Rezümékötet 2008. - vmtdk

More documents

Recommendations

Info

78 É L E T T E L E N T E R M É S Z E T T U D O M Á N Y O K É S M Û S Z A K I T U D O M Á N Y O K The assumptions applied for deriving the well equation are presented in the introduction. Presentation of the exact analytical solution for a solitaire perfect well of constant discharge, capturing the full thickness of the aquifer follows. Following the discretization of the partial differential equation and the boundary conditions solution can be achieved by solving a system of equations with multiple variables. The calibration of the model was performed for the above described boundary conditions since the exact analytical solution is available for that particular case. The method of discretization producing the least difference compared to the exact solution has been exploited in the subsequent analysis. The calibrated model allows solving of more complex cases for which exact solution is unavailable. Such is the case of the „imperfect well” which does not capture the aquifer in full depth. In that case additional energy losses occur due to the curvature of the streamlines. The results of the numerical model have been compared with the empirical results from the literature, gained by field observations. This has allowed getting insight in the reliability of the numerical model. Finally, the influence of screen length/aquifer depth ratio on the curvature of streamlines is presented. Keywords: pressurized well, analytical solution, numerical solution, additional energy losses ISKUSTVA NA OSNOVU NUMERIÈKOG REŠAVANJA DIFERENCIJALNE JEDNAÈINE BUNARA Autor: Zoltan HORVAT PhD. I godina studija Mentor: Dr Ðula FABIJAN vanredni profesor Institucija: Univerzitet u Novom Sadu, Graðevinski fakultet, Subotica Predmet rada je numerièko rešavanje diferencijalne jednaèine bunara za razlièite graniène uslove, kao i zakljuèci koji proizilaze iz istog. U radu su prikazane pretpostavke koje su usvojene tokom izvoðenja jednaèina. Nakon toga sledi prikaz (taènog) analitièkog rešenja koje važi iskljuèivo za usamljeni, savršen bunar sa konstantnim proticajem. Po diskretizaciji parcijalne diferencijalne jednaèine i graniènih uslova do rezultata se dolazi rešavanjem sistema jednaèina sa više nepoznatih. Provera modela je vršena za gore navedene graniène uslove, pošto je za njih poznato (taèno) analitièko rešenje. U daljem radu korišæen je postupak diskretizacije koji je dao najmanje odstupanje od analitièkog rešenje. Kalibrisani model omoguæava rešavanje sluèajeva sa složenijim graniènim uslovima, za koje ne postoji analitièko rešenje. Takav sluèaj je nesavršeni bunar, tj. bunar koji ne zahvata vodonosni sloj po celoj dubini. U tom sluèaju javljaju se dodatni gubici, pored ostalog, usled zakrivljenosti strujnica. U radu su uporeðeni rezultati numerièkog modela i empirijski rezultati iz literature, dobijeni na osnovu merenja, èime se stièe uvid u pouzdanost numerièkog rešenja. Na kraju je prikazan uticaj nesavršenog bunara na zakrivljenost strujnica. Kljuène reèi: arteski bunar, analitièko rešenje, numerièka simulacija, dodatni gubici V I I . V A J D A S Á G I M A G Y A R T U D O M Á
É L E T T E L E N T E R M É S Z E T T U D O M Á N Y O K É S M Û S Z A K I T U D O M Á N Y O K TERMÉSZETES SZELEKCIÓ ALKALMAZÁSA INFORMÁCIÓTERJESZTÉSRE MOBIL AD HOC HÁLÓZATOKBAN Szerzõ: SIMON Vilmos tanársegéd Témavezetõ: Dr. IMRE Sándor docens Intézmény: Budapesti Mûszaki és Gazdaságtudományi Egyetem, Villamosmérnöki és Informatikai Kar, Híradástechnikai Tanszék, Multimédia Hálózatok Laboratórium, Budapest A mobil hálózatoknak egy erõteljesen feltörekvõ, forradalmian új vonulata az autonóm, önszervezõdõ, állandó kapcsolat nélküli hálózatok csoportja (mobil ad hoc hálózatok). Számos információterjesztési algoritmus létezik a szakirodalomban ad hoc mobil hálózatokra, viszont a mobil terminálok által alkotott topológia olyan gyorsasággal változik, hogy nem lehetséges kiválasztani az elméletileg optimális algoritmust. Ezért egy olyan biológiai ihletésû megoldást dolgoztam ki, amely a természetes kiválasztódás jelenségét használja fel folyamatos változásban lévõ hálózatban. Így nincs egy elõre meghatározott algoritmus, amelyik a hálózat egészére a legjobb teljesítményt nyújtja, hanem több, elõzetesen hatékonynak bizonyult algoritmus versenyez folyamatosan egymással, így a legéletképesebbek fognak elterjedni a hálózat különbözõ részein, annak függvényében, hogy mennyire felelnek meg az adott hálózati részen kialakult topológia jellemzõinek. Azon algoritmusok, amelyek alkalmasabbak az adott környezetben való mûködésre, gyorsabban „szaporodnak” majd, mint a kevésbé alkalmasak. Ezért úgy választottam meg a jósági függvényt, hogy azon algoritmusok kapjanak nagyobb jósági pontszámot, amelyek jobb teljesítménnyel mûködnek az adott környezetben. Egy nagy elõnye ennek a megoldásnak, hogy nincs központi jósági függvénykiértékelés, minden döntés helyi szinten születik meg az egyes mobil terminálokban, így megszûnik a teljesítmény-visszajelzésekbõl származó járulékos forgalom. Mindezen kutatás kerete a BIONETS európai uniós projekt, ahol futurisztikus biológiai hálózat kifejlesztése a cél. Kulcsszavak: mobil ad hoc hálózatok, információ terjesztés, természetes szelekció APPLYING NATURAL SELECTION FOR INFORMATION DISSEMINATION IN MOBILE AD HOC NETWORKS Author: Vilmos SIMON assistant professor Supervisor: Dr. Sándor IMRE associate professor Institution: Budapest University of Technology and Economics, Department of Telecommunications, Multimedia Networks Laboratory, Budapest The distributed and self-configuring nature of Mobile Ad Hoc Networks (MANETs), combined with the ease and flexibility of deployment of such networks, make MANETs appealing for a wide range of application scenarios, where N Y O S D I Á K K Ö R I K O N F E R E N C I A 79
Page 1 and 2:
7. Vajdasági Magyar Tudományos Di
Page 3 and 4:
Page 5 and 6:
Page 7 and 8:
R É S Z L E T E S P R O G R A M 19
Page 9 and 10:
14.15-14.30 . . . . Száraz Áron (
Page 11 and 12:
16.45-17.00 . . . . S z ü n e t R
Page 13 and 14:
M Û V É S Z E T E K Szekcióvezet
Page 15 and 16:
ELÕSZÓ A 7. Vajdasági Magyar Tud
Page 17 and 18:
A TDK-DOLGOZATOK ÖSSZEFOGLALÓI N
Page 19 and 20:
P L E N Á R I S T U D O M Á N Y O
Page 21 and 22:
Page 23 and 24:
Page 25 and 26:
Page 27 and 28: P L E N Á R I S T U D O M Á N Y O
Page 29 and 30: P L E N Á R I S T U D O M Á N Y O
Page 31 and 32: É L Õ T E R M É S Z E T T U D O
Page 59 and 60: É L E T T E L E N T E R M É S Z E
Page 77: É L E T T E L E N T E R M É S Z E
Page 103 and 104: T Á R S A D A L O M T U D O M Á N
Page 129 and 130:
T Á R S A D A L O M T U D O M Á N
Page 131 and 132:
Page 133 and 134:
Page 135 and 136:
Page 137 and 138:
Page 139 and 140:
Page 141 and 142:
Page 143 and 144:
Page 145 and 146:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K Thi
Page 147 and 148:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K The
Page 149 and 150:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K A T
Page 151 and 152:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K A Z
Page 153 and 154:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K MUZ
Page 155 and 156:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K AZ
Page 157 and 158:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K NÕ
Page 159 and 160:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K AZ
Page 161 and 162:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K LOV
Page 163 and 164:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K TUM
Page 165 and 166:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K SEM
Page 167 and 168:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K the
Page 169 and 170:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K der
Page 171 and 172:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K nor
Page 173 and 174:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K ADA
Page 175 and 176:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K A K
Page 177 and 178:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K A M
Page 179 and 180:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K SZE
Page 181 and 182:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K LJU
Page 183 and 184:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K COS
Page 185 and 186:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K VAL
Page 187 and 188:
M Û V É S Z E T E K JELFOLYAM (az
Page 189 and 190:
M Û V É S Z E T E K A NEMLÉT MIN
Page 191 and 192:
M Û V É S Z E T E K JEGYZETEK Sze
Page 193 and 194:
M Û V É S Z E T E K Techniques li
Page 195 and 196:
M Û V É S Z E T E K HANGVERSENY F
Page 197 and 198:
M Û V É S Z E T E K HALLUCINÁLOK
Page 199 and 200:
M Û V É S Z E T E K NEVESTA NOÆI
Page 201 and 202:
N Y O S D I Á K K Ö R I K O N F E
Page 203 and 204:
A VII. VMTDK-án AZ ALÁBBI FELSÕO
Page 205 and 206:
A V I I . V M T D K T U D O M Á N
Page 207 and 208:
V É D N Ö K E I N K : Tartományi
Page 209 and 210:
T A R T A L O M SÁGI Andor (Újvid
Page 211 and 212:
TÁRSADALOMTUDOMÁNYOK T A R T A L
Page 213 and 214:
BALOGH AUER N. Zita (Pécs) Az újr
Page 215 and 216:
show all

Rezümékötet 2008. - vmtdk

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?