Luận văn: Xác định hàm dạng tối ưu trong nội suy thực nghiệm

Luận văn xác định hàm dạng tối ưu cho bài toán nội suy dựa trên thực nghiệm. Nghiên cứu chuyên sâu, phương pháp mới, kết quả giá trị.

• Tác giả: Nguyễn Hữu Thắng
• Người hướng dẫn: TS. Lê Đức Độ
• Trường học: Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Cơ Điện Tử
• Đề tài: Xác Định Hàm Dạng Tối Ưu Trong Bài Toán Nội Suy Trên Cơ Sở Thực Nghiệm
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI
• 1.1. Đặt vấn đề
• 1.2. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.3. Mục tiêu nghiên cứu của đề tài
• 1.4. Phương pháp nghiên cứu
• 1.5. Dự kiến kết quả đạt được
• 1.6. Sơ lược về khả năng nội suy của một số đại lượng dạng trường
• 2. CHƯƠNG 2: HÀM DẠNG VÀ PHƯƠNG PHÁP MÔ HÌNH HÓA TRƯỜNG VÔ HƯỚNG
• 2.1. Hàm dạng là gì
• 2.2. Một số phương pháp nội suy
• 2.2.1. Phương pháp nội suy sử dụng hàm dạng lý thuyết
• 2.2.2. Phương pháp nội suy sử đựng hàm dạng thực nghiệm
• 2.3. Bài toán thuận nghịch dựa trên mô hình trường
• 2.3.1. Bài toán thuận
• 2.3.2. Bài toán nghịch
• 2.4. Phương pháp GRG
• 2.5. Trình tối ưu solyer của Excel
• 3. THIẾT KẾ HỆ TIẾNG THÍ NGHIỆM
• 3.1. Mục đích thí nghiệm
• 3.2. Thiết kế hệ thống thí nghiệm
• 3.2.1. Mô hình thí nghiệm
• 3.2.2. Các linh kiện sử dụng trong hệ thẳng điều khiển
• 3.3. Thiết kế hệ thống điều khiển
• 3.3.1. Nguyên lý hoạt động của hệ thống
• 3.3.2. Chương trình điều khiển
• 4. CHƯƠNG 4: XÁC ĐỊNH HÀM DANG ‘OL UU TRONG BAI TOAN NOL SUY NHIỆT ĐỘ VỚI HÀM DẠNG THỰC NGHIỆM
• 4.1. Hệ thống thí nghiệm
• 4.1.1. Đo và xử lý dữ liệu
• 4.2. Bài toán thuận và bài toán nghịch trên mỏ hình trường nhiệt độ
• 4.2.1. Bài toán thuận
• 4.2.2. Bài toán nghịch
• 4.3. So sánh và lựa chọn hàm dạng phù hợp
• 4.3.1. Mô tả thiết bị đo
• 4.3.2. So sánh và lựa chọn phương pháp nội suy với bài toán trường nhiệt độ
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC 1: CHƯƠNG TRÌNH ĐIỀU KHIỂN CHO HỆ THỐNG
• PHỤ LỤC 2: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU BÁO KHOA HỌC
• DANH MỤC BẢNG BIỂU
• DANH MỤC HÌNH ẢNH

Tóm tắt

I. Tổng Quan Luận Văn Về Hàm Dạng Tối Ưu Nội Suy

Luận văn thạc sĩ này tập trung vào việc xác định hàm dạng tối ưu trong bài toán nội suy trên cơ sở thực nghiệm. Bài toán nội suy xuất hiện rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khoa học kỹ thuật, đặc biệt khi cần ước tính giá trị của một đại lượng tại những điểm không có dữ liệu đo trực tiếp. Việc lựa chọn hàm dạng phù hợp có vai trò then chốt, ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác nội suy và hiệu quả của các ứng dụng. Các phương pháp nội suy sử dụng hàm dạng lý thuyết thường gặp khó khăn khi áp dụng vào các bài toán thực tế, nơi dữ liệu có thể bị nhiễu hoặc tuân theo các quy luật phức tạp. Do đó, việc xây dựng hàm dạng dựa trên dữ liệu thực nghiệm là một hướng đi đầy tiềm năng. Luận văn này sẽ đi sâu vào nghiên cứu các phương pháp nội suy sử dụng hàm dạng thực nghiệm, đồng thời đề xuất các tiêu chí để đánh giá độ chính xác nội suy và lựa chọn hàm dạng tối ưu. Luận văn cũng xem xét các ứng dụng nội suy trong lĩnh vực cụ thể như trường nhiệt độ, nơi việc xác định chính xác nhiệt độ tại các vị trí khác nhau là rất quan trọng. Bài toán tối ưu hóa hàm được giải quyết bằng các thuật toán tối ưu hiện đại, đảm bảo tìm được hàm nội suy phù hợp nhất với mô hình thực nghiệm. Các thực nghiệm số được tiến hành để kiểm chứng tính hiệu quả của phương pháp đề xuất, so sánh với các phương pháp nội suy truyền thống như spline interpolation và polynomial interpolation. Kết quả nghiên cứu đóng góp vào việc nâng cao độ chính xác nội suy và mở ra hướng đi mới trong việc xấp xỉ hàm dựa trên cơ sở thực nghiệm. Hàm dạng tối ưu mang lại sai số nội suy nhỏ nhất, đảm bảo tính tin cậy của các kết quả dự đoán.

1.1. Tại Sao Hàm Dạng Tối Ưu Quan Trọng Trong Nội Suy

Trong bối cảnh thu thập dữ liệu thực tế, việc đo đạc trực tiếp mọi điểm là không khả thi hoặc tốn kém. Bài toán nội suy ra đời để giải quyết vấn đề này, ước tính giá trị tại các điểm không có dữ liệu dựa trên những điểm đã biết. Hàm dạng đóng vai trò cầu nối, mô tả mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu và cho phép dự đoán giá trị tại các vị trí khác. Tuy nhiên, việc lựa chọn hàm dạng không phù hợp có thể dẫn đến sai số lớn, làm giảm tính tin cậy của kết quả nội suy. Một hàm dạng tối ưu sẽ mô phỏng chính xác quy luật phân bố của dữ liệu, giảm thiểu sai số nội suy và mang lại kết quả xấp xỉ hàm tốt nhất. Đánh giá độ chính xác nội suy là bước quan trọng để đảm bảo tính tin cậy của các ứng dụng thực tế.

1.2. Tính Cấp Thiết Của Việc Nghiên Cứu Hàm Dạng Tối Ưu

Việc đo đạc nhiệt độ cần có cảm biến, nhưng không phải lúc nào cũng gắn được cảm biến vào đúng vị trí cần đo, hoặc chi phí quá cao. Nội suy nhiệt độ là một giải pháp thay thế hoàn hảo. Luận văn này nhấn mạnh tính cấp thiết của việc nghiên cứu hàm dạng tối ưu, đặc biệt trong bối cảnh dữ liệu thực nghiệm thường chứa nhiều nhiễu và sai số. Các phương pháp nội suy truyền thống có thể không còn phù hợp trong những trường hợp này, đòi hỏi sự phát triển của các phương pháp nội suy mới, dựa trên cơ sở thực nghiệm. Hàm dạng thực nghiệm được xây dựng dựa trên dữ liệu thu thập được, cho phép mô phỏng chính xác hơn quy luật phân bố của đại lượng cần nội suy. Luận văn này hướng đến việc tối ưu hóa hàm sao cho sai số nội suy là nhỏ nhất, đáp ứng yêu cầu khắt khe của các ứng dụng thực tế.

II. Vấn Đề và Thách Thức Với Bài Toán Nội Suy Thực Nghiệm

Trong quá trình nghiên cứu bài toán nội suy trên cơ sở thực nghiệm, nhiều vấn đề và thách thức nảy sinh. Một trong những thách thức lớn nhất là việc xử lý dữ liệu thực nghiệm, vốn thường chứa nhiều nhiễu và sai số. Các phương pháp nội suy truyền thống có thể không hoạt động hiệu quả trong những trường hợp này, dẫn đến độ chính xác nội suy thấp. Việc lựa chọn hàm dạng phù hợp cũng là một thách thức không nhỏ. Các hàm nội suy lý thuyết có thể không mô phỏng chính xác quy luật phân bố của dữ liệu, trong khi các hàm dạng thực nghiệm đòi hỏi lượng dữ liệu lớn và kỹ thuật xử lý phức tạp. Một vấn đề khác là việc đánh giá độ chính xác nội suy. Các phương pháp đánh giá truyền thống có thể không phù hợp với dữ liệu thực nghiệm, đòi hỏi sự phát triển của các phương pháp đánh giá mới. Cuối cùng, việc tối ưu hóa hàm để giảm thiểu sai số nội suy là một bài toán khó, đòi hỏi sự kết hợp của các thuật toán tối ưu hiện đại và kiến thức chuyên sâu về lĩnh vực ứng dụng. Để giải quyết những thách thức này, luận văn này sẽ đi sâu vào nghiên cứu các phương pháp nội suy sử dụng hàm dạng thực nghiệm, đồng thời đề xuất các tiêu chí để đánh giá độ chính xác nội suy và lựa chọn hàm dạng tối ưu. Thực nghiệm số sẽ được tiến hành để kiểm chứng tính hiệu quả của phương pháp đề xuất, so sánh với các phương pháp nội suy truyền thống. Radial basis function và Gaussian process regression cũng được xem xét như các lựa chọn thay thế.

2.1. Các Loại Sai Số Thường Gặp Trong Dữ Liệu Thực Nghiệm

Dữ liệu thực nghiệm thường bị ảnh hưởng bởi nhiều loại sai số, bao gồm sai số hệ thống, sai số ngẫu nhiên và sai số do thiết bị đo. Sai số hệ thống là loại sai số có tính chất ổn định, gây ra sự lệch lạc trong kết quả đo so với giá trị thực. Sai số ngẫu nhiên là loại sai số không thể dự đoán trước, gây ra sự biến động trong kết quả đo. Sai số do thiết bị đo là loại sai số do độ chính xác của thiết bị đo không đảm bảo. Để giảm thiểu ảnh hưởng của các loại sai số này, cần sử dụng các kỹ thuật xử lý dữ liệu thực nghiệm phù hợp, chẳng hạn như lọc nhiễu, hiệu chỉnh sai số và trung bình hóa dữ liệu.

2.2. Vì Sao Lựa Chọn Hàm Dạng Phù Hợp Là Thách Thức

Việc lựa chọn hàm dạng phù hợp là một thách thức bởi vì không có một hàm dạng nào phù hợp với mọi bài toán nội suy. Hàm dạng lý thuyết có ưu điểm là đơn giản và dễ sử dụng, nhưng thường không mô phỏng chính xác quy luật phân bố của dữ liệu thực nghiệm. Hàm dạng thực nghiệm có ưu điểm là mô phỏng chính xác hơn quy luật phân bố của dữ liệu, nhưng đòi hỏi lượng dữ liệu lớn và kỹ thuật xử lý phức tạp. Để lựa chọn hàm dạng phù hợp, cần xem xét đặc điểm của dữ liệu thực nghiệm, mục tiêu của bài toán nội suy và các ràng buộc về tính toán.

III. Cách Xác Định Hàm Dạng Tối Ưu Trên Cơ Sở Thực Nghiệm

Luận văn này đề xuất một cách xác định hàm dạng tối ưu trong bài toán nội suy trên cơ sở thực nghiệm. Phương pháp bao gồm các bước sau: (1) Thu thập dữ liệu thực nghiệm từ hệ thống cần nghiên cứu. (2) Tiền xử lý dữ liệu thực nghiệm để loại bỏ nhiễu và sai số. (3) Xây dựng các ứng cử viên hàm dạng, bao gồm cả hàm nội suy lý thuyết và hàm dạng thực nghiệm. (4) Đánh giá độ chính xác nội suy của từng ứng cử viên hàm dạng bằng các tiêu chí phù hợp. (5) Tối ưu hóa hàm để giảm thiểu sai số nội suy, sử dụng các thuật toán tối ưu như least squares hoặc các phương pháp metaheuristic. (6) Lựa chọn hàm dạng có độ chính xác nội suy cao nhất và đáp ứng các yêu cầu về tính toán. Phương pháp này nhấn mạnh vai trò của dữ liệu thực nghiệm trong việc xây dựng và lựa chọn hàm dạng, đồng thời sử dụng các thuật toán tối ưu để nâng cao độ chính xác nội suy. Thực nghiệm số được tiến hành để so sánh hiệu quả của phương pháp đề xuất với các phương pháp nội suy truyền thống. Hàm dạng tối ưu được xác định dựa trên kết quả thực nghiệm số, đảm bảo tính tin cậy của các kết quả dự đoán. Sai số nội suy được kiểm soát chặt chẽ trong quá trình tối ưu hóa hàm.

3.1. Các Tiêu Chí Đánh Giá Độ Chính Xác Nội Suy Quan Trọng

Có nhiều tiêu chí để đánh giá độ chính xác nội suy, bao gồm sai số trung bình, sai số tuyệt đối trung bình, sai số bình phương trung bình và hệ số tương quan. Sai số trung bình cho biết mức độ lệch lạc trung bình giữa kết quả nội suy và giá trị thực. Sai số tuyệt đối trung bình cho biết mức độ khác biệt trung bình giữa kết quả nội suy và giá trị thực. Sai số bình phương trung bình cho biết mức độ phân tán của kết quả nội suy so với giá trị thực. Hệ số tương quan cho biết mức độ tương quan giữa kết quả nội suy và giá trị thực. Việc lựa chọn tiêu chí đánh giá độ chính xác nội suy phụ thuộc vào đặc điểm của bài toán nội suy và mục tiêu của ứng dụng.

3.2. Vai Trò Của Thuật Toán Tối Ưu Trong Xác Định Hàm Dạng

Thuật toán tối ưu đóng vai trò quan trọng trong việc xác định hàm dạng tối ưu, giúp tìm kiếm hàm dạng có sai số nội suy nhỏ nhất. Các thuật toán tối ưu thường được sử dụng trong bài toán nội suy bao gồm least squares, gradient descent, và các phương pháp metaheuristic như simulated annealing và genetic algorithm. Thuật toán tối ưu lựa chọn sẽ ảnh hưởng đến thời gian tính toán và độ chính xác nội suy. Việc lựa chọn thuật toán tối ưu phù hợp đòi hỏi kiến thức về các phương pháp tối ưu hóa hàm và đặc điểm của bài toán nội suy.

IV. Ứng Dụng Thực Tế Nội Suy Nhiệt Độ Dựa Trên Hàm Dạng

Luận văn này tập trung vào ứng dụng nội suy trong lĩnh vực trường nhiệt độ, nơi việc xác định chính xác nhiệt độ tại các vị trí khác nhau là rất quan trọng. Nội suy nhiệt độ có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng, chẳng hạn như mô hình hóa và điều khiển hệ thống nhiệt, dự báo thời tiết và thiết kế các thiết bị điện tử. Trong các ứng dụng này, việc sử dụng hàm dạng tối ưu có thể giúp nâng cao độ chính xác nội suy và cải thiện hiệu quả hoạt động của hệ thống. Mô hình thực nghiệm được xây dựng để mô phỏng trường nhiệt độ trong một không gian cụ thể. Dữ liệu thực nghiệm được thu thập bằng cách sử dụng các cảm biến nhiệt độ đặt tại các vị trí khác nhau. Hàm dạng được xây dựng dựa trên dữ liệu thực nghiệm, sau đó được tối ưu hóa để giảm thiểu sai số nội suy. Kết quả thực nghiệm số cho thấy hàm dạng tối ưu có thể cải thiện đáng kể độ chính xác nội suy so với các phương pháp nội suy truyền thống. Việc sử dụng neural network interpolation cũng được xem xét để so sánh hiệu quả với hàm dạng thực nghiệm.

4.1. Thiết Kế Mô Hình Thí Nghiệm Trường Nhiệt Độ Như Thế Nào

Thiết kế mô hình thí nghiệm trường nhiệt độ cần đảm bảo khả năng kiểm soát các yếu tố ảnh hưởng đến nhiệt độ, chẳng hạn như nguồn nhiệt, vật liệu cách nhiệt và môi trường xung quanh. Mô hình thí nghiệm nên được xây dựng sao cho dễ dàng thu thập dữ liệu thực nghiệm và kiểm chứng kết quả nội suy. Số lượng và vị trí của các cảm biến nhiệt độ cần được lựa chọn cẩn thận để đảm bảo độ chính xác nội suy. Mô hình thí nghiệm cần phản ánh đúng các đặc điểm của hệ thống thực tế mà nội suy được áp dụng.

4.2. Kết Quả Nội Suy Nhiệt Độ So Với Đo Đạc Thực Tế

Để đánh giá độ chính xác nội suy của hàm dạng tối ưu, cần so sánh kết quả nội suy nhiệt độ với kết quả đo đạc thực tế. Sai số nội suy được tính toán bằng cách so sánh giá trị nội suy và giá trị đo tại các vị trí khác nhau. Kết quả so sánh cho thấy hàm dạng tối ưu có thể giảm thiểu sai số nội suy so với các phương pháp nội suy truyền thống. Độ chính xác nội suy cao đảm bảo tính tin cậy của các ứng dụng thực tế.

V. Phân Tích Kết Quả Thực Nghiệm và Đánh Giá Hàm Tối Ưu

Phần này trình bày chi tiết phân tích kết quả thực nghiệm và đánh giá hàm tối ưu đã được xác định trong các ứng dụng nội suy. Kết quả thực nghiệm được thu thập từ mô hình thực nghiệm và được sử dụng để đánh giá độ chính xác nội suy của các hàm dạng khác nhau. Các tiêu chí đánh giá độ chính xác nội suy bao gồm sai số trung bình, sai số tuyệt đối trung bình, sai số bình phương trung bình và hệ số tương quan. Hàm tối ưu được lựa chọn dựa trên độ chính xác nội suy cao nhất và khả năng đáp ứng các yêu cầu về tính toán. So sánh với các phương pháp nội suy khác, hàm dạng tối ưu mang lại hiệu quả cao hơn, đặc biệt trong các bài toán có dữ liệu thực nghiệm nhiễu. Thực nghiệm số và các biểu đồ trực quan hỗ trợ việc đánh giá độ chính xác nội suy một cách khách quan.

5.1. So Sánh Các Phương Pháp Nội Suy Ưu và Nhược Điểm

So sánh các phương pháp nội suy giúp làm rõ ưu và nhược điểm của từng phương pháp, từ đó lựa chọn phương pháp phù hợp với từng bài toán cụ thể. Polynomial interpolation có ưu điểm là đơn giản và dễ tính toán, nhưng có thể gây ra hiện tượng Runge khi số lượng điểm dữ liệu lớn. Spline interpolation có ưu điểm là mượt và ổn định hơn polynomial interpolation, nhưng đòi hỏi tính toán phức tạp hơn. Radial basis function có ưu điểm là phù hợp với dữ liệu không gian nhiều chiều, nhưng đòi hỏi lựa chọn hàm cơ sở phù hợp. Gaussian process regression có ưu điểm là có thể ước lượng sai số nội suy, nhưng đòi hỏi tính toán phức tạp và tốn nhiều thời gian.

5.2. Độ Tin Cậy Và Khả Năng Ứng Dụng Của Hàm Dạng Tối Ưu

Độ tin cậy của hàm dạng tối ưu phụ thuộc vào độ chính xác của dữ liệu thực nghiệm và hiệu quả của thuật toán tối ưu. Khả năng ứng dụng của hàm dạng tối ưu phụ thuộc vào tính linh hoạt và khả năng mở rộng của hàm. Hàm dạng tối ưu cần có khả năng xử lý dữ liệu thực nghiệm nhiễu và có thể được áp dụng cho nhiều bài toán nội suy khác nhau. Việc kiểm chứng độ tin cậy và khả năng ứng dụng của hàm dạng tối ưu là rất quan trọng để đảm bảo tính hiệu quả của phương pháp đề xuất.

VI. Kết Luận và Hướng Phát Triển Cho Bài Toán Nội Suy

Luận văn đã trình bày một phương pháp xác định hàm dạng tối ưu trong bài toán nội suy trên cơ sở thực nghiệm. Phương pháp này nhấn mạnh vai trò của dữ liệu thực nghiệm và các thuật toán tối ưu trong việc nâng cao độ chính xác nội suy. Thực nghiệm số đã được tiến hành để kiểm chứng tính hiệu quả của phương pháp đề xuất, so sánh với các phương pháp nội suy truyền thống. Kết quả nghiên cứu cho thấy hàm dạng tối ưu có thể cải thiện đáng kể độ chính xác nội suy, đặc biệt trong các bài toán có dữ liệu thực nghiệm nhiễu. Hướng phát triển trong tương lai bao gồm việc nghiên cứu các thuật toán tối ưu hiệu quả hơn, xây dựng các hàm dạng linh hoạt hơn và mở rộng phạm vi ứng dụng của phương pháp đề xuất. Việc kết hợp machine learning để xây dựng hàm dạng cũng là một hướng đi đầy tiềm năng. Neural network interpolation sẽ được tiếp tục nghiên cứu và so sánh với các phương pháp khác.

6.1. Hạn Chế Của Luận Văn Và Giải Pháp Khắc Phục

Luận văn có một số hạn chế, chẳng hạn như phạm vi ứng dụng hẹp và thiếu sự so sánh với các phương pháp machine learning. Các giải pháp khắc phục có thể bao gồm việc mở rộng phạm vi ứng dụng sang các lĩnh vực khác, nghiên cứu các thuật toán tối ưu hiệu quả hơn và tích hợp các phương pháp machine learning vào phương pháp đề xuất.

6.2. Nghiên Cứu Tương Lai Kết Hợp Machine Learning Và Nội Suy

Nghiên cứu tương lai có thể tập trung vào việc kết hợp machine learning và nội suy. Các mô hình machine learning có thể được sử dụng để xây dựng hàm dạng dựa trên dữ liệu thực nghiệm, sau đó được tối ưu hóa để giảm thiểu sai số nội suy. Phương pháp này có tiềm năng cải thiện đáng kể độ chính xác nội suy và mở rộng phạm vi ứng dụng của bài toán nội suy.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: TÔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 1.1 Đặt vẫn để Nhiệt độ là một trong những thành phần vật lý rất quan trọng, Việc thay đổi nhiệt dộ của một vật chết ảnh hướng rất nhiều đến cầu tao, tinh chat va cde đại lượng vật lý khác của vật chất. Ví dụ, sự thay đổi nhiệt độ của 1 chất khí sẽ làm. thay đổi thê tích, áp suất của chất khi trong bình. Vi vậy, trong nghiên cửu khoa học, trong công nghiệp và trong đời sống sinh hoạt, thu thập các thông số và điều.

khiến nhiệt độ là rất cần thiết. Ảnh hưởng của nhiệt độ đến đời sống sinh vật: Da số các sinh vật sống trang phạm vi nhiệt 49 0 - 50%. Tuy nhiền, cũng có một số sinh vật sống được ở nhiệt độ rật cao (như vi khuân ở suếi rước néng chịu được nhiệt độ 70 - 90°C) hoặc nơi cổ nhiệt độ rất thấp (âu trùng sầu ngô chịu được nhiệt độ -27°C), Ví dụ, có một số loại thực vật hoặc động vật đặc biệt chỉ sống được ở môi trường đặc trưng có khí hậu, nhiệt độ thích nghỉ với chúng, nêu ta đưa chúng ra khỏi môi trường đặc trưng đó có thể làm cho thực vật hoặc động vật chậm phát triển hoặc khổng thể tổn tại được Tộng vật sống ở vùng lạnh vừng nóng có nhiêu đặc điểm khác nhau. Trong các lò nhiệt, máy điều hèa, máy lạnh hay cả trong lò viba, điêu khiến nhiệt độ là tính chất quyết định cho san phim 4 y.

Trong ngành lu in kim, cắn phải dat đến một nhiệt độ nào đỏ để kim loại nóng chây, và cũng cần đại một nhiệt độ nao đó để ñ kim loại nhằm đạt được tết các đặc tính cơ học như, độ bên độ do, đệ chang gi séL, Trong ngành thực phẩm, cân duy trì một nhiệt độ nào đó để nướng bánh, dé xấu, để bảo quản. Việc thay đổi thất thường nhiệt độ, không chỉ gây hư hại đến chính thiết bị dang hoạt động, còn ảnh hưởng dến quá trình sản xuất. Tuy nhiên chỉ phí cho việc xác định nhiệt độ trong một số tường hợp không kẻ nhỏ, trong một só trường hợp khác, việc dua cam biến vào vị trí cần do là không, thể, Những trường hợp này cần có phương pháp thay thế, không chỉ hạ chi phí do mã còn là giải pháp dễ do dược nhiệt dộ ở đúng vị trí cần đo với sai số cho trước. Nội suy nhuệt độ là phương pháp thay thể hoàn hảo cho tinh budng nay.2 Tỉnh cấp thiết của dé tai Nhiệt độ là đại lượng chi có thể đo giản tiếp trên cơ sở tính c của vật phụ.

Hiện nay cỏ nhiều nguyên lí cám biến khác nhau để chế tạo cảm biển nhiệt độ như: Nhiệt điện trở, cặp nhiệt ngẫu, phương pháp quang dựa trên phân DANH MỤC BẰNG BIẾU Bảng 2.1: Các thuật ngữ của công cụ Sulver trên giao điện chương trình.2: Ý nghĩa của tự chon trong Option cia cung cu Solver .1:Chức năng cửa các chân của Vi điều khiển atmega328.1: Kết quả khảo sát nhiệt tại p,(125,100,0).2: Kết quả khảo sát nhiệt tại pa(375,300,0).3: Kết quả khảo sát nhiệt tai ps(375,300,-380).5: Kết quả kháo sát nhiệt (ại ps(250,200,-280).6: Kết quả khảo sát nhiệt tại pạ(250,200,-122.7: Kết quả khảo sát nhiệt tại p;(166.8: Kết quả khảo sát nhiệt tại pạ(333.9: Quan hệ giữ điểm khảo sát và hệ số ảnh hưởng ở trạng thái dừng .10: Cac ham ảnh hướng san khi Í quy.11: Cường dộ nhiệt tại mỗi nguon.3 Thiết kế hệ thống diều khiển.1 Nguyên lý hoạt động của hệ thông 38 3.2 Chưởng trình điều khiển. „39 CHƯƠNG 4: XÁC ĐỊNH HAM DANG ‘OL UU TRONG BAL TOAN NOL SUY NHIỆT ĐỘ VỚI HÀM DẠNG THỰC NGHIỆM.1 Hệ thống thi nghiém.1 Đo và xử lý đữ hệu 43 4.2 Bài toán thuận và bải toán nghịch trên mỏ hình trường nhiệt do 46 4.1 Bài toán thuận - - - 46 4.2 Hải toán nghịch.3 So sánh và lựa chọn hàm dạng phủ hợp.1 Mô tả thigt DI dO wa ccesceeseseeussesseesitesineetnstesinvene 250 4.2 so sảnh và ha chọn phương php nôi suy với bài toán trường nhiệt độ. DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHAO. PHU LUC 1: CHUONG TRINH DIEU KHIEN CHO HE THONG.

PHU LUC 2: KET QUA NGHTEN CUU BAO KHOA FOC. iv DANH MUC HiNH ANH THình 1.1 Bút đo nhiệt độ ăng nhương pháp tiếp xúc.2 Thiết bị đo nhiệt bằng Lazcr.1 Trọng số ảnh hưởng cường độ của các nguồn riêng biệt tới điểm khảo sat.2 Hi toa a6 (15,8) cho cac ham dink dang.3 Cai dat bd sung g6i Solver cho img dung tai uv.4 Giao diện bài toán để nhập số Bệu Hình 2.5 nhập dữ liệu theo địa chỉ đã khởi tạo sẵn.6 Hộp thoại Solver.7 chỉ dịnh mục tiêu bằng chuột Tĩnh 2.8 Chỉ định các địa chỉ biến khớp bằng con trỏ.9 Khai báo các loại rằng buộc vữi biế Hình 2.10 Khai báo các tủy chọn khác cho bải toán.1 Mô hình mô phông nhà kính trên Autocad.2 Mô hình thí nghiệm thực tế.3 Bông đèn Halogen được sctuo tại # đỉnh của mô hình nhà kính .4 Cam biển nhiệt độ NTC lắp đặt tai 8 đỉnh của mô hình nhà kính.5 Cam biến nhiệt độ NTC tu do.6 Nhiệt điện trở ITC.7 Ví điều khiển Arduino Mega 2560.8 Mudule Arduine MEGA mini sứ dụng trong thiết kế.9 So dé chan vi điền khiển atmega 328.2 Sơ đồ nguyên lý rủa cách ly quang PC817.3 Cấu tạo MOSEE Tình 3.5 Đỗ thị dạng xung diều ché PWM.15 Nguyên lý hoạt động của hệ thống điều khiến.16 Sơ đồ mạch điện mô phỏng.3 Thiết kế hệ thống diều khiển.1 Nguyên lý hoạt động của hệ thông 38 3.2 Chưởng trình điều khiển. „39 CHƯƠNG 4: XÁC ĐỊNH HAM DANG ‘OL UU TRONG BAL TOAN NOL SUY NHIỆT ĐỘ VỚI HÀM DẠNG THỰC NGHIỆM.1 Hệ thống thi nghiém.1 Đo và xử lý đữ hệu 43 4.2 Bài toán thuận và bải toán nghịch trên mỏ hình trường nhiệt do 46 4.1 Bài toán thuận - - - 46 4.2 Hải toán nghịch.3 So sánh và lựa chọn hàm dạng phủ hợp.1 Mô tả thigt DI dO wa ccesceeseseeussesseesitesineetnstesinvene 250 4.2 so sảnh và ha chọn phương php nôi suy với bài toán trường nhiệt độ. DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHAO.

PHU LUC 1: CHUONG TRINH DIEU KHIEN CHO HE THONG. PHU LUC 2: KET QUA NGHTEN CUU BAO KHOA FOC. iv DANH MUC HiNH ANH THình 1.1 Bút đo nhiệt độ ăng nhương pháp tiếp xúc.2 Thiết bị đo nhiệt bằng Lazcr.1 Trọng số ảnh hưởng cường độ của các nguồn riêng biệt tới điểm khảo sat.2 Hi toa a6 (15,8) cho cac ham dink dang.3 Cai dat bd sung g6i Solver cho img dung tai uv.4 Giao diện bài toán để nhập số Bệu Hình 2.5 nhập dữ liệu theo địa chỉ đã khởi tạo sẵn.6 Hộp thoại Solver.7 chỉ dịnh mục tiêu bằng chuột Tĩnh 2.8 Chỉ định các địa chỉ biến khớp bằng con trỏ.9 Khai báo các loại rằng buộc vữi biế Hình 2.10 Khai báo các tủy chọn khác cho bải toán.1 Mô hình mô phông nhà kính trên Autocad.2 Mô hình thí nghiệm thực tế.3 Bông đèn Halogen được sctuo tại # đỉnh của mô hình nhà kính .4 Cam biển nhiệt độ NTC lắp đặt tai 8 đỉnh của mô hình nhà kính.5 Cam biến nhiệt độ NTC tu do.6 Nhiệt điện trở ITC.7 Ví điều khiển Arduino Mega 2560.8 Mudule Arduine MEGA mini sứ dụng trong thiết kế.9 So dé chan vi điền khiển atmega 328.2 Sơ đồ nguyên lý rủa cách ly quang PC817.3 Cấu tạo MOSEE Tình 3.5 Đỗ thị dạng xung diều ché PWM.15 Nguyên lý hoạt động của hệ thống điều khiến.16 Sơ đồ mạch điện mô phỏng. vị DANH MỤC BẰNG BIẾU Bảng 2.1: Các thuật ngữ của công cụ Sulver trên giao điện chương trình.2: Ý nghĩa của tự chon trong Option cia cung cu Solver .1:Chức năng cửa các chân của Vi điều khiển atmega328.1: Kết quả khảo sát nhiệt tại p,(125,100,0).2: Kết quả khảo sát nhiệt tại pa(375,300,0).3: Kết quả khảo sát nhiệt tai ps(375,300,-380).5: Kết quả kháo sát nhiệt (ại ps(250,200,-280).6: Kết quả khảo sát nhiệt tại pạ(250,200,-122.7: Kết quả khảo sát nhiệt tại p;(166.8: Kết quả khảo sát nhiệt tại pạ(333.9: Quan hệ giữ điểm khảo sát và hệ số ảnh hưởng ở trạng thái dừng .10: Cac ham ảnh hướng san khi Í quy.11: Cường dộ nhiệt tại mỗi nguon.

CHƯƠNG 1: TÔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 1.1 Đặt vẫn để Nhiệt độ là một trong những thành phần vật lý rất quan trọng, Việc thay đổi nhiệt dộ của một vật chết ảnh hướng rất nhiều đến cầu tao, tinh chat va cde đại lượng vật lý khác của vật chất. Ví dụ, sự thay đổi nhiệt độ của 1 chất khí sẽ làm. thay đổi thê tích, áp suất của chất khi trong bình. Vi vậy, trong nghiên cửu khoa học, trong công nghiệp và trong đời sống sinh hoạt, thu thập các thông số và điều.

khiến nhiệt độ là rất cần thiết. Ảnh hưởng của nhiệt độ đến đời sống sinh vật: Da số các sinh vật sống trang phạm vi nhiệt 49 0 - 50%. Tuy nhiền, cũng có một số sinh vật sống được ở nhiệt độ rật cao (như vi khuân ở suếi rước néng chịu được nhiệt độ 70 - 90°C) hoặc nơi cổ nhiệt độ rất thấp (âu trùng sầu ngô chịu được nhiệt độ -27°C), Ví dụ, có một số loại thực vật hoặc động vật đặc biệt chỉ sống được ở môi trường đặc trưng có khí hậu, nhiệt độ thích nghỉ với chúng, nêu ta đưa chúng ra khỏi môi trường đặc trưng đó có thể làm cho thực vật hoặc động vật chậm phát triển hoặc khổng thể tổn tại được Tộng vật sống ở vùng lạnh vừng nóng có nhiêu đặc điểm khác nhau. Trong các lò nhiệt, máy điều hèa, máy lạnh hay cả trong lò viba, điêu khiến nhiệt độ là tính chất quyết định cho san phim 4 y.

Trong ngành lu in kim, cắn phải dat đến một nhiệt độ nào đỏ để kim loại nóng chây, và cũng cần đại một nhiệt độ nao đó để ñ kim loại nhằm đạt được tết các đặc tính cơ học như, độ bên độ do, đệ chang gi séL, Trong ngành thực phẩm, cân duy trì một nhiệt độ nào đó để nướng bánh, dé xấu, để bảo quản. Việc thay đổi thất thường nhiệt độ, không chỉ gây hư hại đến chính thiết bị dang hoạt động, còn ảnh hưởng dến quá trình sản xuất. Tuy nhiên chỉ phí cho việc xác định nhiệt độ trong một số tường hợp không kẻ nhỏ, trong một só trường hợp khác, việc dua cam biến vào vị trí cần do là không, thể, Những trường hợp này cần có phương pháp thay thế, không chỉ hạ chi phí do mã còn là giải pháp dễ do dược nhiệt dộ ở đúng vị trí cần đo với sai số cho trước. Nội suy nhuệt độ là phương pháp thay thể hoàn hảo cho tinh budng nay.2 Tỉnh cấp thiết của dé tai Nhiệt độ là đại lượng chi có thể đo giản tiếp trên cơ sở tính c của vật phụ.