20.500.12556/RUL-160196 Vpeljava obstoječega znanja v podatkovno vodene pristope modeliranja dinamskih sistemov Introduction of existing knowledge in data-driven approaches of modeling dynamical systems Pri razumevanju in reševanju dinamskih sistemov si lahko pomagamo z različnimi meritvami in podatkovno vodenimi pristopi, kot so metode strojnega učenja. Pogosto imamo o obravnavanem problemu že nekaj predhodnega znanja, ki ga lahko vključimo v proces strojnega učenja na več različnih načinov. Na primeru balansiranja togih rotorjev, si bomo pogledali več možnih načinov vpeljave predhodnega znanja za napoved lokacije in mase, potrebne za zmanjšanje masne neuravnoteženosti. S pomočjo knjižnice Tensorflow bomo izdelali več modelov in jih ocenili glede na definirane kriterije. We can use different measurements and data-driven approaches, such as machine learning methods in understanding and solving dynamical systems. Often, we already have some prior knowledge about the problem at hand, which we can incorporate into the machine learning process in several different ways. Using the example of balancing of rigid rotors, we will look at several possible ways of introducing prior knowledge to predict the location and mass needed to reduce mass imbalance. With the help of the TensorFlow library, we will create multiple models and evaluate them based on defined criteria. strojno učenje podatkovno vodeni pristopi dinamski sistemi fizikalno obogateno strojno učenje balansiranje togih rotorjev tensorflow machine learning data-driven approaches dynamical systems physics informed machine learning balancing of rigid rotors tensorflow true false false Slovenski jezik Angleški jezik Magistrsko delo/naloga 2024-08-23 08:31:17 2024-08-23 08:31:20 2024-12-11 09:26:50 0000-00-00 00:00:00 2024 0 0 XXII, 84 str. 2024 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 531/534:004:004.85(043.2) 263404 218525443 34884.pdf 34884.pdf 1 3506054F7C562A7D432EE7FF5F382379 9a8a68a200fb37b1a9ee09e6fbd982d234c4862779a680be5c7ce37e6ea538d3 1815bc6a-6119-11ef-8f74-0050569b8976 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=188732 Fakulteta za strojništvo 0 0 0