<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=139013"><dc:title>Klasifikacija poškodovanosti strojev z metodami dinamskega podstrukturiranja</dc:title><dc:creator>Senčič,	Jan	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Čepon,	Gregor	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>modalna analiza</dc:subject><dc:subject>podstrukturiranje</dc:subject><dc:subject>strojno učenje</dc:subject><dc:subject>klasifikacija poškodovanosti</dc:subject><dc:subject>metoda podpornih vektorjev</dc:subject><dc:subject>večslojni perceptron</dc:subject><dc:subject>diskriminantna analiza</dc:subject><dc:description>V nalogi je prikazana uporaba metod strojnega učenja za klasifikacijo poškodovanosti struktur. Predstavljena sta dva pristopa k razvoju digitalnega dvojčka, kjer pri obeh kombiniramo dinamske metode obravnavanja struktur z metodami strojnega učenja. Prvo predstavimo kombinacijo analitične obravnave z uporabo modalne analize, kjer generacija učnih podatkov poteka na enostavnem primeru. V drugem delu obravnavamo primer kompleksne strukture, kjer uporabimo numerične modele. Pri tem si pomagamo z metodami dinamskega podstrukturiranja, ki nam omogoči sklop posameznih podstruktur v celotno strukturo. Sledi generacija učnih podatkov s uporabo variacije togosti na mestu poškodovanosti. Na obeh bazah učnih podatkov izvedemo nadzorovano učenje metod strojnega učenja. Sledi ponovna generacija nove baze testnih podatkov za preverjanje pravilne klasifikacije. Verjetnosti pravilne klasifikacije so primerjane med uporabljenimi metodami strojnega učenja. Najboljše metode strojnega učenja so ovrednotene med seboj. Za konec komentiramo uporabnost prikazanih postopkov in uporabe strojnega učenja za namene klasifikacije poškodovanosti strojev.</dc:description><dc:publisher>[J. Senčič]</dc:publisher><dc:date>2022</dc:date><dc:date>2022-08-29 08:20:50</dc:date><dc:type>Magistrsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>139013</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>