- سال انتشار: 2022
- صفحات: 259
- اندازه فایل: 14 Mb
- زبان: English
- انتشارات: Elsevier
- تعداد مشاهده: 2
- امتیاز کاربران: 4.5
-
شابک/ISBN:
0323884571
9780323884570
کلمات کلیدی:
تندتک
در این کانال تلگرام، مسعود بیگی، تجربیات خود را از دنیای تکنولوژی، استارتاپ، کارآفرینی و مدیریت فنی با شما به اشتراک می گذارد
Learn MoreArtificial Intelligence and Data Driven Optimization of Internal Combustion Engines
4.5
بر اساس نظر کاربران
شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
هر دانلود یا پرسش از هوش مصنوعی 2 امتیاز لازم دارد، برای بدست آوردن امتیاز رایگان، به صفحه ی راهنمای امتیازات سر بزنید و یک سری کار ارزشمند انجام بدینمقدمهای بر کتاب "Artificial Intelligence and Data Driven Optimization of Internal Combustion Engines"
کتاب "Artificial Intelligence and Data Driven Optimization of Internal Combustion Engines" یک رویکرد علمی جامع برای بهره‌گیری از تکنولوژی‌های پیشرفته در بهینه‌سازی عملکرد موتورهای احتراق داخلی (Internal Combustion Engines) ارائه می‌دهد. این اثر نتیجه همکاری متخصصین برجسته در حوزه‌های هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)، علم داده و مهندسی خودرو است که تلاش کرده‌اند مرزهای جدیدی از کارایی، کاهش مصرف سوخت و آلودگی‌های زیست‌محیطی را برای موتورهای احتراقی به ارمغان بیاورند.
خلاصه‌ای جامع از کتاب
کتاب به چند فصل کلیدی تقسیم شده است که در هر کدام موضوعات مهمی بررسی می‌شود.
- تحول دیجیتال: این فصل به معرفی چگونگی تأثیر رویکردهای دیجیتال، از جمله تکنیک‌های Machine Learning و Big Data، بر طراحی و بهبود موتورهای احتراقی می‌پردازد.
- مفاهیم پایه: خواننده ابتدا با مفاهیم اولیه مربوط به عملکرد موتورهای احتراقی آشنا شده و سپس با موضوعات پیشرفته در حوزه شبیه‌سازی و بهینه‌سازی آشنا می‌شود.
- کاربرد‌های هوش مصنوعی: فصل‌های میانی به معرفی الگوریتم‌های AI، شبکه‌های عصبی (Neural Networks)، و کاربرد‌های پیشرفته آنها در بهینه‌سازی احتراق و کاهش آلاینده‌ها اختصاص یافته است.
- روش‌های مدل‌سازی: این فصل‌ها نشان می‌دهند چطور می‌توان از کامپیوتر استفاده کرده و با مدل‌های داده‌محور (Data Driven Models) فرآیندهای پیچیده‌ی احتراق را شبیه‌سازی کرد.
- چشم‌انداز آینده: کتاب در نهایت به بررسی روندهای نوظهور تکنولوژیکی، از جمله موتورهای هیبریدی و ابزارهای خودگردان پرداخته است.
نکات کلیدی کتاب
این کتاب حاوی چندین درس ارزشمند است که برای محققین و مهندسین بسیار مفید خواهد بود:
- چگونگی استفاده از ابزارهای AI برای بهینه‌سازی فرآیندهای پیچیده در مهندسی خودرو.
- نقش Big Data در تحلیل عملکرد موتورهای احتراقی و کاهش هزینه‌های عملیاتی.
- مزایا و محدودیت‌های روش‌های داده‌محور (Data Driven) در مقایسه با روش‌های فیزیکی سنتی.
- روال‌های نوین برای رسیدن به طراحی کامل‌تر و کاهش ضایعات سوخت و انتشار گازهای سمی.
- چگونگی ادغام تکنولوژی‌های پیشرفته مانند Reinforcement Learning با راهکارهای مهندسی.
نقل‌قول‌های قابل توجه از کتاب
"The engine of the future is not just mechanical; it is intelligent, data-driven, and highly optimized."
"Reducing emissions is not just an environmental goal; it is an engineering challenge that demands innovation at every level."
چرا این کتاب اهمیت دارد؟
کتاب "Artificial Intelligence and Data Driven Optimization of Internal Combustion Engines" به چند دلیل برای خوانندگان و متخصصین مهم است:
- روندهای جدید: این اثر آینده صنعت خودرو و نقش ابزارهای دیجیتال در توسعه آن را مشخص می‌کند.
- عملکرد پایدار: ترکیب مباحث مهندسی و هوش مصنوعی برای کاهش مصرف سوخت و بهبود کارایی بسیار حیاتی است.
- منبع آموزشی: این کتاب به عنوان منبع ایده‌آلی برای دانشجویان، اساتید و محققین دانشگاهی عمل کرده و مسیر یادگیری عمیق در این رشته را هموار می‌سازد.
با گسترش تحولات جهانی در حوزه انرژی و حرکت به سمت راه‌حل‌های پایدارتر، این کتاب می‌تواند یک گام حیاتی برای تربیت نسل جدیدی از مهندسین و محققین باشد که درک بهتری از ابزارهای فناوری پیشرفته برای حل مشکلات پیچیده پیش‌رو دارند.
Introduction
The book Artificial Intelligence and Data Driven Optimization of Internal Combustion Engines serves as a comprehensive guide to the fusion of cutting-edge artificial intelligence (AI) techniques and the pursuit of optimization in one of the most critical mechanical systems that power the modern world. With the transportation and energy sectors undergoing rapid transformation, it is imperative to explore how AI-driven methods can be effectively leveraged to enhance the efficiency, performance, and environmental sustainability of internal combustion engines (ICEs).
This book is designed for researchers, engineers, and enthusiasts alike who wish to delve deep into the intersection of AI technologies and traditional engine science. By blending engineering principles with modern data science methodologies, it paves the way for innovative solutions to longstanding challenges in combustion efficiency, emission reduction, and system adaptability.
Detailed Summary of the Book
The book is divided into a series of chapters that systematically address the opportunities and challenges involved in applying AI and data-driven models to optimize internal combustion engines. It opens with a robust theoretical foundation, introducing both the principles of engine operation and the basics of AI, machine learning (ML), and optimization techniques. Subsequent chapters focus on practical applications, case studies, and advanced computational methods tailored specifically for ICEs.
Key areas of exploration include:
- Data-driven modeling of combustion dynamics and fuel characteristics.
- Application of machine learning techniques to predict engine performance under variable operating conditions.
- Optimization frameworks that incorporate AI algorithms for minimizing fuel consumption and emissions.
- Integration of digital twin technologies to create virtual models of combustion engines for ongoing refinement.
- Addressing the challenges of hybridization and alternative fuels in combustion engine systems.
Throughout the text, readers are exposed to real-world examples and MATLAB/Python-based coding exercises that translate complex AI techniques into tangible engine optimization outcomes. The blend of theoretical discussion, practical applications, and problem-solving exercises makes this book an essential resource for both academics and practitioners.
Key Takeaways
- Understand the foundational principles of internal combustion engines and AI methodologies.
- Learn how AI can drive efficiency, lower emissions, and enhance the adaptability of ICEs to evolving global standards.
- Develop an interdisciplinary perspective on how data science can tackle traditional engineering challenges.
- Master the application of machine learning and optimization algorithms in engine modeling and testing.
- Gain hands-on experience through detailed examples and coding exercises.
- Acquire the skills to contribute to the future of hybrid engines, renewable fuels, and sustainable automotive technologies.
Famous Quotes From the Book
"The internal combustion engine, long regarded as a mature and unchanging technology, finds itself at the cusp of a revolution — one driven not by mechanical ingenuity alone, but by the infinite possibilities of artificial intelligence."
"Optimization is not just about finding the ‘best’ outcome; it is about understanding the complex interplay of trade-offs in energy, efficiency, and innovation."
"By combining the power of data-driven insights with centuries of engineering expertise, we can fundamentally reshape how engines interact with the world around them."
Why This Book Matters
The world of engineering and energy is at a crossroads. As global emissions regulations grow stricter and the demand for sustainability increases, internal combustion engines are undergoing a dramatic shift. This book offers a timely and essential roadmap to ensure these systems remain relevant in the era of rapid technological advancements. By bridging the gap between mechanical engineering and artificial intelligence, it prepares readers to tackle key challenges such as fuel efficiency, emission reductions, and hybridization head-on.
The insights and knowledge presented in this book are not just theoretical but hold far-reaching implications for real-world applications across industries, from automotive manufacturing to energy production. Whether you are a researcher seeking to push the boundaries of engine performance, an engineer striving to meet stringent efficiency criteria, or a student eager to explore the future of engineering, Artificial Intelligence and Data Driven Optimization of Internal Combustion Engines is an indispensable resource.
Above all, this book stands as a testament to how interdisciplinary thinking can transform not just technologies, but also the trajectory of entire industries toward a more sustainable and efficient future.
دانلود رایگان مستقیم
برای دانلود رایگان این کتاب و هزاران کتاب دیگه همین حالا عضو بشین
