پروژه های آماده مهندسی برق

این پروژه یک تحقیق آماده با موضوع، مرور نظام‌مند روش‌های کنترل دیجیتال و هوشمند مبدل‌های DC–DC در مهندسی الکترونیک در ۷۰ صفحه ورد می باشد. در ادامه قسمتی از این تحقیق را خواهیم داشت: عنوان چکیده ۷ مقدمه ۸ فصل اول : کلیات و بیان مسئله ۹ ۱-۱- زمینه پژوهش ۹ ۲-۱- بیان مسئله پژوهشی ۹ ۳-۱- اهمیت و ضرورت پژوهش ۱۰ ۴-۱- اهداف پژوهش ۱۲ ۵-۱- دامنه و محدودیت‌های پژوهش ۱۲ ۶-۱- تعریف اصطلاحات و مفاهیم کلیدی ۱۳ ۷-۱- بازبینی تحلیلی و دسته‌بندی موضوعی ادبیات پژوهش ۱۴ ۸-۱- نقد تطبیقی روش‌ها و شکاف‌های برجسته در ادبیات ۱۶ ۹-۱- پرسش‌های پژوهشی و فروض کار ۱۷ ۱۰-۱- روش‌شناسی مرور و معیارهای گزینش متون ۱۸ ۱۱-۱- معیارهای سنجش عملکرد و چارچوب تحلیلی ۱۹ ۱۲-۱- محدودیت‌ها، تعمیم‌پذیری و پرسش‌های متا-پژوهشی ۲۱ ۱۳-۱- ساختار پیشنهادی فصل‌های بعدی و نحوه بهره‌گیری از نتایج این فصل ۲۲ ۱۴-۱- جمع‌بندی فصل ۲۲ فصل دوم : مرور ادبیات پژوهش ۲۴ ۱-۲- مقدمه‌ای بر مرور ادبیات ۲۴ ۲-۲- مطالعات کلاسیک کنترل دیجیتال (PID گسسته) ۲۴ ۳-۲- کنترل‌های مبتنی بر منطق فازی ۲۵ ۴-۲- ساختارهای هیبریدی (PI–Fuzzy و مشابه) ۲۶ ۵-۲- تحلیل گسسته‌زمانی و پیامدهای نمونه‌برداری ۲۶ ۶-۲- مطالعات مرتبط با پیاده‌سازی سخت‌افزاری (FPGA، DSP، میکروکنترلر) ۲۸ ۷-۲- کنترل‌های تطبیقی و خودتنظیم ۲۸ ۸-۲- رویکردهای هوش مصنوعی (شبکه عصبی و الگوریتم‌های یادگیری) ۲۹ ۹-۲- مقایسه میان الگوریتم‌های کلاسیک و هوشمند ۲۹ ۱۰-۲- مطالعات کاربردی و صنعتی ۳۱ ۱۱-۲- چالش‌ها و شکاف‌های پژوهشی ۳۱ ۱۲-۲- جمع‌بندی فصل دوم ۳۲ فصل سوم : مبانی نظری و مدل‌سازی سیستم ۳۳ ۱-۳- مقدمه‌ای بر مبانی نظری ۳۳ ۲-۳- اصول مبدل‌های DC–DC 33 ۳-۳- مدل‌سازی ریاضی در حوزه زمان پیوسته ۳۴ ۴-۳- گسسته‌سازی سیستم‌ها ۳۵ ۵-۳- اثر نرخ نمونه‌برداری بر پایداری ۳۵ ۶-۳- پایداری در مدل‌سازی حالت-فضا ۳۶ ۷-۳- اثر کوانتیزاسیون دیجیتال بر عملکرد سیستم ۳۷ ۸-۳- تأخیر محاسباتی و زمان‌بندی در پیاده‌سازی دیجیتال ۳۷ ۹-۳- مدل‌سازی اغتشاشات و نویز در سیستم‌های قدرت ۳۸ ۱۰-۳- تحلیل فرکانسی در سیستم‌های دیجیتال ۳۹ ۱۱-۳- شبیه‌سازی در برابر واقعیت سخت‌افزاری ۴۰ ۱۲-۳- اهمیت مدل‌سازی در طراحی کنترل مقاوم ۴۰ ۱۳-۳- جمع‌بندی فصل سوم ۴۰ فصل چهارم : روش‌شناسی پژوهش ۴۲ ۱-۴- مقدمه و ضرورت تدوین روش‌شناسی نظام‌مند ۴۲ ۲-۴- طرح پژوهش و پرسش‌های راهنما ۴۲ ۳-۴- پروتکل جستجو: پایگاه‌ها، کلیدواژه‌ها و دامنه زمانی ۴۳ ۴-۴- معیارهای ورود و خروج (Inclusion / Exclusion criteria) 43 ۵-۴- فرایند انتخاب مطالعات و مرحله‌بندی (تطبیق با چارچوب PRISMA) 44 ۶-۴- قالب استخراج داده (Data extraction template) و نحوه کدگذاری اطلاعات ۴۴ ۷-۴- ارزیابی کیفیت مطالعات (Quality appraisal) 45 ۸-۴- روش‌های سنتز و تحلیل داده‌ها ۴۶ ۹-۴- تضمین اعتبار، شفافیت و بازتولیدپذیری ۴۷ ۱۰-۴- ملاحظات اخلاقی و مدیریت تعارض منافع ۴۷ ۱۱-۴- محدودیت‌های روش‌شناختی پیش‌بینی‌شده ۴۷ ۱۲-۴- برنامه مدیریت داده، ذخیره‌سازی و انتشار نتایج ۴۸ ۱۳-۴- شناسایی اولیه منابع (Identification Stage) 48 ۴-۱۴- حذف موارد تکراری (Deduplication) 49 ۱۵-۴- غربالگری عنوان و چکیده (Screening) 50 ۱۶-۴- بررسی متن کامل (Eligibility) 50 ۱۷-۴- ارزیابی کیفیت مطالعات (Quality Appraisal) 50 ۱۸-۴- مجموعه نهایی مطالعات واردشده (Included Studies) 51 ۱۹-۴- دسته‌بندی اولیه بر اساس نوع الگوریتم کنترلی ۵۲ ۲۰-۴- دسته‌بندی بر اساس پلتفرم پیاده‌سازی سخت‌افزاری ۵۳ ۲۱-۴- تحلیل اولیه روندها و خلأهای پژوهشی ۵۴ فصل پنجم : یافته‌ها، تحلیل و بحث ۵۵ ۱-۵- مقدمه و چارچوب تحلیل یافته‌ها ۵۵ ۲-۵- تحلیل توزیع مقالات بر اساس نوع الگوریتم کنترلی ۵۵ ۵-۲-۱- الگوریتم PID دیجیتال ۵۵ ۵-۲-۲- کنترل فازی (Fuzzy Logic Control) 56 ۵-۲-۳- کنترل هیبریدی (PI-Fuzzy / Sliding-PID) 56 ۴-۲-۵- کنترل عصبی و یادگیرنده (Neural / Adaptive Control) 56 ۵-۲-۵- سایر روش‌ها (Model Predictive, Adaptive) 56 ۳-۵- تحلیل معیارهای عملکردی الگوریتم‌ها ۵۷ ۴-۵- تحلیل روند زمانی انتشار مقالات ۵۸ ۵-۵- تحلیل توان سخت‌افزاری و مصرف منابع ۵۸ ۶-۵- شناسایی خلأهای پژوهشی و پیشنهادات اولیه ۵۹ ۷-۵- تحلیل تطبیقی الگوریتم‌ها و پلتفرم‌ها ۶۰ ۸-۵- تحلیل تطبیقی کمّی شاخص‌های عملکردی ۶۱ ۹-۵- تحلیل روندهای پژوهشی و خلأهای موجود ۶۲ ۱۰-۵- جمع‌بندی و توصیه‌های کاربردی ۶۲ ۱۱-۵- محدودیت‌های پژوهش و پیشنهادات برای تحقیقات آتی ۶۳ ۱۲-۵- نتیجه‌گیری کلی فصل پنجم ۶۴ فهرست منابع ۶۵ چکیده پیشرفت در حوزه الکترونیک قدرت و نیاز به بهبود کارایی سیستم‌های تبدیل انرژی، توجه گسترده‌ای به کنترل‌کننده‌های دیجیتال و هوشمند برای مبدل‌های DC–DC معطوف ساخته است. کنترل‌کننده‌های کلاسیک آنالوگ، اگرچه در بسیاری از کاربردها کارآمد بوده‌اند، اما محدودیت‌های جدی در پایداری، پاسخ گذرا، و انعطاف‌پذیری در شرایط بار و منبع متغیر دارند. در مقابل، پیاده‌سازی‌های دیجیتال و مبتنی بر هوش محاسباتی همچون کنترل‌کننده‌های فازی و ساختارهای ترکیبی (مانند PI–Fuzzy) توانسته‌اند عملکرد چشمگیری در کاهش ریپل، افزایش پایداری دینامیکی و انطباق با شرایط غیرخطی نشان دهند [۱][۵][۱۵]. مرور پژوهش‌های اخیر نشان می‌دهد که استفاده از بسترهای سخت‌افزاری نوین نظیر FPGA و DSP امکان تحقق کنترل‌های پیچیده با سرعت بالا و هزینه کمتر را فراهم کرده است [۲][۳]. افزون بر آن، مطالعات انجام‌شده در حوزه مبدل‌های DC–DC با کنترل‌کننده‌های دیجیتال نشان داده‌اند که الگوریتم‌های فازی و هیبریدی نسبت به روش‌های کلاسیک، در مواجهه با اغتشاشات و تغییرات دینامیکی از پایداری و دقت بیشتری برخوردارند [۷][۱۲]. این مقاله مروری، با تحلیل شانزده پژوهش معتبر بین‌المللی، روند تکامل رویکردهای کنترلی از کنترل دیجیتال کلاسیک تا کنترل‌های فازی و ترکیبی را بررسی می‌کند. همچنین مزایا و محدودیت‌های پیاده‌سازی سخت‌افزاری این روش‌ها در بسترهای FPGA، DSP و میکروکنترلرها تشریح می‌شود. نتایج این مرور نشان می‌دهد که آینده کنترل مبدل‌های قدرت به سمت استفاده از ترکیب الگوریتم‌های هوشمند با پیاده‌سازی دیجیتال پیش می‌رود و می‌تواند پاسخگوی نیازهای روزافزون در صنایع انرژی‌های تجدیدپذیر، خودروسازی برقی و سامانه‌های توزیع هوشمند باشد [۴][۱۰]. کلمات کلیدی: کنترل دیجیتال، مبدل DC–DC، الگوریتم هوشمند، مهندسی الکترونیک کاربردی، سیستم‌های نا پیوسته  

این پروژه یک مقاله آماده با موضوع،  رابطه جریان و نیروی الکترومغناطیس در ۱۶ صفحه ورد می باشد. در ادامه چکیده ای از این مقاله را خواهیم داشت:   Investigating the Relationship Between Current and Force Produced by an Electromagnet to Lift a Weight     ۱- Introduction One of the key forces in nature is electromagnetism, which rules the large number of physical phenomena and technologies. As a current of electrical energy passes through a conductor, a current of magnetic field is created around the conductor and a more intensive and focused field is created when the conductor is wound into a solenoid. The addition of a ferromagnetic core, e.g. iron, further increases this magnetic field, thus forming an electromagnet, the strength of which depends on the size of the current, the amount of turns in the coil, and the characteristics of the core material (Matsushita, 2021). The principle is core to other applications such as electric motors, magnetic cranes, relays and transformers among others, where controlled magnetic fields play a central role in converting electrical energy into mechanical motion. The peculiar feature of electromagnets is that the magnitude of their magnets may be regulated by changing the current passing in the coil. This controllability gives electromagnets the ability to be utilized in precision engineering and automation, where fine control in the lifting or holding force is required (Long et al., 2021). According to Ampere’s Law and the Biot–Savart Law, the magnetic field B inside a solenoid is directly proportional to the current I and the number of turns per unit length n, expressed as B=μnI where μ represents the magnetic permeability of the core. The magnetic force exerted by the electromagnet, F, is related to the magnetic field energy density and can be approximated as F∝I2, since the magnetic energy depends on the square of the field strength (Shadid & Shadid, 2020). However, real electromagnets do not always behave ideally factors such as core saturation, coil heating, and resistive losses can lead to nonlinearities at higher currents (Wu et al., 2024). This investigation aims to experimentally find out the relationship between the electric current given to an electromagnet and its resulting force in terms of the maximum weight that it can lift. Theoretically, the hypotheses would be that the force will linearly increase with current values at low and moderate current values, and at high currents, the correlation would no longer follow the same trend because of the magnetic saturation of the core material. The importance of this relationship not only will give a better understanding of the electromagnet theory but also will be useful in designing effective and safe electromagnet based devices particularly in industrial lifters and electromechanical systems. This research paper is based on the recent work in the optimization of electromagnetic forces, in which experimental and computer studies have shown that current distribution and geometry affect the production of magnetic forces (Long et al., 2021). Moreover, theoretical frameworks are progressively enhancing our knowledge of current-field interactions to the point where the magnetic forces are analyzed as being intrinsically electric in nature and can be characterized by a single set of electromagnetic equations (Shadid and Shadid, 2020). This study provides a bridge between classical electromagnetism and contemporary theoretical understanding and practical use by experimentally investigating these relationships at a smaller scale in the laboratory.