prikaz prve stranice dokumenta Modeliranje fizikalnih zakona temeljenih na podacima korištenjem fizikom informiranih neuronskih mreža
No public access
master's thesis
Modeliranje fizikalnih zakona temeljenih na podacima korištenjem fizikom informiranih neuronskih mreža
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2024. urn:nbn:hr:168:753541
Omanović, Dora
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Omanović, D. (2024). Modeliranje fizikalnih zakona temeljenih na podacima korištenjem fizikom informiranih neuronskih mreža (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:753541

Omanović, Dora. "Modeliranje fizikalnih zakona temeljenih na podacima korištenjem fizikom informiranih neuronskih mreža." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:753541

Omanović, Dora. "Modeliranje fizikalnih zakona temeljenih na podacima korištenjem fizikom informiranih neuronskih mreža." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:753541

Omanović, D. (2024). 'Modeliranje fizikalnih zakona temeljenih na podacima korištenjem fizikom informiranih neuronskih mreža', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 17 November 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:753541

Omanović D. Modeliranje fizikalnih zakona temeljenih na podacima korištenjem fizikom informiranih neuronskih mreža [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2024 [cited 2024 November 17] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:753541

D. Omanović, "Modeliranje fizikalnih zakona temeljenih na podacima korištenjem fizikom informiranih neuronskih mreža", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2024. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:753541

Metadata
TitleModeliranje fizikalnih zakona temeljenih na podacima korištenjem fizikom informiranih neuronskih mreža
Title (english)Data-Driven Modeling of Physical Laws using Physics-Informed Neural Networks
AuthorDora Omanović
MentorDario Bojanjac (mentor)
Committee memberDario Bojanjac (predsjednik povjerenstva)
Committee memberSonja Grgić (član povjerenstva)
Committee memberMarko Bosiljevac (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2024-07-08, Croatia
Abstract
Korištenje univerzalnih aproksimatora funkcija, kao što su neuronske mreže, u aproksimaciji fizikalnih zakona ograničeno je količinom dostupnih podataka za treniranje. Ako je poznat fizikalni zakon kojeg se želi aproksimirati, onda se taj fizikalni zakon opisan diferencijalnim jednadžbama, može ugraditi u proces treniranja neuronske mreže i time s malo podataka dobiti bolja generalizacija. Takve neuronske mreže zovu se fizikom informirane neuronske mreže. U radu je opisan proces korištenja fizikom informiranih neuronskih mreža pri rješavanju direktnog fizikalnog problema temeljenog na podacima i proces korištenja fizikom informiranih neuronskih mreža pri identifikaciji parametara unutar matematičkog modela fizikalnog zakona. U tu svrhu implementirano je nekoliko fizikom informiranih neuronskih mreža za model širenja topline. Aproksimirano je rješenje jednadžbe širenja topline te je fizikom informiranom neuronskom mrežom dobiven parametar toplinske vodljivosti koji najbolje opisuje dane podatke.
Abstract (english)
The use of universal function approximators, such as neural networks, in approximating physical laws is limited by available training data sets. If the physical law which is to be approximated is known, then that physical law described by differential equations can be embedded into the training process of the network and with that, the network generalizes better even with a small training data set. Those types of neural networks are called physics-informed neural networks. The thesis describes the process of using physics-informed neural networks in solving a direct data-driven physical problem and the process of using physics-informed neural networks in identification of parameters within the mathematical model of a physical law. For that purpose, a few physics-informed neural networks were implemented for the heat transfer model. The solution of the heat equation is approximated and the thermal conductivity parameter which best describes the given data set is computed using a physics-informed neural network.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:753541
Study programmeTitle: Information and Communication Technology
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka informacijske i komunikacijske tehnologije (magistar/magistra inženjer/inženjerka informacijske i komunikacijske tehnologije)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2024-10-12 21:43:18