فایل ورد کامل پیش بینی عمر باقیمانده خطوط لوله دچار خوردگی بوسیله CBR 18 صفحه در word

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 فایل ورد کامل پیش بینی عمر باقیمانده خطوط لوله دچار خوردگی بوسیله CBR 18 صفحه در word دارای ۱۸ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد فایل ورد کامل پیش بینی عمر باقیمانده خطوط لوله دچار خوردگی بوسیله CBR 18 صفحه در word  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل پیش بینی عمر باقیمانده خطوط لوله دچار خوردگی بوسیله CBR 18 صفحه در word،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل ورد کامل پیش بینی عمر باقیمانده خطوط لوله دچار خوردگی بوسیله CBR 18 صفحه در word :

چکیده:
افزایش هزینهی تعویض تجهیزات، افراد و سازمانها را وادار به افزایش عمر مفید سیستمها کرده است. خطوط لوله با گذشت زمان رو به خرابی می گذارند. از این رو کاربر باید قادر به ارزیابی خرابی باشد و از عدم وقوع شکست در خط لوله اطمینان یابد. پیش بینی عمر باقیمانده ی خطوط لوله متأثر از خو ردگی علاوه بر اینکه از طریق بازرسی و تعمیرات به موقع به افزایش عمر خطوط لوله کمک می کند، با پیشگیری از نشتی از بروز صدمات مالی و جانی نیز جلوگیری بعمل می آورد. در ضمن در صورت اطلاع از زمان وقوع شکست خط لوله، با انجام تعمیرات برنامه ریزی شده می توان از توقف ناخواسته واحدهای تو لیدی جلوگیری کرد و به افزایش بهره وری کمک نمود. در زمینهی پیش بینی استحکام باقیمانده خطوط لوله مطالعات بس یاری بر اساس روشها ی قطعی و احتمالی انجام شده است. روش های قطع ی از پیش بینی زمان شکست ناتوان هستند و روشها ی احتمالی نیز بدلیل پیچیدگی با استقبال کاربران مواجه نشده اند . در این مقاله از روش استدلال مبتنی بر مورد(CBR) که روش نسبتًا جدیدی در هوش مصنوعی (AI) می باشد، بر ای پیش بینی عمر باقیماندهی خطوط لوله دچار خوردگی استفاده شده است . داده های مورد استفاده درتحقیق از اطلاعات مربوط به ضخامت سنجی خطوط لوله در شرکت پتروشیمی اراک جمع آور ی شده است . بر اساس روش استدلال مبتنی بر مورد، مدلی برای پیش بینی عمر باقیمانده ارائه شده است. نتایج آزمایش مدل، موفقیت آن را در ۸۰ % مواقع نشان می دهد.