prikaz prve stranice dokumenta Modeliranje fizikalnih zakona temeljenih na podacima korištenjem fizikom informiranih neuronskih mreža
Rad nije dostupan
diplomski rad
Modeliranje fizikalnih zakona temeljenih na podacima korištenjem fizikom informiranih neuronskih mreža
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. urn:nbn:hr:168:753541
Omanović, Dora
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Omanović, D. (2024). Modeliranje fizikalnih zakona temeljenih na podacima korištenjem fizikom informiranih neuronskih mreža (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:753541

Omanović, Dora. "Modeliranje fizikalnih zakona temeljenih na podacima korištenjem fizikom informiranih neuronskih mreža." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:753541

Omanović, Dora. "Modeliranje fizikalnih zakona temeljenih na podacima korištenjem fizikom informiranih neuronskih mreža." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:753541

Omanović, D. (2024). 'Modeliranje fizikalnih zakona temeljenih na podacima korištenjem fizikom informiranih neuronskih mreža', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 17.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:753541

Omanović D. Modeliranje fizikalnih zakona temeljenih na podacima korištenjem fizikom informiranih neuronskih mreža [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2024 [pristupljeno 17.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:753541

D. Omanović, "Modeliranje fizikalnih zakona temeljenih na podacima korištenjem fizikom informiranih neuronskih mreža", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:753541

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:753541
Podaci o radu
NaslovModeliranje fizikalnih zakona temeljenih na podacima korištenjem fizikom informiranih neuronskih mreža
Naslov (engleski)Data-Driven Modeling of Physical Laws using Physics-Informed Neural Networks
AutorDora Omanović
MentorDario Bojanjac (mentor)
Član povjerenstvaDario Bojanjac (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaSonja Grgić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMarko Bosiljevac (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2024-07-08, Hrvatska
Sažetak
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.
Sažetak (engleski)
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.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:753541
Studijski programNaziv: Informacijska i komunikacijska tehnologija
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka informacijske i komunikacijske tehnologije (mag. ing. inf. et comm. techn.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2024-10-12 21:43:18