مهندسی برق | راهنمای جامع پژوهش و موضوعات ISI

 معرفی کلی رشته مهندسی برق

مهندسی برق یکی از پایه‌ای‌ترین و پرکاربردترین شاخه‌های علوم مهندسی است که به طراحی، تحلیل، توسعه و بهینه‌سازی سیستم‌های الکتریکی، الکترونیکی و قدرت می‌پردازد. این رشته در دنیای امروز به عنوان ستون فقرات فناوری‌های نوین شناخته می‌شود و از تولید انرژی و شبکه‌های هوشمند تا رباتیک، مخابرات نسل پنجم و هوش مصنوعی در سخت‌افزار نقش کلیدی دارد.

جایگاه جهانی:

• آمریکا، آلمان، ژاپن، چین و کره جنوبی پیشگامان پژوهش در این حوزه هستند.

• ترندهای جهانی: انرژی‌های تجدیدپذیر، خودروهای برقی، اینترنت اشیا، میکروالکترونیک، هوش مصنوعی در پردازش سیگنال و مخابرات.

جایگاه در ایران:

• دانشگاه‌های تهران، صنعتی شریف، امیرکبیر، علم و صنعت و خواجه نصیر قطب‌های علمی این رشته هستند.

• حوزه‌های کلیدی: بهینه‌سازی شبکه‌های برق، مخابرات نسل پنجم و ششم، اتوماسیون صنعتی، رباتیک و هوش مصنوعی سخت‌افزاری.

 گرایش‌ها و کاربردها

 ترندهای پژوهشی روز دنیا

• قدرت: شبکه‌های هوشمند، انرژی‌های تجدیدپذیر، ذخیره انرژی هیدروژنی، خودروهای برقی

• الکترونیک: نانوالکترونیک، مدارهای مجتمع کم‌مصرف، الکترونیک قدرت، حسگرهای MEMS

• مخابرات: شبکه‌های 5G و 6G، IoT، ارتباطات نوری و کوانتومی، رادار پیشرفته

• کنترل: رباتیک هوشمند، کنترل تطبیقی، سیستم‌های انرژی نو

• بیوالکتریک: پردازش سیگنال EEG/ECG، پروتز عصبی هوشمند، تصویربرداری پزشکی

• سیستم‌های دیجیتال: محاسبات کوانتومی، امنیت سخت‌افزاری، AI Hardware، FPGA

 پیشنهاد موضوعات پروپوزال و پایان‌نامه

• قدرت: بهینه‌سازی شبکه هوشمند، مدیریت انرژی خودروهای برقی، تحلیل ریسک سایبری شبکه

• الکترونیک: تراشه کم‌مصرف IoT، حسگرهای MEMS، طراحی مدارهای قدرت EV

• مخابرات: آنتن‌های هوشمند 6G، امنیت شبکه‌های بی‌سیم، الگوریتم مدیریت شبکه IoT

• کنترل: کنترل پیش‌بین ربات‌های صنعتی، شبکه‌های رباتیک چندعاملی، کنترل تطبیقی سیستم‌های انرژی

• بیوالکتریک: پردازش سیگنال EEG با یادگیری عمیق، پروتز عصبی هوشمند، تصویربرداری پزشکی هوشمند

• سیستم‌های دیجیتال: FPGA برای پردازش بلادرنگ، تراشه کم‌مصرف AI، امنیت سخت‌افزاری

 موضوعات و نمونه مقاله ISI

• قدرت: تحلیل پایداری شبکه هوشمند با منابع تجدیدپذیر (IEEE Transactions on Power Systems)

• الکترونیک: طراحی مدار مجتمع کم‌مصرف برای IoT (IEEE Transactions on VLSI Systems)

• مخابرات: مدل‌سازی کانال 5G در محیط شهری (IEEE Transactions on Wireless Communications)

• کنترل: MPC برای ربات‌های صنعتی (IEEE Transactions on Control Systems Technology)

• بیوالکتریک: پردازش EEG با یادگیری عمیق (IEEE Transactions on Biomedical Engineering)

• سیستم‌های دیجیتال: پردازش داده ویدئویی بلادرنگ با FPGA (IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology)

نمونه چکیده ISI آماده:

This study presents a novel approach for integrating distributed renewable energy sources into urban smart grids. A predictive energy management algorithm based on machine learning is developed to optimize battery charging and discharging schedules. The proposed system aims to minimize energy cost while ensuring voltage stability and reliability. Simulation results demonstrate improved grid performance compared to conventional strategies. This research provides a practical framework for smart grid optimization in real-world urban environments.

Keywords: Smart Grid, Renewable Energy, Energy Management, Machine Learning, Power Stability

• • /power-engineering

  • /electronics-engineering

  • /telecommunications-engineering

  • /control-engineering

  • /bioelectric-engineering

  • /digital-systems-engineering

• • IEEE Xplore

  • SpringerLink

  • Elsevier ScienceDirect

  • MDPI Journals

    ---

     مهندسی برق، Electrical Engineering، گرایش‌های مهندسی برق، اهمیت مهندسی برق، آینده مهندسی برق