Neural Networks and Rules-based Systems used to Find Rational and Scientific Correlations between being Here and Now with Afterlife Conditions
Neural Networks and Rules-based Systems used to Find Rational and
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J81C8
Ce travail consiste en la modélisation, la simulation dynamique et enfin la régulation d’une colonne d’absorption industrielle destinée à extraire le CO 2 , du gaz naturel en utilisant une solution aqueuse de methydiéthanolamine (MDEA). Nous présentons d’abord le modèle mathématique estimant la concentration du CO 2 et comparons la réponse du modèle avec celle du système en réponse à une variation échelon sur l’entrée. Nous simulons la colonne d’absorption industrielle en boucle ouverte, puis nous étudions sa réponse à un échelon de perturbation en boucle fermée avec une régulation classique PID. Enfin, nous appliquons à notre colonne une stratégie de commande neuronale, à savoir la commande non linéaire prédictive neuronale. Les résultats obtenus pour les différentes simulations sont satisfaisants.
M. Selatnia. 2015. \u201cSimulation et Rgulation par Rseaux de Neurones daune Colonne daAbsorption Industrielle\u201d. Global Journal of Research in Engineering - G: Industrial Engineering GJRE-G Volume 15 (GJRE Volume 15 Issue G3): .
Crossref Journal DOI 10.17406/gjre
Print ISSN 0975-5861
e-ISSN 2249-4596
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Total Score: 103
Country: Algeria
Subject: Global Journal of Research in Engineering - G: Industrial Engineering
Authors: M. Selatnia, R. Illoul, Et M.S. Boucherit (PhD/Dr. count: 0)
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Publish Date: 2015 11, Wed
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Ce travail consiste en la modélisation, la simulation dynamique et enfin la régulation d’une colonne d’absorption industrielle destinée à extraire le CO 2 , du gaz naturel en utilisant une solution aqueuse de methydiéthanolamine (MDEA). Nous présentons d’abord le modèle mathématique estimant la concentration du CO 2 et comparons la réponse du modèle avec celle du système en réponse à une variation échelon sur l’entrée. Nous simulons la colonne d’absorption industrielle en boucle ouverte, puis nous étudions sa réponse à un échelon de perturbation en boucle fermée avec une régulation classique PID. Enfin, nous appliquons à notre colonne une stratégie de commande neuronale, à savoir la commande non linéaire prédictive neuronale. Les résultats obtenus pour les différentes simulations sont satisfaisants.
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