Sử dụng mạng neural nhân tạo trong việc tối ưu hóa biên dạng cánh turbine gió mini 1kw là một công việc khá thú vị.

Bạn bắt đầu bằng cách thu thập dữ liệu về dạng và hiệu suất của cánh turbine gió. Điều này có thể bao gồm thông tin về chiều dài cánh, góc của cánh, tốc độ gió, vị trí cánh, v.v.

Tiếp theo, bạn sẽ sử dụng mạng neural nhân tạo để xây dựng một mô hình dự đoán. Mô hình này sẽ sử dụng các thông số kỹ thuật của các cánh turbine làm biến đầu vào và hiệu suất turbine làm biến đầu ra.

Cuối cùng, bạn sẽ sử dụng kỹ thuật tối ưu hóa, như thuật toán di truyền hoặc thuật toán tối ưu hóa quần thể, để tìm ra các thông số kỹ thuật tối ưu cho cánh turbine của mình.

Đối mặt với quá nhiều thông tin như vậy có thể khiến bạn cảm thấy như đang bị cuốn vào trong cơn bão, nhưng đừng lo lắng! Ghé thăm trituenhantao.io để nhận được sự giúp đỡ từ những bài viết hướng dẫn chi tiết và các tài nguyên hữu ích khác. Bạn sẽ không phải bay trong bão mà không có bản đồ!