1. Uporaba superelastičnega materialnega modela za numerične simulacije stiskanja žilne opornice : magistrsko deloJernej Rihter, 2025, magistrsko delo Opis: Žilne opornice omogočajo neoviran krvni obtok. Pogosto se za material žilnih opornic uporablja zlitina niklja in titana, znana pod komercialnim imenom Nitinol. Ta spada v skupino materialov z oblikovnim spominom. Posebna značilnost teh materialov je pojav superelastičnosti. Magistrsko delo proučuje vpliv uporabe superelastičnega in linearno elastičnega materialnega modela na rezultate simulacije stiskanja obroča žilne opornice, ki je parametrično modeliran v programskem jeziku Python in z uporabo knjižnic projektov PyAnsys (PyMAPDL). Rezultati so osredotočeni na napetosti in radialno togost, kjer opazujemo reakcijsko silo. Numerična simulacija temelji na metodi končnih elementov in je izvedena v programu Ansys. Analiza ob različnih materialnih modelih primerja tudi vpliv diskretizacije modela z enodimenzionalnimi in trodimenzionalnimi končnimi elementi. Rezultati magistrskega dela ugotavljajo, da ima materialni model pomemben vpliv na pravilen opis napetosti ob stiskanju obroča žilne opornice kot tudi na vrednosti reakcijske sile. Opazimo, da različna diskretizacija ne vpliva na reakcijsko silo, povzroča pa razlike v napetosti med obema modeloma.
Ključne besede: žilna opornica, spominske zlitine, superelastičnost, Nitinol, numerična simulacija, metoda končnih elementov, Ansys, Python, PyAnsys
Objavljeno v DKUM: 27.02.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 32
 Celotno besedilo (1,94 MB) |
2. Razvoj sistema za nadzor vlažnosti v mikrookolici nanopreciznega robota s Peltierjevim elementomSmiljana Milošević, 2024, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu raziskujemo razvoj sistema za nadzor vlažnosti v mikrookolici nanopreciznega robota s Peltierjevim elementom. Cilj je bil ugotoviti, ali lahko Peltierjev element učinkovito regulira relativno vlažnost v komori za manipulacijo mikro objektov v nanorobotiki. Sistem uporablja senzorje za merjenje temperature in vlažnosti ter mikrokrmilnika Arduino in STM32 za vodenje sistema. Za upravljanje in prikaz rezultatov je bil razvit grafični vmesnik v programskem jeziku Python. Delo vključuje tudi modeliranje procesa in implementacijo PID regulatorja za optimizacijo nadzora vlažnosti.
Ključne besede: nanorobotika, Peltierjev element, Python, STM32, Ansys
Objavljeno v DKUM: 22.10.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 32
Celotno besedilo (24,76 MB) |
3. Razvoj sistema za nadzor parametrov baterije v dirkalniku formule študent : diplomsko deloLuka Rušnik, 2024, diplomsko delo Opis: Diplomsko delo se osredotoča na razvoj sistema za nadzor baterijskega sklopa v električnem dirkalniku Formule Študent. Cilj je ustvariti aplikacijo, ki bo preko CAN vodila spremljala parametre baterije, kot so napetost in temperatura, ter podatke prikazovala v grafičnem vmesniku. Ta sistem bo omogočil nadzor med polnjenjem baterije in zagotovil skladnost z varnostnimi standardi tekmovanja. Pri izdelavi je bilo pomembno upoštevati omejena sredstva ekipe, kar zahteva racionalno izbiro strojne in programske opreme.
Ključne besede: Formula Študent, CAN vodilo, Python, parameterm, baterija
Objavljeno v DKUM: 07.10.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 17
Celotno besedilo (1,22 MB) |
4. Optimizacija podatkov vremenskega modela z uporabo naprednih metod strojnega učenjaRene Rajzman, 2024, diplomsko delo Opis: Diplomsko delo prikazuje uporabo različnih kombinacij metod strojnega učenja, kot sta naključni gozd in gradientno povečevanje, ki jih ponuja Python knjižnica Sklearn, pri optimizaciji rezultatov vremenskih napovednih modelov. Obravnavani vremenski napovedni modeli se uporabljajo na področju elektroenergetskih sistemov za izračun dinamične termične meje daljnovodov. Končni sistem, ki za optimizacijo podatkov vremenskih napovednih modelov uporablja metode strojnega učenja, lahko izboljša natančnost izračunane termične meje, ki je ključnega pomena za dobro elektroenergetsko logistiko.
Ključne besede: strojno učenje, Python, DTR, vremenski modeli, optimizacija podatkov
Objavljeno v DKUM: 19.09.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 60
Celotno besedilo (3,32 MB) |
5. Razvoj računalniške igre »Finding Habo« s pomočjo knjižnice PygameMatej Habjanič, 2024, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu je bil prikazan razvoj računalniške igre "Finding Habo" s pomočjo knjižnice Pygame. Knjižnica je bila podrobneje spoznana od modulov, ki jih vsebuje, do njihove implementacije in uporabe. Prav tako je bil obravnavan programski jezik Python, v katerem deluje ta knjižnica. Predstavljeno je bilo tudi psihološko ozadje razvoja igre, pa tudi koncepti, ki so bili izdelani pri načrtovanju igre.
Ključne besede: Pygame, Python, razvoj igre, Finding Habo
Objavljeno v DKUM: 08.08.2024; Ogledov: 294; Prenosov: 73
Celotno besedilo (1,72 MB) |
6. Ocena odprtokodnega programskega okolja idaes za potrebe procesnega inženirstva : diplomsko delo visokošolskega strokovnega študijskega programa I. stopnjeZala Arih, 2024, diplomsko delo Opis: Diplomsko delo predstavlja uporabo programskega okolja IDAES za reševanje problemov v procesnem inženirstvu. Je programsko okolje, ki nam omogoča sinteze, optimizacije, reševanje problemov in mnogo več. Osredotočili smo se na dva primera in tri metode, ki zajemajo simulacijo, optimizacijo in dinamično optimizacijo, ki so ključne pri načrtovanju procesa. Programsko okolje omogoča vpogled v specifičen proces in nam poda rezultate, ki jih lahko z nadaljnjo optimizacijo in dinamično optimizacijo izboljšamo. Zaradi že vgrajenih knjižnic imamo veliko izbiro za načrtovanje in reševanje problemov. S pomočjo primerov simulacije, optimizacije in dinamične optimizacije predstavljamo sintakso modela.
V prvem primeru je zajeta simulacija in optimizacija proizvodnje benzena, kjer je cilj izboljšati učinkovitost celotnega procesa. Naslednji primer je proizvodnja natrijevega acetata, kjer s pomočjo programskega okolja najprej simuliramo izbrani proces in ga nato z optimizacijo in dinamično optimizacijo še nadgradimo in izboljšamo.
Dobljeni rezultati dela nakazujejo na to, da je programsko okolje primerno za načrtovanje procesov. Prednost je veliko število modelnih knjižnic, ki omogočajo reševanje problemov, izris grafov, modeliranje, simulacijo, vendar lahko pride do problema pri sami uporabi programskega okolja, saj programsko okolje zahteva določeno stopnjo razumevanja sintakse.
Ključne besede: IDAES, programsko okolje, Python, simulacija, optimizacija
Objavljeno v DKUM: 23.07.2024; Ogledov: 155; Prenosov: 41
Celotno besedilo (1,56 MB) |
7. Uporaba strojnega učenja za zaznavo kibernetskih napadov : magistrsko deloBenjamin Steiner, 2024, magistrsko delo Opis: Strojno učenje se vse več uporablja v povezavi z zaznavo kibernetskih napadov, saj lahko s tem načinom zaznamo tudi bolj napredne kibernetske napade kot z drugimi načini zaznave. Glavni element učenja algoritmov nadzorovanega strojnega učenja za katero koli domeno uporabe so ustrezno označeni učni podatki, prek katerih se algoritem uči in kasneje tudi deluje. Ne vemo pa, točno koliko podatkov ti algoritmi potrebujejo za učenje, da postanejo učinkoviti. V magistrskem delu je bila uporabljena podatkovna zbirka UNSW-NB15, ki vsebuje več milijonov paketkov simuliranega omrežnega prometa in devet različnih kibernetskih napadov, kjer je vsak paketek že označen kot običajen mrežni promet ali kibernetski napad. Izvedeno je bilo učenje sedmih najpogostejših algoritmov strojnega učenja pri različnih deležih uporabljenih podatkov, da se je lahko določilo, pri katerih deležih učnih podatkov se merjene metrike normalizirajo. Rezultati so pokazali, da se je v povprečju metrike izbranih algoritmov normaliziralo okoli 10 % uporabljenih učnih podatkov (8233 vnosov), kar lahko pripomore k izdelavi bolj učinkovitih algoritmov za zaznavo kibernetskih napadov.
Ključne besede: kibernetski napadi, strojno učenje, lokalna omrežja, Python, UNSW-NB15, magistrska dela
Objavljeno v DKUM: 05.07.2024; Ogledov: 170; Prenosov: 48
Celotno besedilo (1,41 MB) |
8. Izdelava spletne aplikacije za analiziranje nepremičninskih oglasovJan Dolenc, 2024, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu je opisan razvoj osnovne različice spletne aplikacije za analiziranje oglasov, ki so objavljeni na največjem nepremičninskem portalu v Sloveniji. Aplikacija uporabniku omogoča vpogled v zgodovino oglasa in analiziranje dogajanja na nepremičninskem trgu. Z uporabo sodobnih tehnologij želimo opolnomočiti povprečnega uporabnika, pri sprejemanju pomembnih življenjskih odločitev. V teoretičnem delu so najprej predstavljena uporabljena orodja, nato je v teoriji pojasnjeno delovanje aplikacije. V poglavju razvoj aplikacije je natančno opisan postopek izdelave vsake izmed komponent aplikacije: spletni pajek, skript za vnos podatkov, podatkovna baza, programski vmesnik in grafični uporabniški vmesnik. Po uspešnem razvoju je aplikacija bila preizkušena in povabljenih je bilo nekaj končnih uporabnikov, ki so jo ocenili.
Ključne besede: nepremičninski oglasi, spletna aplikacija, spletni pajek, Python, Angular
Objavljeno v DKUM: 30.05.2024; Ogledov: 175; Prenosov: 46
Celotno besedilo (6,28 MB) |
9. Implementacija algoritma klonske selekcije v Pythonu : diplomsko deloAndraž Peršon, 2024, diplomsko delo Opis: 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.
Ključne besede: algoritmi po vzoru iz narave, optimizacijski algoritem klonske selekcije, knjižnica NiaPy, Python
Objavljeno v DKUM: 01.03.2024; Ogledov: 511; Prenosov: 85
Celotno besedilo (1,05 MB) |
10. Ogrodje za samodejno načrtovanje športnih aktivnosti : magistrsko deloLuka Koprivc, 2023, magistrsko delo Opis: 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.
Ključne besede: obdelava podatkov, podatkovna znanost, python, športne aktivnosti
Objavljeno v DKUM: 12.10.2023; Ogledov: 461; Prenosov: 38
Celotno besedilo (4,30 MB) |
