Nghiên cứu ứng dụng công nghệ mạng nơron tế bào vào giải phương trình truyền nhiệt 2 chiềuNghiên cứu ứng dụng công nghệ mạng nơron tế bào vào giải phương trình truyền nhiệt 2 chiềuNghiên cứu ứng dụng công nghệ mạng nơron tế bào vào giải phương trình truyền nhiệt 2 chiềuNghiên cứu ứng dụng công nghệ mạng nơron tế bào vào giải phương trình truyền nhiệt 2 chiềuNghiên cứu ứng dụng công nghệ mạng nơron tế bào vào giải phương trình truyền nhiệt 2 chiềuNghiên cứu ứng dụng công nghệ mạng nơron tế bào vào giải phương trình truyền nhiệt 2 chiềuNghiên cứu ứng dụng công nghệ mạng nơron tế bào vào giải phương trình truyền nhiệt 2 chiềuNghiên cứu ứng dụng công nghệ mạng nơron tế bào vào giải phương trình truyền nhiệt 2 chiều
i IH IH LU N U C NG D M NG N I RUY N NHI T CHI U H PH M THANH H I ng d n: TS - 2016 S T B c li u ii ng k t qu lu mb tc s h t t Vi t Nam N nhi t 14 lu Ph m Thanh H i S c li u 16 iii T i i th t lu ng d om u ki t nghi p ng d h ct pt t th i gian o u ki c p th l p Cao h t lu n ng c g ng nh h lu nh cs i gian u thi n ch nh a th n 14 H S c li u Ph m Thanh H i iii M CL C L ii L IC iii DANH M VI T T T iii DANH M NG vi DANH M vii M C L C iii M U V GI N NHI T B NG M 1.1 Gi i thi u v nv p hai v i hai bi c l p n nhi t chi u m 12 m 1.3.2 Ki nv ng ki 1.3.4 M t s o 12 m 13 ng CNN 14 ng d ng c CNN 20 GI N NHI T HAI CHI U 24 2.1 M i quan h gi a m 24 m ron t 28 2.2.1 M t k m u 28 S c li u iv 2.2.2 ng d 2.2.3 S -UM m t s n 29 nh c a m ng CNN 39 n nhi t hai chi c 50 n nhi t 50 u ki 2.4 Gi u ki 53 n nhi t chi u b ng CNN 54 n nhi t hai chi u 54 2.4.2 Thi t k m 2.4.3 Ki n nhi t hai chi u 54 n t cu m n nhi t hai chi u 55 2.5 K t lu n 57 NG GI N NHI T HAI CHI U 58 58 t qu 59 K T LU N 69 U THAM KH O 71 S c li u v Vi t t t Ti ng Anh CNN Cellular Neural Network PDE Partial Difference Equation Ti ng Vi t m Ma tr n c ng logic l FPGA Field Programmable Logic Array VLSI Very Large Scale Intergrated pm VHDL Very High Description Language c t ph n c S c li u c cao vi B u c a nhi t m ph ng th c nghi m 60 B c nh 61 B c nh 62 B ng 3.4 K t qu 63 nhi B 63 c nh 64 nhi 64 B c nh 65 B c nh 66 B ng 3.8 K t qu S 67 c li u vii n 13 c c a m ng CNN 14 t s ki n 14 u l p 15 t bi n v c ng 18 a CNN t 19 i ti p b ng 0: C(0,B,z) 19 nc i ti p b ng C(0,B,z) 19 ng 0, C(A,0,z) 20 ng 0:C(A,0,z) 20 ch CNN hai l p L n l p v 25 u 26 i h PDE 28 r i (LLM, GW, GCL) 30 r 31 t 32 x 33 p TEM1 (a,b) 35 N p k t qu 36 nh k t qu x m uc p 38 39 nh k t qu nghi m c 39 a m ch phi 45 ng ch c c a m 46 S c li u viii ng c a m i a g(t) 50 u c a m t kh kh i CNN 2D cho gi ix m ph n nhi t 56 h c c a m ng CNN gi n nhi t 56 c nghi m 58 nhi u 61 nhi 62 nhi 63 nhi 64 nhi 65 c a nhi nhi S 50 66 sau 10 gi y 67 c li u M Trong nhi U hoa h ng bi nhi u tham s c t p theo u ki n ngo i c quy gi i n vi c gi m u lo ti n h ng hi gi it h n ch , m t s ng h c v i ng d ng th i gian th c Vi m it n thi u tri n v i gian th c u ng d m n nhi t hai chi u mm ngh m thu t thu t th c hi n gi n nhi t hai chi u b th c hi n m i dung sau: V m gi : h truy n nhi t b c m n nhi t hai chi ng d ng th c ti n Gi n nhi t hai chi u: gi chi n nhi t hai c gi i b m ng th c nghi m: t qu S xu c li u t qu 58 TM NG GI N NHI T HAI CHI U Trong th c t c a lo i v t li n nhi t x t s d n nhi n ng truy n nhi t qua t m d n nhi t b ng kim lo ng s c ch s d n nhi t t v nh a v t li u th c nghi ng thi t 25-300 nhi m ph Ta gi thi t t , v y nhi t nh th c nghi c nghi m c ch t i, b hai m t c a t p cho t m m t ngu n nhi t p chi u r ng c a t c thi tv S rong at m cc a u d c theo n nhi t cung c lan truy n t ch c li u n ch th p cho 59 n nhi c ac t mb thi ng th i gian ; th c hi n v i 03 b 3.2 il t qu Thu c 1: Kh i t o m m m ng chi u theo tr c 0xy (MxN t u cho m t i); m b t k S d ng bi m c 4: L p l di chuy t qu c 3; t qu c hi truy n nhi S n n nhi t kh i chi c li u 60 K t qu L n H s k ch n b ng 0,1 D li ng 3.1 B u c a nhi nh c S tv c li u t m ph ng th c nghi m 61 nhi Sau th u c a t m ph t qu B ng 3.2 B c nhi S m ph c li u nh 62 nhi Sau l n ta th c v y ta ph i thi t s d ki y ta sau l nh ng 3.3 sau : B T c c a th m ph ng c S nh nhi p theo K t qu c li u ng 3.4 63 B ng 3.4 K t qu nh tr c quan c a t m ph ng sau truy n nhi nhi L n H s k ch n b ng 0.05 D li ng 3.1 i tr ng h u Sau th i gian c a t m ph B ng 3.5 S c li u t qu 64 B c nh nh tr c quan c a t m ph ng sau truy n nhi 3.5 nhi Sau th c a t m ph k t qu B ng 3.6 S c li u 65 B c nh nh tr c quan c a t m ph ng sau truy n nhi nhi L n H s k ch n b ng 0.5 D li ng 3.1 ng h c a t m ph B ng 3.7 S c li u u Sau th i t 66 B c nh nh tr c quan c a t m ph ng sau truy n nhi 3.7 c a nhi Sau th i t qu B ng 3.8 S c li u c a t m ph 67 B ng 3.8 K t qu nh tr c quan c a t m ph ng sau truy n nhi nhi ng ta th y nhi th t c a hi lan truy n t ng truy n nhi t t th c nghi m ph S sau 10 gi y c a nhi c li u t qu 68 u ki n th c nghi nh, nh thay th c gi th c h s truy n nhi t k; kho i gian m s bi ph bi N u th cc th c hi S c li u 69 K T LU N Trong Lu n sau: ng ngh m ng d gi n nhi t hai chi u ; B sung ki n th c v c v a n nhi t, n nhi t hai chi ph n nhi t Nh ng thu n l c hi nhi uv thu n l ng d ng u gi i thi n nhi u h tr hi c hi c gi u t i Vi t Nam; Ki nc ng i t thi t k ch t o; thi t b ph n c ch t o c hi t ph s d ng v ki i tr i ch y nhi u l n m i kh tin c y c a thu Lu c nh ng k t qu : -N ng thu th n - t qu c Vi c gi i quy mq tk m uc S n nhi t chi u ut m d c li u 70 c c th v c c th logic to ng nh t gi mb os Lu ng sau: t qu gi tri n c n nhi ih b FPGA D a theo m n c ng CNN b ng ki n c gi h pv a th c t ch nh m t c t qu t c thi ch t o ph n c a thu S c li u u 71 U THAM KH O Ti ng Vi t Thi t k m nh T 06, t p 106 -T6, 2013, Trang 139-145 C h chip CNN gi i FPGA nt pk y uH i l c hai chi u b ngh cv n t l n th 6- Trang 657-662 C h y l c m t chi u b u FPGA cv V y u H i ngh -101 nh c a m ng CNN gi chi l c hai u n h c, t p 26, s 278-288 T n t h uh thu i ih Khoa Nguy n (1998), C h c l ng t , Nguy i n H Qu nh, c cao c p t p 2, t p c Ph (2007), M nm ic ng tin p Vi K y u H i ngh Khoa h c NXB Khoa h c T , Tr 239-250 Ti ng Anh 10 Chua L O., Yang L (1988), "Cellular Neural Networks: Theory", IEEE Transaction on Circuits and System,35 (10), pp 1257-1272 S c li u 72 11 Chua L.O., L Yang, (1988), "Cellular Neural Networks: Application", IEEE Trans Circuits Syst (35), PP 1273-1290 12 Proceeding of 7th Internatonal Workshop on CNN and their Applications, (CNNA2002), PP 16-24 13 nonlinear boundary condition in openProceeding of the 42nd IEEE Conference on Decision and Control Maui, Hawaii USA, PP 336-341 14 Acoustic wave propagation modeling on 3D CNN-UM architecture Proceeding of the 10th International Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, (CNNA2006), PP 1-6 15 Proceedings of the 5th ionInternational Conference on Algorithms and Processing, PP 54 -59 S c li u Architectures for Parallel ... 12 m 1.3 .2 Ki nv ng ki 1.3.4 M t s o 12 m 13 ng CNN 14 ng d ng c CNN 20 GI N NHI T HAI CHI U 24 2. 1 M i quan h gi a m 24 m ron t 28 2. 2.1 M t k... k t qu 2. 2 .2 ng v nh ng d -UM m t s n nh i S1 nh P2 Gi thi S p c a S2 t nh ta ch c li u i S1 nh P1; S2 m tr ng coi 30 n) N u m a nh P1 P1 thu c P2 i ph a P2 S2 t c c a ng: SUBSET1(P1,P2,Y), nh... : S c li u 27 (2. 5) (2. 6) ph i c a (2. 5): ph i c a (2. 6): u cho u, v: S c li u 28 V m ng hai l p m t l ng t t l p cho u di n b m u m u b ng Nh hi m th ng m nh th hi i h PDE m ng 2. 2.1 M tk m