الكلية التقنية الهندسية النجف

رسالة ماجستير تبحث في "تحسين أداء الألواح الكهروضوئية باستخدام تقنيات تبريد مختلفة" #شعبة_الإعلام_والاتصال_الحكومي نوقشت في الكلية التقنية الهندسية النجف – جامعة الفرات الأوسط التقنية رسالة الماجستير التي تقدم بها الباحث ( باسم شهيب جبر )، والموسومة: “Performance Enhancement of Photovoltaic Panels Using Different Cooling Techniques at the Rear Surface” “تحسين أداء الألواح الكهروضوئية باستخدام تقنيات تبريد مختلفة للسطح الخلفي” هدفت الدراسة إلى تحسين الأداء الحراري والكهربائي للألواح الكهروضوئية من خلال خفض درجة حرارة تشغيلها باستخدام تقنيات تبريد مختلفة للسطح الخلفي، مع التركيز على استخدام غاز ثاني أكسيد الكربون (CO₂) كوسط تبريد، ودراسة تأثيره في درجة حرارة اللوح والقدرة الكهربائية والكفاءة. وتضمنت الدراسة تجارب عملية خارجية باستخدام لوحين كهروضوئيين متماثلين، أحدهما مرجعي غير مبرد، والآخر مجهز بمنظومة تبريد خلفية، مع اختبار غاز ثاني أكسيد الكربون عند معدلات تدفق وفترات حقن مختلفة، فضلًا عن إجراء مقارنات باستخدام الهواء والنيتروجين. وأظهرت النتائج أن استخدام غاز ثاني أكسيد الكربون أسهم في خفض درجة حرارة تشغيل اللوح وتحسين قدرته الكهربائية وكفاءته، إذ سُجل أفضل أداء عند معدل تدفق كتلي بلغ 0.000675 كغم/ثانية وزمن حقن 120 ثانية، محققًا انخفاضًا في درجة الحرارة بنحو 6.15 درجات مئوية، وارتفاع الكفاءة الكهربائية من 19.65% إلى 21.49%، بنسبة تحسن بلغت نحو 9.36%. وتبرز أهمية الدراسة في تقديم تقنية تبريد خلفية غير مائية للألواح الكهروضوئية باستخدام غاز ثاني أكسيد الكربون، بما يسهم في الحد من تأثير ارتفاع درجات الحرارة وتحسين إنتاج الطاقة الكهربائية وكفاءة الأنظمة الكهروضوئية، ولا سيما في البيئات ذات درجات الحرارة المرتفعة. ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ ولمعرفة المزيد عن الكلية التقنية الهندسية النجف، يُرجى زيارة مواقعها الرسمية: الموقع الإلكتروني: http://cnj.atu.edu.iq/ الإنستغرام: @e.t.c.najaf قناة التلكرام: https://t.me/Najafengineeringtechnology صفحة الفيسبوك: الكلية التقنية الهندسية النجف

رسالة ماجستير تبحث في " تطوير منظومة تجريبية لحصاد المياه من الهواء" #شعبة_الإعلام_والاتصال_الحكومي ناقشت الكلية التقنية الهندسية النجف – جامعة الفرات الأوسط التقنية رسالة الماجستير التي تقدم بها الباحث (علي محمد عبد)، بعنوان: “دراسة تجريبية لتقييم أداء منظومة لحصاد المياه من الهواء” (AN EXPERIMENTAL STUDY TO EVALUATE THE PERFORMANCE OF AN AIR-WATER HARVESTING SYSTEM) هدفت الدراسة إلى تصميم وتصنيع وتقييم منظومة تجريبية لحصاد المياه من الهواء الجوي، بالاعتماد على تكثيف بخار الماء باستخدام دورة تبريد بانضغاط البخار، مع دراسة تأثير عدد من المتغيرات البيئية والتشغيلية في كمية المياه المتكثفة وكفاءة المنظومة. وتضمنت الدراسة اختبار تأثير سرعة الهواء ودرجة حرارته والرطوبة النسبية ودرجة حرارة سطح التبريد وفترة التشغيل، فضلاً عن استخدام شبكة سلكية ومولد ضباب فوق صوتي لتحسين أداء المنظومة، إلى جانب اختبار نظام هجين يجمع بين التقنيتين. وأظهرت النتائج أن سرعة الهواء 0.65 م/ثانية حققت أفضل أداء ضمن ظروف التجارب، فيما سجل التشغيل الليلي كمية مياه بلغت نحو 139 مل مقارنةً بـ 110 مل خلال التشغيل النهاري. كما أسهمت الشبكة السلكية في رفع كمية المياه المجمعة من 44 إلى 60 مل، بينما حقق النظام الهجين أعلى كمية تجميع بلغت نحو 140 مل خلال خمس ساعات. وأكدت الدراسة أهمية التحكم بدرجة حرارة سطح التكثيف وسرعة الهواء والظروف الحرارية والرطوبية لتحسين كفاءة حصاد المياه من الهواء، مع إمكانية تطوير المنظومة مستقبلاً من خلال أنظمة تحكم ذكية وتقنيات أكثر كفاءة في انتقال الحرارة والكتلة، بما يدعم تطبيقات المياه اللامركزية والمستدامة. ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ ولمعرفة المزيد عن الكلية التقنية الهندسية النجف، يُرجى زيارة مواقعها الرسمية: الموقع الإلكتروني: http://cnj.atu.edu.iq/ الإنستغرام: @e.t.c.najaf قناة التلكرام: https://t.me/Najafengineeringtechnology صفحة الفيسبوك: الكلية التقنية الهندسية النجف

استمرار امتحانات طلبة الدراسات الأولية في الكلية التقنية الهندسية النجف #شعبة_الإعلام_والاتصال_الحكومي تتواصل في الكلية التقنية الهندسية النجف – جامعة الفرات الأوسط التقنية امتحانات طلبة الدراسات الأولية، وسط أجواء امتحانية اتسمت بالانضباط والتنظيم العالي، وبما يضمن توفير البيئة المناسبة للطلبة لأداء امتحاناتهم. وجرت الامتحانات بانسيابية وانتظام، مع تهيئة المستلزمات اللازمة وتوفير الأجواء الملائمة للطلبة، في إطار حرص الكلية على تطبيق التعليمات والضوابط الامتحانية المعتمدة. وشهدت الامتحانات متابعة مستمرة ومباشرة من لدن السيد عميد الكلية الأستاذ الدكتور حسنين غني الحسيني، الذي تفقد القاعات الامتحانية واطلع على سير العملية الامتحانية، مؤكداً أهمية الالتزام بالتعليمات الامتحانية وتوفير أفضل الظروف للطلبة. وتأتي هذه الإجراءات في إطار حرص عمادة الكلية على إنجاح العملية الامتحانية، وتعزيز جودة الأداء الأكاديمي، بما ينسجم مع توجهات جامعة الفرات الأوسط التقنية في الارتقاء بالمستوى العلمي والتعليمي. مع تمنياتنا لطلبتنا الأعزاء بالنجاح والتوفيق وتحقيق أفضل النتائج. ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ ولمعرفة

رسالة ماجستير في الكلية التقنية الهندسية النجف تناقش "تتبع الأهداف باستخدام KalmanNet في شبكات الاستشعار اللاسلكية" #شعبة_الاعلام_والاتصال_الحكومي نوقشت في الكلية التقنية الهندسية النجف بجامعة الفرات الأوسط التقنية رسالة ماجستير للباحث (محمد عبد الغفور جاسم) في قسم هندسة تقنيات الاتصالات، والموسومة: (Object Tracking via KalmanNet in Wireless Sensor Networks) تهدف الرسالة التي تقدم بها الباحث (محمد عبد الغفور جاسم) في قسم هندسة تقنيات الاتصالات/الكلية التقنية الهندسية–النجف إلى تطوير إطار متكامل لتتبع الأهداف في شبكات الاستشعار اللاسلكية من خلال تحسين عملية اختيار الحساسات ورفع دقة تقدير حالة الهدف. وقد تم اقتراح خوارزمية Hybrid CMI–Energy Sensor Scheduling التي تجمع بين المعلومات المتبادلة الشرطية (CMI) والطاقة المتبقية المقدرة للحساسات، بهدف اختيار الحساسات الأكثر فائدة للتتبع مع تقليل تكرار استخدام الحساسات نفسها وتحقيق توزيع أكثر عدالة لاستهلاك الطاقة. كما تم تطوير Geometry-Aware KalmanNet لمعالجة قياسات المدى الصادرة من الحساسات المختارة، بالاعتماد على ابتكارات القياس، وهندسة مواقع الحساسات بالنسبة إلى الهدف، ومعلومات التنبؤ، وأقنعة صلاحية القياسات، بهدف تحسين تقدير حالة الهدف مقارنةً بالـ Extended Kalman Filter (EKF) التقليدي. من أهم النتائج التي توصل إليها الباحث أن خوارزمية Hybrid CMI–Energy حافظت على دقة تتبع قريبة من طريقة Information-Only Greedy CMI مع تحقيق تحسن واضح في عدالة توزيع الحمل الطاقي؛ إذ خفضت عند قيمة Node-Level KL Divergence بنسبة تصل إلى 99.03% وSpatial KL Divergence بنسبة تصل إلى 96.39% مقارنة بطرق المقارنة، كما حافظت على عدد الحساسات الميتة قريباً من الصفر وعلى عمر الشبكة طوال فترة المحاكاة. كما أظهرت النتائج أن KalmanNet حقق دقة تتبع أفضل من الـEKF عند استخدام القياسات المختارة نفسها، مع خفض ملحوظ في قيمة RMSE عبر مختلف أعداد الحساسات المختارة. من أهم الأبحاث التي نشرها الباحث ضمن هذا المجال: 1- Information-Theoretic Scheduling for Energy-Fair Target Tracking in WSNs via Near-Orthogonal Sensor Selection. 2- Hybrid Information- and Energy-Aware Sensor Scheduling for Fair Target Tracking in Wireless Sensor Networks. ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ ولمعرفة المزيد عن الكلية التقنية الهندسية النجف، يُرجى زيارة مواقعها الرسمية: الموقع الإلكتروني: http://cnj.atu.edu.iq/ الإنستغرام: @e.t.c.najaf قناة التلكرام: https://t.me/Najafengineeringtechnology صفحة الفيسبوك: الكلية التقنية الهندسية النجف

رسالة ماجستير في الكلية التقنية الهندسية النجف تناقش "الكشف عن الأهداف بكفاءة طاقة عالية عبر التفكيك العميق في شبكات الاستشعار اللاسلكية" #شعبة_الاعلام_والاتصال_الحكومي نوقشت في الكلية التقنية الهندسية النجف بجامعة الفرات الأوسط التقنية رسالة ماجستير للباحثة (زينب محمد حسن عدنان) في قسم هندسة تقنيات الاتصالات والموسومة: (Energy Efficient Target Detection via Deep Unfolding in WSN Networks) وهدفت الدراسة إلى تطوير أساليب سريعة وفعالة للكشف عن أهداف متعددة في شبكات الاستشعار اللاسلكية (Wireless Sensor Networks)، مع التركيز على تقليل العبء الحسابي المرتبط بخوارزميات الاسترجاع التقليدية المستخدمة ضمن إطار Compressive Sensing (CS)، واعتمدت الدراسة على قياسات Time of Arrival (TOA) لتمثيل العلاقة بين المستشعرات ومواقع الأهداف ضمن منطقة المراقبة. وتضمنت الدراسة تطوير نموذجين قائمين على تقنية Deep Unfolding (DU)، وهما Learned Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm (LISTA) و Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM-Net)، إذ تعتمد فكرة Deep Unfolding على تحويل التكرارات الخاصة بخوارزميات التحسين التقليدية إلى طبقات ذات عمق ثابت ضمن شبكة قابلة للتدريب، مع تحويل عدد من معاملات الخوارزمية إلى معاملات قابلة للتعلم، بهدف تحقيق استرجاع أسرع لمتجه مواقع الأهداف مع الحفاظ على البنية الرياضية للخوارزميات الأصلية. واعتمد تقييم الأداء على عدد من المؤشرات المهمة، أبرزها Probability of Detection (Pd) و Probability of False Alarm (Pfa)، إضافة إلى Inference Time، بهدف قياس دقة الكشف وسرعة التنفيذ والكفاءة الحسابية للنماذج المقترحة. ومن أهم النتائج التي توصلت إليها الباحثة أن نماذج Deep Unfolding حافظت على أداء كشف مرتفع مقارنة بخوارزمية Basis Pursuit (BP)، خصوصاً مع ازدياد عدد الأهداف، إذ تأثرت خوارزمية BP بصورة واضحة عند زيادة كثافة الأهداف وانخفاض درجة Sparsity، في حين أظهرت النماذج المتعلمة قدرة أفضل على التكيف مع الحالات الأكثر كثافة. كما بينت النتائج أن نموذج ADMM-Net حقق استقراراً أعلى في الكشف مع زيادة عدد الأهداف، مع المحافظة على احتمال إنذار كاذب منخفض مقارنة بالطريقة التقليدية. وأظهرت الدراسة تحسناً كبيراً في الكفاءة الحسابية، فقد بلغ متوسط زمن التنفيذ لخوارزمية Basis Pursuit نحو 36 ms لكل عينة، بينما انخفض إلى 0.1331 ms باستخدام LISTA مع استراتيجية Top-m، وإلى 0.01734 ms باستخدام استراتيجية Threshold، محققاً خفضاً في زمن التنفيذ يصل إلى 99.95% وتسريعاً بحوالي 2076 مرة مقارنة بخوارزمية BP. أما نموذج ADMM-Net، فقد بلغ زمن التنفيذ 0.1389 ms باستخدام استراتيجية Top-m، ونحو 0.018 ms باستخدام استراتيجية Threshold، محققاً أيضاً خفضاً في زمن التنفيذ يصل إلى 99.95% وتسريعاً يقارب 2000 مرة مقارنة بالطريقة التقليدية. وأكدت الدراسة أن دمج البنية الرياضية لخوارزميات الاسترجاع التقليدية مع قابلية التعلم في الشبكات العصبية من خلال Model-Driven Deep Unfolding يوفر توازناً بين قابلية التفسير، ودقة أداء الكشف، وانخفاض الكلفة الحسابية، مما يجعل هذه النماذج مناسبة لتطبيقات الكشف السريع عن الأهداف في شبكات الاستشعار اللاسلكية. كما أشارت الدراسة إلى إمكانية تطوير العمل مستقبلاً من خلال دراسة تأثير TOA Jitter، والكشف عن الأهداف في حالات Off-Grid، فضلاً عن التحقق من أداء النماذج في تطبيقات عملية حقيقية. ومن أبرز البحوث المرتبطة بموضوع الرسالة: 1. Model Driven ADMM-Net for Multi-Target Detection in WSN. 2. Model-Driven Deep Unfolding for Efficient and Robust Multi-Target Detection in Wireless Sensor Networks. 3. Deep Unfolding Tutorial. ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ ولمعرفة المزيد عن الكلية التقنية الهندسية النجف، يُرجى زيارة مواقعها الرسمية: الموقع الإلكتروني: http://cnj.atu.edu.iq/ الإنستغرام: @e.t.c.najaf قناة التلكرام: https://t.me/Najafengineeringtechnology صفحة الفيسبوك: الكلية التقنية الهندسية النجف

رسالة ماجستير في الكلية التقنية الهندسية النجف تناقش "دراسة أداء أنظمة ترميز OFDM في الاتصالات اللاسلكية" #شعبة_الإعلام_والاتصال_الحكومي نوقشت في الكلية التقنية الهندسية النجف بجامعة الفرات الأوسط التقنية رسالة ماجستير للباحث (سجاد ضياء جواد) في قسم هندسة تقنيات الاتصالات، والموسومة: (Performance Study of OFDM Coding Systems in Wireless Communications) وهدفت الدراسة إلى دراسة وتحليل أداء أنظمة Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) المعتمدة على ترميز Low-Density Parity-Check (LDPC) في بيئات الاتصالات اللاسلكية الحديثة، من خلال تحليل أداء أنظمة SISO-OFDM و MU-MIMO-OFDM تحت تأثير قنوات AWGN وRayleigh وRician. وتضمنت الدراسة تطبيق تقنية Adaptive Modulation and Coding (AMC) ودراسة تأثير التأخير والخطأ في معلومات التغذية الراجعة، فضلاً عن تحليل تأثير لاخطية مضخم القدرة Rapp Power Amplifier (PA) على أداء النظام. واعتمدت الدراسة على تقييم عدد من مؤشرات الأداء الأساسية، منها Bit Error Rate (BER)، Block Error Rate (BLER)، Throughput، Spectral Efficiency، واختيار Modulation and Coding Scheme (MCS)، باستخدام رتب تضمين مختلفة شملت QPSK و16-QAM و64-QAM و256-QAM. كما طوّر الباحث نظام MU-MIMO-OFDM باستخدام 64 هوائي إرسال و8 مستخدمين، مع توظيف تقنيات ZF/RZF Precoding و ZF/LMMSE Receiver Processing، بهدف دراسة أثر تقنيات الإرسال والاستقبال المتقدمة في تحسين معدل نقل البيانات وكفاءة النظام. ومن أهم النتائج التي توصل إليها الباحث أن قناة Rician حققت أداءً أفضل من قناة Rayleigh في نظام SISO، إذ بلغ أعلى معدل نقل للبيانات 44.28 Mbit/s في حالة Rician من دون تأثير مضخم القدرة، مقابل 37.81 Mbit/s في حالة Rayleigh، بينما أدى إدخال لاخطية مضخم القدرة إلى انخفاض معدل النقل إلى 29.34 Mbit/s و26.93 Mbit/s على التوالي. كما أظهرت نتائج نظام MU-MIMO-OFDM تحسناً كبيراً في معدل النقل الكلي نتيجة استخدام تقنية Spatial Multiplexing، إذ بلغ أعلى Throughput نحو 358.77 Mbit/s في الحالات الخالية من لاخطية مضخم القدرة، بينما بلغ 317.75 Mbit/s في حالة Rayleigh مع PA و264.94 Mbit/s في حالة Rician مع PA. وأثبتت النتائج أن لاخطية مضخم القدرة تؤثر بصورة واضحة في أنماط التضمين العالية، ولا سيما 64-QAM و256-QAM، مما يؤدي إلى زيادة BLER وانخفاض موثوقية النظام ومعدل البيانات المستلم. كما بينت الدراسة أن استخدام BER-Threshold AMC يسهم في تحسين معدل النقل والكفاءة الطيفية Spectral Efficiency من خلال التكيف مع جودة القناة، إلا أن الاعتماد على BER وحده لا يضمن دائماً تحقيق BLER منخفض، مما يؤكد أهمية تطوير أنظمة مستقبلية تعتمد على BLER-aware AMC وPA-aware margins وfeedback correction mechanisms لتحقيق أداء أكثر موثوقية في أنظمة الاتصالات اللاسلكية القادمة. ومن أبرز البحوث المرتبطة بموضوع الرسالة: 1. Performance Analysis of SISO-OFDM Systems with LDPC and AMC under Rapp Power Amplifier Non-linearity. 2. BER-Threshold AMC in LDPC-Coded MU-MIMO-OFDM under Fading and Rapp PA Nonlinearity. ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ ولمعرفة المزيد عن الكلية التقنية الهندسية النجف، يُرجى زيارة مواقعها الرسمية: الموقع الإلكتروني: http://cnj.atu.edu.iq/ الإنستغرام: @e.t.c.najaf قناة التلكرام: https://t.me/Najafengineeringtechnology

رسالة ماجستير في الكلية التقنية الهندسية النجف تناقش "استشعار الطيف باستخدام الشبكات العصبية الالتفافية العميقة لشبكات الراديو الإدراكي الذكية المعتمدة على NOMA" #شعبة_الإعلام_والاتصال_الحكومي نوقشت في الكلية التقنية الهندسية النجف بجامعة الفرات الأوسط التقنية رسالة ماجستير للباحثة (شيماء مهدي حميد) في قسم هندسة تقنيات الاتصالات، والموسومة: (DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK-BASED SPECTRUM SENSING FOR INTELLIGENT NOMA COGNITIVE RADIO NETWORKS) وهدفت الدراسة إلى تطوير تقنيات ذكية لاستشعار الطيف في شبكات الراديو الإدراكي المعتمدة على الوصول المتعدد غير المتعامد NOMA، باستخدام الشبكات العصبية الالتفافية العميقة CNN والنماذج الهجينة من نوع CNN-GRU، بما يسهم في تحسين دقة وموثوقية الكشف عن حالات نشاط المستخدمين الأساسيين. واقترحت الباحثة إطارين للتعلم العميق، هما LiteSense و State-Gated CNN-GRU (SG-CG)، بهدف تحقيق كشف دقيق متعدد الفرضيات لحالات نشاط المستخدمين الأساسيين، والاستفادة من الخصائص المكانية والزمانية للإشارات المستلمة، فضلاً عن تحسين أداء الكشف في ظروف انخفاض نسبة الإشارة إلى الضوضاء، مع تقليل التعقيد الحسابي والمحافظة على معدل إنذار كاذب مضبوط. ومن أهم النتائج التي توصلت إليها الباحثة تحقيق نموذج LiteSense توازناً جيداً بين دقة الكشف والكفاءة الحسابية، إذ احتاج إلى 4,238 معلّمة قابلة للتدريب فقط، وبزمن استدلال بلغ 0.42 ملي ثانية، محققاً تقليلاً في عدد المعلمات بنحو 57 مرة مقارنةً بنموذج CNN التقليدي. كما حقق نموذج SG-CG تحسناً في دقة وموثوقية استشعار الطيف، ولا سيما في ظروف انخفاض نسبة الإشارة إلى الضوضاء، مما يعزز إمكانية توظيف نماذج التعلم العميق في شبكات الراديو الإدراكي الذكية وتطبيقات الأجهزة الطرفية ذات الموارد المحدودة. ومن أبرز البحوث التي نشرتها الباحثة ضمن هذا المجال: 1. State-Gated CNN-GRU Hybrid Spectrum Sensing for NOMA Cognitive Radio Networks. 2. LiteSense: Parameter-Efficient CNN-GRU for Real-Time NOMA Spectrum Sensing on Edge Devices. 3. A Review Study on Deep Learning-Based Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks. ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ ولمعرفة المزيد عن الكلية التقنية الهندسية النجف، يُرجى زيارة مواقعها الرسمية: الموقع الإلكتروني: http://cnj.atu.edu.iq/ الإنستغرام: @e.t.c.najaf قناة التلكرام: https://t.me/Najafengineeringtechnology

الكلية التقنية الهندسية النجف تباشر باستقبال طلبة الدراسات العليا للعام الدراسي 2026-2027. #شعبة_الإعلام_والاتصال_الحكومي باشرت الكلية التقنية الهندسية النجف في جامعة الفرات الأوسط التقنية استقبال ومباشرة طلبة الدراسات العليا، بالتزامن مع انطلاق العام الدراسي الجديد، وسط أجواء علمية وأكاديمية تعكس حرص الكلية على توفير بيئة تعليمية مناسبة لطلبتها. وتأتي هذه المباشرة ضمن جهود الكلية في مواصلة مسيرتها العلمية والبحثية، والارتقاء بمستوى برامج الدراسات العليا، بما يسهم في تطوير قدرات الطلبة وتعزيز مهاراتهم البحثية والتخصصية، وبما ينسجم مع توجهات جامعة الفرات الأوسط التقنية في دعم التعليم العالي والبحث العلمي. وأكدت الكلية استعدادها لتوفير المتطلبات الأكاديمية والعلمية اللازمة لطلبة الدراسات العليا، متمنيةً لهم عاماً دراسياً حافلاً بالنجاح والتميز والعطاء العلمي. ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ ولمعرفة المزيد عن الكلية التقنية الهندسية النجف، يُرجى زيارة مواقعها الرسمية: الموقع الإلكتروني: http://cnj.atu.edu.iq/ الإنستغرام: @e.t.c.najaf https://instagram.com/e.t.c.najaf قناة التلكرام: https://t.me/Najafengineeringtechnology صفحة الفيسبوك: https://www.facebook.com/الكلية-التقنية-الهندسية-النجف-293749610781270