Iskanje po katalogu digitalne knjižnice

Opis: Skripta obravnavajo temeljne pristope optimizacije v inženirstvu s poudarkom na uporabi metahevrističnih metod, kot sta genetski algoritem (GA) in algoritem rojev delcev (PSO). Namenjena so študentom in inženirjem, ki želijo razumeti tako teoretično ozadje kot praktično implementacijo optimizacijskih algoritmov v okolju MATLAB. Vključujejo poglavja o enokriterijskih in večkriterijskih optimizacijskih problemih, obravnavajo omejitve, različne ciljne funkcije ter vizualizacijo rezultatov. Vsako poglavje vsebuje strukturirane vaje in naloge za samostojno delo, ki spodbujajo razumevanje delovanja algoritmov, oblikovanje optimizacijskih modelov in interpretacijo rešitev. Poseben poudarek je na razlagi parametrov algoritmov, primerjavi konvergence ter vplivu nastavitev na vedenje optimizacije. Skripta se zaključijo s pregledom značilnih testnih funkcij in primeri Pareto front za večkriterijsko optimizacijo. Zasnovana so tako, da tudi uporabniki brez poglobljenega matematičnega znanja lahko postopoma razvijejo intuicijo za uporabo optimizacijskih pristopov v realnih inženirskih problemih.
Ključne besede: metahevristične metode, genetski algoritem (GA), algoritem rojev delcev (PSO), eno- in večkriterijska optimizacija, MATLAB, inženirske aplikacije
Objavljeno v DKUM: 11.11.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 1
Celotno besedilo (5,96 MB)
Gradivo ima več datotek! Več...

Opis: V magistrski nalogi so predstavljeni razvoj in rezultati optimizacije novih 2D avksetičnih struktur z uporabo genetskega algoritma in metode končnih elementov. Razvita je optimizacijska zanka, s katero se strukture generirajo, simulirajo in ocenijo. Osnovna celica se v strukturo zloži po vnaprej določenem vzorcu. Mehanski odziv struktur je določen z linearno elastičnimi simulacijami, pri čemer se kot obremenitev uporabi pomik. Ker vse generirane strukture ne izkazujejo avksetičnega obnašanja, se za ločevanje dobrih in slabih uporabi matematična ocena.
Ključne besede: avksetični material, genetski algoritem, metoda končnih elementov, topološka optimizacija
Objavljeno v DKUM: 20.06.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 41
Celotno besedilo (12,16 MB)

Opis: Zemljine in kamnine na mestu, kjer so zgrajeni geotehnični objekti, predstavljajo inženirju negotov element, saj začetno napetostno stanje, predhodne obremenitve in razbremenitve ter prekonsolidacija zemljin niso znane. Prav tako se lastnosti zemljin spreminjajo v vertikalni in horizontalni smeri. Za upoštevanje raznih negotovosti pa se za načrtovanje konstrukcij uporabljajo verjetnostne analize. Za namene, da bi lahko upoštevali to negotovost, smo v doktorski disertaciji razvili celovit pristop za optimalno načrtovanje geotehničnih konstrukcij na podlagi verjetnosti porušitve in stroškov gradnje, z osredotočenostjo na večnamensko optimizacijo. Kadar načrtujemo konstrukcijo na podlagi verjetnosti porušitve, pravimo pristopu verjetnostna analiza ali angleško reliability based design (RBD). Naša razvita metodologija za optimizacijo uporablja genetski algoritem, ki je kodiran z realnimi števili. V doktorski disertaciji smo analizirali številne metode, ki se uporabljajo pri načrtovanju geotehničnih konstrukcij na podlagi verjetnosti porušitve, pri čemer smo predstavili teoretična izhodišča in na primeru horizontalnega zdrsa točkovnega temelja pokazali njihovo kompleksnost. Tako imenovana »razširjena RBD metoda« se je izkazala za inženirjem najbolj prijazno metodo, saj poda kakovostnejše informacije o zasnovi in o porušitvenih mehanizmih. V vseh treh aplikativnih primerih geotehničnih konstrukcij, to so težnostni podporni zid, geotermalni pilot in vpeta vitka oporna konstrukcija, smo pridobili detajlne podatke o kritičnih pogojih nosilnosti za porušitev, kar omogoča inženirjem, da preprečijo specifičen porušitveni mehanizem z dotično spremembo zasnove. V tem smislu smo postavili tudi glavno tezo doktorske disertacije, in sicer, da je možno razviti učinkovito metodologijo za načrtovanje geotehničnih konstrukcij na podlagi verjetnosti porušitve in z večnamensko optimizacijo. Analize in primerjave z načrtovanjem geotehničnih konstrukcij v skladu z Evrokodom, ki upošteva delne količnike varnosti, pa so pokazale, da je razvita metodologija bolj občutljiva na vse spremenljivke in robne pogoje, kar omogoča celovitejšo obravnavo konstrukcij in privede do optimalnih zasnov danih konstrukcij. Tako je bil z razvojem in preizkušanjem metodologije potrjen potencial le-te za praktično uporabo v inženirski praksi, kar bi lahko omogočalo dodatno analizo konstrukcij za večjo zanesljivost in bolj ekonomično gradnjo geotehničnih konstrukcij.
Ključne besede: Verjetnost porušitve, optimizacija, genetski algoritem, geotermalni piloti, geotehnične konstrukcije
Objavljeno v DKUM: 19.12.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 44
Celotno besedilo (5,60 MB)

Opis: K-means algoritem je eden najpopularnejših in najučinkovitejših algoritmov gručenja podatkov. Kljub temu algoritem predstavlja izziv, saj je občutljiv na začetno postavitev centroidov gruč. Zato lahko algoritem stremi k lokalnemu optimumu in ne h globalno optimalni rešitvi. Namen diplomskega dela je implementacija optimiziranega k-means algoritma, manj občutljivega na začetne centroide gruč, z uporabo genetskega algoritma. Delo se osredotoča na postopek gručenja in genetski algoritem. Implementacija je izvedena v programskem jeziku Python s knjižnico NiaPy. Na koncu so predstavljeni rezultati eksperimentov, kjer je izvedena primerjava standardnega in optimiziranega k-means algoritma na različnih podatkovnih množicah.
Ključne besede: gručenje, k-means, genetski algoritem, centroidi
Objavljeno v DKUM: 19.09.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 37
Celotno besedilo (1,34 MB)

Opis: V procesu izdelave magistrskega dela smo sprogramirali zvezni genetski algoritem, ki smo ga uporabili za optimizacijo parametrov PID regulatorja. Za preizkus delovanja algoritma smo replicirali industrijski proces regulacije izhodnega tlaka dveh zaporedno vezanih tlačnih posod in nelinearnega člena. V ta namen smo izdelali sistem vodenja s programom TIA Portal, za oddaljen dostop do procesa pa smo uporabili program KEPServerEX. Procesne odzive smo zajeli pred in po optimizaciji ter ugotovili, da je s predstavljenim optimizacijskim algoritmom mogoče optimizirati parametre PID regulatorja, ne da bi prekinili delovanje procesa.
Ključne besede: genetski algoritem, optimizacija, digitalni dvojček, PID regulator
Objavljeno v DKUM: 08.07.2022; Ogledov: 1012; Prenosov: 198
Celotno besedilo (3,33 MB)