prikaz prve stranice dokumenta Primjena umjetne inteligencije u inženjerstvu materijala
Rad nije dostupan
završni rad
Primjena umjetne inteligencije u inženjerstvu materijala
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije, 2022. urn:nbn:hr:149:027593
Miškulin, Tea
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije

Institucijski repozitorij: Repozitorij Fakulteta kemijskog inženjerstva i tehnologije Sveučilišta u Zagrebu

Citirajte ovaj rad

Miškulin, T. (2022). Primjena umjetne inteligencije u inženjerstvu materijala (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:149:027593

Miškulin, Tea. "Primjena umjetne inteligencije u inženjerstvu materijala." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:149:027593

Miškulin, Tea. "Primjena umjetne inteligencije u inženjerstvu materijala." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:149:027593

Miškulin, T. (2022). 'Primjena umjetne inteligencije u inženjerstvu materijala', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije, citirano: 26.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:149:027593

Miškulin T. Primjena umjetne inteligencije u inženjerstvu materijala [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije; 2022 [pristupljeno 26.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:149:027593

T. Miškulin, "Primjena umjetne inteligencije u inženjerstvu materijala", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije, Zagreb, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:149:027593

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:149:027593
Podaci o radu
NaslovPrimjena umjetne inteligencije u inženjerstvu materijala
Naslov (engleski)AI applications in materials science
AutorTea Miškulin
MentorMiroslav Jerković (mentor)
Član povjerenstvaMiroslav Jerković (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaNenad Bolf (član povjerenstva)
Član povjerenstvaIva Movre Šapić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije
Zagreb
Datum i država obrane2022-09-14, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		PRIRODNE ZNANOSTI
Matematika
Sažetak
Beton je jedan od najstarijih materijala kojeg ljudi koriste, a danas je najvažniji materijal u građevinskom inženjerstvu. Kroz godine razvijali su se novi načini proizvodnje betona koji su pomogli stvaranju snažnijeg i izdržljivijeg betona. Beton je mješavina različitih sastojaka, a njegova čvrstoća određuje sveukupnu kvalitetu mješavine. Za ocjenu kvalitete betona najčešće se koristi tlačna čvrstoća. Na čvrstoću, osim cementa, utjecaj imaju i mnogi drugi sastojci poput šljake, letećeg pepela, vode, superplastifikatora, krupnih agregata, finih agregata, ali i starost. Tlačna čvrstoća betona funkcija je starosti i sastojaka betona. Kako bi analiza utjecaja ovih parametara na čvrstoću bila što jednostavnija primjenjuju se različiti algoritmi umjetne inteligencije koji procjenjuju vrijednost čvrstoće. Za primjenu algoritama koristi se programski jezik R, kao jedan od najčešće korištenih programskih jezika za rješavanje problema zbog svoje jednostavnosti i pristupačnosti. Cilj ovog rada je implementacijom algoritama umjetne inteligencije pronaći model koji najbolje procjenjuje tlačnu čvrstoću betona.
Sažetak (engleski)
Concrete is one of the oldest materials that people use, and today is the most important material used in civil engineering. Throughout the years, new methods of concrete production have been developed that have helped to create stronger and more durable concrete. Concrete is a mixture of many different ingredients, and its strength determines the overall quality of the mixture. Compressive strength is most often used to evaluate the quality of concrete. In addition to cement, strength is also influenced by many other ingredients such as slag, fly ash, water, superplasticizers, coarse aggregate, fine aggregate, and also age. The compressive strength of concrete is a function of age and its ingredients. In order to make the analysis of the impact of these parameters on the compressive strength as simple as possible, various artificial intelligence algorithms are applied to estimate the strength value. To apply the algorithms, the R programming language is used, as it is on of the most commonly used programming languages for solving problems due to its simplicity and accesibility. The goal of this work is to find a model that best estimates the compressive strength of concrete by implementing artificial intelligence algorithms.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:149:027593
Studijski programNaziv: Kemijsko inženjerstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka kemijskog inženjerstva (univ. bacc. ing. cheming.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2023-03-08 13:26:18