‫ﮐﻨﺘﺮﻝ‬‫ﺑﻬﯿﻨﻪ‬ ‫ﺳﯿﺴﺘﻢ‬ ‫ﻫﺎﯼ‬‫ﮐﻮﺍﻧﺘمي‬ ‫ﻧﻮﺳﺎﻧﮕﺮ‬ ‫ﺟﻔﺖ‬ ‫ﺷﺪﻩ‬‫ﺑﺎ‬ ﮐﯿﻮﺑﯿﺖ ‬‫ﺑﺎ‬ ‫ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ‬ ‫ﺍﺯ‬ ‫ﯾﺎﺩﮔﯿﺮﯼ‬ ‫ﺗﻘﻮﯾﺖ‬ ‫ﺷﺪﻩ‬

اصفهان : دانشگاه صنعتي اصفهان

فيزيك

كارشناسي ارشد

ﺩﺭ ﺳﺎﻝﻫﺎﯼ ﺍﺧﯿﺮ ﺑﺮﺍﯼ ﺣﻞ ﻣﺴﺌﻠﻪ ﮐﻨﺘﺮﻝ ﺑﻬﯿﻨﻪ ﺳﯿﺴﺘﻢﻫﺎﯼ ﻧﻮﺳﺎﻧﮕﺮ⁃ﮐﯿﻮﺑﯿﺖ ﺩﺭ ﺍﻧﻮﺍﻉ ﻣﺨﺘﻠﻒ ﭘﺮﺩﺍﺯﻧﺪەﻫﺎﯼ ﮐﻮﺍﻧتمي ،ﺭﺍەﺣﻞﻫﺎﯼ ﺯﯾﺎﺩﯼ ﺑﺎ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺍﺯ ﺗﮑﻨيكﻫﺎﯼ ﯾﺎﺩﮔﯿﺮﯼ ﻣﺎﺷﯿﻦ ﺍﺭﺍﺋﻪ ﺷﺪەﺍﺳﺖ ﺍﻣﺎ ﺍﻏﻠﺐ ﺁﻥﻫﺎ ﺩﺭ ﺁﺯﻣﺎﯾﺶ ﻭﺍقعي ﻗﺎﺑﻞ ﺍﺟﺮﺍ ﻧﯿﺴﺘﻨﺪ. ﺩﺭ ﺍﯾﻦ ﭘﺎﯾﺎﻥﻧﺎﻣﻪ ﺭﻫﯿﺎﻓتي ﺭﺍ ﺟﻬﺖ ﮐﻨﺘﺮﻝ ﺟﺎمع ﻧﻮﺳﺎﻧﮕﺮ ﺩﺭ ﻣﺪﺍﺭ ‫ﺍﻟ‬كﺘﺮﻭﺩﯾﻨﺎﻣيك‬ ﮐﻮﺍﻧﺘمي (𝑐𝑄𝐸𝐷) ﺑﺎ ﺟﻔﺖﺷﺪگي ﭘﺮﺍﮐﻨﺪﻩ ﻣﻄﺎﻟﻌﻪ ميﮐﻨﯿﻢ ﮐﻪ ﺩﺭ ﺁﻥ ﻣﺴﺌﻠەﯼ ﮐﻨﺘﺮﻝ ﮐﻮﺍﻧﺘﻤ ﺭﺍ ﺑﻪ ﺻﻮﺭﺕ يك ﻓﺮﺁﯾﻨﺪ ﺗﺼﻤﯿﻢﮔﯿﺮﯼ ﻣﺎﺭﮐﻮﻑ ﻣﺸﺎﻫﺪەﭘﺬﯾﺮ ﮐﻮﺍﻧﺘﻤ ﻓﺮﻣﻮﻝﺑﻨﺪﯼ ﻣ ﮐﻨﯿﻢ ﻭ ﺑﺎ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺍﺯ ﺭﻭﺵ ﻣﻮﻧﺖ ﮐﺎﺭﻟﻮ ﺩﺭ ﯾﺎﺩﮔﯿﺮﯼ ﺗﻘﻮﯾﺖﺷﺪﻩ ﻭ ﺑﺪﻭﻥ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺍﺯ ﻫﯿﭻ مدلي ﺑﻪ ﺣﺎﻟﺖ ﻣﻮﺭﺩ ﻫﺪﻑ ﺳﯿﺴﺘﻢ ﺑﻪ ﺻﻮﺭﺕ ﺑﻬﯿﻨﻪ ميﺭﺳﯿﻢ . ﺩﺭ ﺍﯾﻦ ﺭﻫﯿﺎﻓﺖ ﯾﺎﺩﮔﯿﺮﻧﺪەﯼ ﯾﺎﺩﮔﯿﺮﯼ ﺗﻘﻮﯾﺖﺷﺪﻩ يك ﺑﺮﻧﺎﻣﻪ ﮐﻼﺳيك ﯾﺎﺩﮔﯿﺮﯼ ﻣﺎﺷﯿﻦ(ﺷبكه ﻋﺼﺒﯽ) ﺍﺳﺖ ﮐﻪ ﺍﺯ ﻃﺮﯾﻖ ﻣﺪﺍﺭ ﭘﺎﺭﺍﻣﺘﺮﯼﺷﺪﻩ ﮐﻨﺘﺮﻝ ﺑﺎ ﻣﺤﯿﻂ ﮐﻮﺍﻧﺘمي (ﻧﻮﺳﺎﻧﮕﺮ⁃ﮐﯿﻮﺑﯿﺖ) ﺗﻌﺎﻣﻞ ﺩﺍﺭﺩ. ﺍﯾﻦ ﺭﻭﺵ ﺑەﻃﻮﺭ ﮐﺎﻣﻞ ﺑﺪﻭﻥ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺍﺯ ﻣﺪلي ﺑﺮﺍﯼ ﺳﯿﺴﺘﻢ ﺍﺳﺖ ﻭ ﻗﺎﺑﻠﯿﺖﻫﺎﯼ ﮐﻨﺘﺮﻝ ﮐﻮﺍﻧﺘمي ﺭﺍ ﺩﺭ ﺯﻣﯿﻨەﻫﺎﯾﯽ ﮐﻪ ﺭﻭﺵﻫﺎﯼ ﺑﺮﺍﺳﺎﺱ ﺷﺒﯿەﺳﺎﺯﯼ ﺑﺮﺍﯼ ﺁﻥﻫﺎ ﮐﺎﺭﺁﻣﺪ ﻧﯿﺴﺘﻨﺪ، ﮔﺴﺘﺮﺵ مي ﺩﻫﺪ. ﺍﯾﻦ ﺭﻫﯿﺎﻓﺖ ﮐﻪ ﯾﺎﺩﮔﯿﺮﻧﺪﻩ ﻓﻘﻂ ﺍﺯ ﻧﺘﺎﯾﺞ ﺍﻧﺪﺍﺯەﮔﯿﺮﯼ ﮐﯿﻮﺑﯿﺖ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ميﮐﻨﺪ ﺭﺍ ﺑﺮﺍﯼ ﺁﻣﺎﺩەﺳﺎﺯﯼ ﺣﺎﻟﺖﻫﺎﯼ ﻋﺪﺩﯼ ﻭ ﺣﺎﻟﺖ ﺩﻟﺨﻮﺍﻩ ﻧﻮﺳﺎﻧﮕﺮ ﺍﺟﺮﺍ مي ﮐﻨﯿﻢ ﻭ ﻧﺸﺎﻥ ﺩﺍﺩەﺷﺪەﺍﺳﺖ ﮐﻪ ﺍﯾﻦ ﺭﻫﯿﺎﻓﺖ، ﺩﺭ ﺁﺯﻣﺎﯾﺶ ﻭ ﺩﻧﯿﺎﯼ ﻭﺍقعي ﺍﺟﺮﺍﺷﺪني ﺍﺳﺖ.

232073

ماده چگال

فيزيك

دانشگاه صنعتي اصفهان