI) controller based on Particle Swarm Optimization (PSO) technique is used for optimal gains tuning. The results show the improvement in the speed response of DTC using PSO technique when compared with conventional PI and the conventional DTC (without PI), in terms of reducing steady state error, settling time, overshoot and ripple reduction which make this controller more robust to variation in load and speed. The simulation of the overall drive system is performed using MATLAB/Simulink program version 7.10 (R2010a).Keywords: Induction Motor (IM), Direct torque control, PI controller and Particle Swarm Optimization (PSO).

يعد المحرك الحثي الأكثر شيوعا في التطبيقات الصناعية المختلفة, التي تتطلب إستجابة ديناميكية سريعة ودقة في السيطرة لمديات واسعة من السرعة، لذا تم في هذه الدراسة اقتراح استخدام تقنية السيطرة المباشرة على العزم (DTC) العالية الاداء، والتي تعتبر من طرق السيطرة ذات الحلقة المغلقة لتحسين الاستجابة الديناميكية للمحرك. الهدف الاساس من هذا العمل هو تحسين أداء المحرك عند أحمال وسرع مختلفة. إستُخْدِم المسيطر التناسبي–التكاملي (PI) المستند على تقنية أفضلية الحشد الجزيئي (PSO) للأختيار الامثل لقيم المتغيرات (gains). تبين من النتائج التحسين الذي طرأ على أداء تقنية السيطرة DTC في استجابة السرعة بإستخدام PI-PSO اذا ما قورِنَ مع المسيطر PIالتقليدي و DTCالتقليدي ( بدونPI )، من حيث تقليل أخطاء الحالة المستقرة، زمن الوصول، التجاوز بالاضافة الى تقليل التموج (التذبذب) في موجتي السرعة والعزم، وهذا يجعل المسيطر أكثر متانةً لتغيرات الحمل والسرعة. إستُخدِم لمحاكاة هذا العمل برنامج MATLAB/Simulink الاصدار 7.10 لسنة 2010.


Article
Modeling of Continuous Stirred Tank Reactor based on Artificial Neural Network
نموذج لخزان مفاعل مستمر الإثارة مبني على أساس الشبكة العصبية الذكية

Author: Ahmed Sabah Al-Araji أحمد صباح عبد الأمير الأعرجي
Journal: AL-NAHRAIN JOURNAL FOR ENGINEERING SCIENCES مجلة النهرين للعلوم الهندسية ISSN: 25219154 / eISSN 25219162 Year: 2015 Volume: 18 Issue: 2 Pages: 202-207
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents the dynamic model identification algorithm of the continuous stirred tank reactor (CSTR) using a multi-layer perceptron (MLP) neural network topology. The neural network approach for (CSTR) dynamic modeling is trained by using a particle swarm optimization (PSO) technique as a simple and fast training unsupervised algorithm. Polywog wavelet activation function is used in the structure of MLP neural network. The identification algorithm given in this paper has been proved to be reasonable and precise via Matlab simulation results in terms of fast, stable and minimum number of fitness evaluation for the CSTR modeling.

أن هذا البحث يقدم خوارزمية التعريف لنموذج ديناميكي لخزان مفاعل مستمر الإثارة (CSTR) باستخدام الشبكة العصبية متعددة الطبقات (MLPNN). لقد تعلمت الشبكة العصبية التي تمثل النموذج الديناميكي لخزان مفاعل مستمر الإثارة باستخدام تقنية حشد الجسيمات الامثلية لسهولة و سرعة هذه الخوارزمية للتعلم. وتم استخدام دالة التنشيط (Polywong Wavelet) في الشبكة العصبية.نتائج المحاكات لهذه الخوارزمية التعريفية كانت معقولة و مضبوطة من خلال استخدام الحقيبة البرمجية ماتلاب من حيث سرعة واستقرارية مع أدنى عدد من الاستدعاء لداله التقييم لنموذج (CSTR).


Article
Al - Kalij Sub-Station: Feeder Reconfiguration by Particle Swarm Optimization

Authors: Qais M. Alias --- Rana Ali Abttan
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2011 Volume: 29 Issue: 12 Pages: 2375-2385
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents the solution approach for the optimal reconfiguration problemin distribution networks implementing Particle Swarm Optimization (PSO)technique.Network reconfiguration in distribution system is changing the status ofsectionalizing switches to reduce the power loss in the system. The main objective ofnetwork reconfiguration is to find the network topology which is having theminimum losses during any conditions exists in the network. A networkconfiguration is a valid solution to the problem if it satisfies reliability, security andother operation constraints.Particle Swarm Optimization is a robust stochastic evolutionary computationtechnique, which is based on the movement and intelligence of swarms.A standard particle swarm optimization algorithm is adapted and used in this work.The primary case study is a part of the Baghdad area distribution network. It consistsof four feeders and 102 buses. The algorithm validity is verified first via applicationto standard systems. Results show that the standard particle swarm optimization issuitable for off-line reconfiguration studies.


Article
Particle Swarm Optimization and Genetic Algorithm for Tuning PID Controller of Synchronous Generator AVR System

Authors: Fadhil A. Hassan --- Lina J. Rashad
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2011 Volume: 29 Issue: 16 Pages: 3256-3270
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Proportional Integral Derivative (PID) controllers are widely used inmany fields because they are simple and effective. Tuning of the PIDcontroller parameters is not easy and does not give the optimal requiredresponse, especially with non-liner system. In the last two decades manyintelligent optimization techniques were took attention of researchers like:Genetic Algorithm (GA) and Particle Swarm Optimization (PSO) techniques. This paper represented the non-linear mathematical model and simulation of the synchronous generator with closed loop PID controller of AVR system. The traditional PID tuning technique is proposed as a point of comparison. Two of intelligent optimization techniques: PSO and GA are proposed in this paper to tune the PID controller parameters. The obtained results of the closed loop PSO-PID and GA-PID controller response to the unit step input signal shows excellent performance with respect to the traditional trial anderror tuning of the PID controller.


Article
STRUCTURE OPTIMIZATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS USING SWARM INTELLIGENT
أمثلة هيكلية الشبكات العصبية الاصطناعية باستخدام الحشود الذكية

Author: Dr. HANAN A. R. AKKAR الدكتور حنان عبد الرضا عكار
Journal: Al-Qadisiyah Journal for Engineering Sciences مجلة القادسية للعلوم الهندسية ISSN: 19984456 Year: 2011 Volume: 4 Issue: 2 Pages: 101-111
Publisher: Al-Qadisiyah University جامعة القادسية

Loading...
Loading...
Abstract

The structure is a very important aspect in neural network design, it is not only impossible to determine an optimal structure for a given problem, it is even impossible to prove that a given structure is optimal. In this paper, PSO (Particle Swarm Optimization) are used to construct best ANN (Artificial Neural Network) architectures, and find an optimal pattern of connections and weights to reduce structure complexity by minimizing the number of connection weights in a Feed Forward Artificial Neural Network (FFANN). They are called Particle Swarm Optimization-Neural Network systems (PSONN). PSONN systems are examined through theoretical analysis and computer simulation using MATLAB package. They are tested by several different examples, where the tests show that PSO a more efficient and automated search method can be used to find an optimal topology of ANN. The best and trained network with few numbers of iteration is provided using PSONN for finding an optimal structure. Finally, a simpler network, faster training with higher accuracy than full connected network is obtained by using PSONN for finding optimal connections and weights.

تم في هذا البحث استخدام افضلية الحشد الجزيئي(PSO) لبناء افضل هيكلية للشبكات العصبية عن طريق تقليل ربط الاوزان ل(FFANN) وتدريب الشبكة العصبية بنفس النظام المسمى(PSONN). الهيكلية في تصميم الشبكات العصبية من الامور المهمة وتعتبر من اهم المشاكل التي يعاني منها المصمم لذلك من المهم البحث عن افضل تصميم للشبكات العصبية. تم الاختبار باستخدام الطرق النظرية والتمثيل بواسطة حقيبة MATLAB. حيث تم الاختبار باستخدام عدة امثلة وجد من خلالها ان PSOكفوء بايجاد افضل تصميم من حيث تقليل التعقيد في الربط بين خلية عصبية واخرى مما سرع في عمل الشبكة ولم يؤثر على ادائها وفي نفس الوقت تدريب الشبكة العصبية باستخدام PSO مما حسن اداء الشبكات العصبية بشكل كبير.


Article
Simulation of Digital Control of Human Arm Based PSO Algorithm in Virtual Reality
محاكاة لسيطرة رقمية على ذراع انسان باستخدام طريقة حشد الجزيئات في البيئة الافتراضية

Authors: Mohammed Z. Al-Faiz,MIEEE --- Abduladhem A .Ali --- Abbas H.Miry عباس حسين
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2012 Volume: 16 Issue: 3 Pages: 126-138
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

Soft computing research is concerned with the integration of artificial intelligent tools in a complementary hybrid framework for solving real world problems. This paper tries to explore the potential of using soft computing methodologies in control of plant (human arm),utility and effectiveness of soft computing approaches for the control of seven degree of freedom of human arm with structured is presented. It presents a PID tuning method that uses a Particle Swarm Optimization (PSO) as a main gain of PID tuning using multi objective to improve the time response of system such settling time and overshoot. The method implements in the 3D space using Virtual Reality (VR) to compare between the proposed tuning rules and the traditional tuning rules under disturbance load . MATLAB Ver.2009a software is used to show the efficiency of the proposed tuning rule. Simulation results demonstrate that better performance can be achieved with this method relative to 1) trial and error tuning 2)Ziegler-Nichols tuning 3)conventional tuning .

بحوث الحسابات الناعمة تهتم بتكاملِ الأدواتِ الذكيةِ في إطار هجين مكمّل لحَلّ مشاكلِ العالم الحقيقي .هذا البحث يحاول إسْتِكْشاف الإمكانيةِ لإستعمال الحسابات الناعمة للسيطرة على ذراع إنساني، فائدة وتأثير إستعمال الحسابات الذكية لسيطرةِ على سبعة مِنْ درجةِ حريةِ الذراعِ الإنسانيِ تقدم في هذا البحث .يقدم البحث طريقة لاختيار قيم ال PID باستعمال أمثلية حشود الجزيئةِ و استعمال دالة متعددة الاهداف لتحسين وقت الاستقرار و مقدار اكبر خطا . تُطبّقُ الطريقةُ في فضاء 3D باستعمال الواقع الافتراضي لمقارنة الطريقة المقترحة مع الطرق الاعتيادية. برنامج ال MATLAB Ver.2009a استعمل في هذا البحث لبيان كفاءة الطريقة المقترحة.نتائج المحاكاة اظهرت كفاءة الطريقة المقترحة بالمقارنة مع 1) تَضْبيط التجربة والخطأِ 2) تَضْبيط Ziegler-Nichols 3) تَضْبيط تقليدي


Article
PARTICLE SWARM OPTIMIZATION BASED OPTIMUM PID CONTROLLER FOR GOVERNOR SYSTEM OF SYNCHRONOUS GENERATOR
الحركة المثلى لأسراب الجزيئات الأسناد الأفضل لمسيطر التناسقي التكاملي التفاضلي للسيطرة على نظام الحاكم للمولد المتزامن

Author: Helen J. Jawad
Journal: Al-Qadisiyah Journal for Engineering Sciences مجلة القادسية للعلوم الهندسية ISSN: 19984456 Year: 2013 Volume: 6 Issue: 3 Pages: 315-331
Publisher: Al-Qadisiyah University جامعة القادسية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a Particle Swarm Optimization (PSO) method for determiningthe optimal proportional – integral-derivative (PID) controller parameters for governorcontrol of a synchronous generator .The proposed approach has superior features,including easy implementation, stable convergence characteristic and goodcomputational efficiency. The synchronous generator is modeled and the PSO algorithmis implemented in simulink of matlab. The simulation results demonstrates theeffectiveness of the designed system in terms of reduced settling time, peak overshootand oscillations of frequency devaition. The results are compared with traditional trialand error tuning of the PID controller. Which gives in the PSO-PID controller:maximum positive overshoot of frequency deviation =0 and negative overshoot offrequency deviation =-0.042, Settling time= 7sec. Whereas, in conventional trial anderror tuning: maximum positive overshoot of frequency deviation =0.002 and negativeovershoot of frequency deviation =-0.03, Settling time= 11sec.

يقدم هذا البحث طريقة الحركة المثلى لاسراب الجزيئات في تحديد معاملات المسيطر التناسقي التكامليالتفاضلي للسيطرة على نظام الحاكم للمولد المتزامن. وهذه الطريقة المقترحة لها ميزات متفوقة تضمنبسهولة التطبيق , خصائص تقارب مستقرة والكفاءة الحسابية جيدة .ان المولد المتزامن تم تمثيلهونتائج matlab وخوارزمية الحركة المثلى لاسراب الجزيئات تم تنفيذه في برنامج المحاكاة فيوتذبذبات overshoot المحاكاة يعرض فعالية النظام المصمم من ناحية تقليل وقت الاستقرار , تجاوزوالنتائج تم مقارنتها مع الطريقة التقليدية التجربة والخطأ .حيث كانت . deviation التردد المشتقالنتائج في طريقة الحركة المثلى للاسراب الجزيئات :تجاوزالاطلاق الاقصى الموجب للتردد المشتق =0 وتجاوزالاطلاق السالب للتردد المشتق = 0.042 - وزمن الاستقرار = 7ثانية اما في الطريقة التقليدية التجربة والخطأ: تجاوز الاطلاق الاقصى الموجب للتردد المشتق= 0.002 وتجاوزالاطلاق السالبللتردد المشتق = 0.03 - وزمن الاستقرار = 11 ثانية.

Listing 1 - 10 of 96 << page
of 10
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (96)


Language

English (84)

Arabic and English (9)

Arabic (2)


Year
From To Submit

2019 (6)

2018 (14)

2017 (13)

2016 (15)

2015 (9)

More...