| | SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


1 - 10 / 72
First pagePrevious page12345678Next pageLast page
1.
Implementacija algoritma klonske selekcije v Pythonu : diplomsko delo
Andraž Peršon, 2024, undergraduate thesis

Abstract: Namen diplomskega dela je implementirati algoritem, ki pri reševanju problemov uporablja vzore iz narave, podrobneje algoritem klonske selekcije. Celotna raziskava je bila izvedena na podlagi proučevanja spletnih virov. Omenjena sta programski jezik Python in knjižnica NiaPy, ki vključuje številne algoritme po vzorih iz narave. Predstavljene so rešitve, podobne algoritmu klonske selekcije, ki že obstajajo. Razložena sta algoritem klonske selekcije in njegova implementacija v programskem jeziku Python. Podrobno so predstavljeni rezultati in testiranje algoritma klonske selekcije ter integracija omenjenega algoritma v knjižnico NiaPy.
Keywords: algoritmi po vzoru iz narave, optimizacijski algoritem klonske selekcije, knjižnica NiaPy, Python
Published in DKUM: 01.03.2024; Views: 361; Downloads: 57
.pdf Full text (1,05 MB)

2.
Ogrodje za samodejno načrtovanje športnih aktivnosti : magistrsko delo
Luka Koprivc, 2023, master's thesis

Abstract: V dobi obilice podatkov se pred nami razprostira bogat nabor informacij in naprednih metod zajemanja. Med temi izstopajo zabeleženi podatki o športnih aktivnostih, ki odpirajo vrata analizi in vizualizaciji, vendar še vedno ohranjajo omejitve pri manipulaciji. V okviru te magistrske naloge je predstavljeno inovativno ogrodje, ki izrabi obstoječe aktivnosti in s pomočjo usmerjenih grafov inteligentno predlaga potek nove športne dejavnosti. V začetku se temeljito posvetimo izzivom področja ter preučimo relevantne raziskave. Sledi podrobna razlaga algoritmov, ki omogočajo učinkovito obvladovanje kompleksnosti problema, hkrati pa predstavimo tudi algoritme za obdelavo samoizmerjenih aktivnosti. Zaključimo s praktično uporabo razvitega ogrodja ter podamo refleksijo o njegovi učinkovitosti in koristnosti.
Keywords: obdelava podatkov, podatkovna znanost, python, športne aktivnosti
Published in DKUM: 12.10.2023; Views: 345; Downloads: 26
.pdf Full text (4,30 MB)

3.
Razvoj robotskega manipulatorja za detekcijo objektov z uporabo konvolucijske nevronske mreže : diplomsko delo
Jon Tofant, 2023, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu smo izdelali robotski manipulator. V ta namen smo razvili algoritme za izvajanje giba iz točke v točko ter linearnega giba. Pri izvajanju teh gibov smo uporabili kvadratni, kubični ter sinusni profil poti. Ustvarili smo grafični vmesnik za nadzorovanje robotskega manipulatorja. Robot smo nadgradili s kamero. Z uporabo nevronske mreže in strojnim vidom smo izdelali aplikacijo, kjer vrh robota sledi roki uporabnika. Algoritme gibanja in profile poti smo predhodno simulirali z uporabo programa MSC Adams.
Keywords: Robotika, Kinematika, Python, STM32, Adams
Published in DKUM: 05.10.2023; Views: 262; Downloads: 42
.pdf Full text (24,08 MB)

4.
Optimizacija alternativnega energetskega sistema z vključevanjem plinastih goriv : diplomsko delo univerzitetnega študijskega programa I. stopnje
Tine Pigac, 2023, undergraduate thesis

Abstract: Za doseganje energetskih potreb voznega parka trenutno uporabljamo fosilna goriva, zaradi katerih prihaja do emisij toplogrednih plinov, kot je ogljikov dioksid, ki povzročajo globalno segrevanje. Zaradi tega prehajamo na alternativne vire energije, pri katerih moramo preučiti, med drugim, tudi ekonomičnost dobave energije ter količine izpustov. Alternativni možnosti za pogon vozil sta velikokrat elektrika in vodik. Električna vozila so v Sloveniji do določene mere že v uporabi, medtem ko se vodik zaenkrat še ne uporablja kot pogonsko gorivo, saj nimamo polnilnih postaj in posledično proizvajalci avtomobilov na našem trgu ne ponujajo prevoznih sredstev na vodikov pogon. V diplomski nalogi smo opravili optimizacijo obrata za soproizvodnjo elektrike, vodika in toplote iz obnovljivih virov energije. Za izvedbo optimizacije smo pregledali različne vire in tehnologije proizvodnje. Pri tem smo upoštevali najpogostejše tehnologije pretvorb za proizvodno elektrike, vodika in toplote ter možne vire, ki se bodo v analizi izkazali kot najbolj obetajoči. Nadalje smo razvili matematični model v programskem okolju Python, natančneje z uporabo paketa za optimizacijo GEKKO. Za reševanje smo uporabili reševalnik (solver) IPOPT. Ker lahko proizvodnja poteka po več različnih poteh, smo ugotavljali, katera pot je najbolj optimalna. Iz dobljenih rezultatov je razvidno, da se večino energije za končno proizvodnjo elektrike, vodika in toplote pridobi iz električnega omrežja. Razlog za to je, da imajo komponente, ki so povezane na električno omrežje, najvišje izkoristke presnov. Ker imajo komponente povezane na električno omrežje najmanjše izgube, je električno omrežje najbolj optimalen vir za soproizvodnjo elektrike, vodika in toplote. To je tudi razvidno iz tega, da se levji delež vodika proizvede v elektrolizerju, ki porablja elektriko za svojo proizvodnjo. Večino tega vodika se nato porabi v gorivni celici, kjer se poleg električne energije proizvede tudi glavnina toplote.
Keywords: optimiranje, Python, GEKKO, plinasta goriva
Published in DKUM: 11.09.2023; Views: 415; Downloads: 21
.pdf Full text (3,63 MB)

5.
6.
Avtomatizacija procesov načrtovanja elektroenergetskega omrežja : magistrsko delo
Luka Slapnik, 2023, master's thesis

Abstract: Magistrsko delo obravnava avtomatizacijo procesov dolgoročnega načrtovanja elektroenergetskega omrežja. Trajnostna energija na področje elektroenergetike prinaša velike spremembe. V sklopu proizvodnje je to vključevanje obnovljivih in razpršenih virov energije, v sklopu porabe pa prehod na ogrevanje z električno energijo in električna mobilnost. Prav tako velja omeniti vedno večji pomen hranilnikov električne energije in FACTS-naprav. Vse te novosti prinašajo dodatne negotovosti, kar zahteva uvedbo novih orodij, modelov in pristopov v sklopu obratovanja in načrtovanja elektroenergetskega sistema. Eden najobetavnejših pristopov je večscenarijski pristop k načrtovanju omrežja, ki trenutne pristope načrtovanja nadgradi z vpeljavo analize množice različnih stanj za ciljno leto, kar omogoča celovit pogled in statistično analizo dogajanja v prihodnosti. Glavna cilja magistrske naloge sta zasnova algoritma in izdelava programske kode v jeziku Python, ki v kombinaciji s programsko opremo PowerFactory proizvajalca DigSILENT na podlagi modela omrežja in vhodnih podatkov iz orodij za analize trga avtomatizira izračune pretokov moči za množico scenarijev in ur/stanj. Avtomatizacija izračunov in analize pretokov moči v procese načrtovanja prinaša velike prihranke časa, pri tem pa so zaradi velike količine podatkov in časovno zamudnih izračunov ključne določene poenostavitve in optimizacije. Za predstavitev zmogljivosti in uporabnosti izdelane programske kode je izdelana večscenarijska analiza vključitve sončnih elektrarn moči 1000 MW na prenosno omrežje Republike Slovenije. Pridobljeni rezultati nazorno prikazujejo pozitiven vpliv vključevanja sončnih elektrarn. Vidni sta zmanjšanje relativnih izgub in povečanje samozadostnosti slovenskega elektroenergetskega sistema, vendar pa je za varnost obratovanja tako spremenjenega elektroenergetskega sistema potrebna dodatna okrepitev omrežja.
Keywords: načrtovanje omrežja, večscenarijska analiza, trajnostna energija, PowerFactory, Python
Published in DKUM: 07.06.2023; Views: 605; Downloads: 96
.pdf Full text (3,73 MB)

7.
Razvoj spletne aplikacije za evidenco računalniške opreme : diplomsko delo
Kevin Pokeržnik, 2023, undergraduate thesis

Abstract: Diplomsko delo zajema opis razvoja spletne aplikacije za Zavarovalno skupino Sava, natančneje za družbo Zavarovalnica Sava, d. d. Aplikacija služi kot eden izmed pripomočkov pri beleženju računalniške opreme podjetja in nudi številne funkcionalnosti.Te vključujejo ustvarjanje datotek za izdajo opreme, iskanje po zgodovini opreme, samodejno izpolnjevanje vnosnih polj, samodejno pošiljanje e-pošte, preverjanje pristnosti preko tehnologije Azure Active Directory itd. Delo zajema tudi analizo, v kateri aplikacijo primerjamo s predhodno.
Keywords: Python Flask, spletna aplikacija, Azure Active Directory, MongoDB
Published in DKUM: 23.05.2023; Views: 591; Downloads: 81
.pdf Full text (2,46 MB)

8.
Digitalizacija proizvodnega procesa
Gorazd Čadež, 2022, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu je predstavljena rešitev za digitalno zbiranje podatkov iz proizvodnega procesa. Podatki so se pred implementacijo te rešitve zbirali na staromoden način, torej s pisanjem na list papirja. Opisan je celoten razvoj programske opreme. Začetek temelji na kreiranju uporabniškega vmesnika, ki je napisan v programskem jeziku Python in je oblikovan po obrazcu, na katerega se je prej podatke zapisovalo ročno. V nadaljevanju je predstavljeno oblikovanje MSSQL baze ter povezave med bazo in vmesnikom. Zaključek naloge opisuje obdelavo digitalno zajetih podatkov. Implementacija aplikacije v proizvodnjo okolje podaja večjo sledljivost in preprostejši dostop do informacij, kar uporabniku precej olajša delo.
Keywords: Digitalizacija, Python, SQL, analiza podatkov, avtomatizacija proizvodnje.
Published in DKUM: 01.02.2023; Views: 563; Downloads: 71
.pdf Full text (1,75 MB)

9.
Razvoj platformno neodvisne aplikacije LeagueManager z ogrodjem Kivy : diplomsko delo
Blaž Novak, 2022, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu je predstavljen razvoj aplikacije LeagueManager, ki uporabnikom omogoča ustvarjanje, urejanje in spremljanje nogometnih tekmovanj. Opisano je ogrodje Kivy, s katerim smo razvili aplikacijo in omogoča razvoj platformno neodvisne aplikacije. Predstavljene so tudi ostale tehnologije, ki smo jih uporabili ob ogrodju Kivy, kot so: Python, MongoDB in Node.js. Razložene so naše ugotovitve o ustreznosti uporabe ogrodja Kivy za razvoj platformno neodvisne aplikacije.
Keywords: Kivy, programsko ogrodje, Python, platformno neodvisen razvoj, mobilna aplikacija
Published in DKUM: 24.10.2022; Views: 444; Downloads: 48
.pdf Full text (2,85 MB)

10.
Optimization methods for charging an electric vehicle : magistrsko delo
Lara Borovnik, 2022, master's thesis

Abstract: This thesis contains the comparison of different optimization methods that were implemented on a mathematical model of battery charging for electric vehicles. The goal was to compare how the total price of charging changes with different methods and what happens to other variables in equations with different types of optimizations. We tested what happens if the battery only works in charging mode and what happens if we add a possibility of discharging the battery meaning that the electricity goes from the battery back to the grid (vehicle to grid mode). The mathematical model was implemented in Python and optimized using various methods that are from Python libraries SciPy and Pymoo.
Keywords: optimization, battery charging, Python, SciPy, Pymoo
Published in DKUM: 21.10.2022; Views: 366; Downloads: 50
.pdf Full text (1,09 MB)

Search done in 8.52 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica