|
|
Srovnání účinnosti simulačních metod při učení umělých neuronových sítí a inverzní analýze
Nezval, Michal ; Novák, Drahomír (oponent) ; Lehký, David (vedoucí práce)
Předkládaná práce se zabývá inverzní analýzou založenou na kombinaci umělých neuronových sítí a stochastických metod. Cílem je porovnat účinnost nové simulační metody Hierarchical Subset Latin Hypercube Sampling s klasickou metodou Monte Carlo a standardní metodou Latin Hypecube Sampling při učení neuronových sítí. Účinnost je porovnána pro různě složité neuronové sítě. Inverzní analýza je aplikována při identifikaci parametrů inženýrských úloh, což je demonstrováno na funkci poruchy rámu šikmé střechy a určení materiálových charakteristik u tříbodového ohybu. Na závěr práce je diskutována otázka, zda je metoda Hierarchical Subset Latin Hypercube alespoň stejně výkonná jako další dvě stochastické metody.
|
|
|
Pravděpodobnostní analýza zatížitelnosti železobetonového mostu z nosníků I-73
Nezval, Michal ; Šomodíková, Martina (oponent) ; Lehký, David (vedoucí práce)
Většina starších mostů na dálnicích a pozemních komunikací v České republice a ve světě byly navrženy dle předpisů lišících se od dnes platných norem. Zatížitelnost, klíčovou vlastnost mostů, je možné podle současných norem stanovit několika způsoby. V předložené diplomové práci je porovnávána nelineární analýza metodou konečných prvků s využitím deterministických metod a plně pravděpodobnostního přístupu. Analýza je provedena pro nosník I-73. Pro předpověď únosnosti po zbytek životnosti mostu je uvažován také vliv degradace betonu s případnou navazující korozí výztuže.
|
|
|
Pravděpodobnostní analýza zatížitelnosti železobetonového mostu z nosníků I-73
Nezval, Michal ; Šomodíková, Martina (oponent) ; Lehký, David (vedoucí práce)
Většina starších mostů na dálnicích a pozemních komunikací v České republice a ve světě byly navrženy dle předpisů lišících se od dnes platných norem. Zatížitelnost, klíčovou vlastnost mostů, je možné podle současných norem stanovit několika způsoby. V předložené diplomové práci je porovnávána nelineární analýza metodou konečných prvků s využitím deterministických metod a plně pravděpodobnostního přístupu. Analýza je provedena pro nosník I-73. Pro předpověď únosnosti po zbytek životnosti mostu je uvažován také vliv degradace betonu s případnou navazující korozí výztuže.
|
|
|
Srovnání účinnosti simulačních metod při učení umělých neuronových sítí a inverzní analýze
Nezval, Michal ; Novák, Drahomír (oponent) ; Lehký, David (vedoucí práce)
Předkládaná práce se zabývá inverzní analýzou založenou na kombinaci umělých neuronových sítí a stochastických metod. Cílem je porovnat účinnost nové simulační metody Hierarchical Subset Latin Hypercube Sampling s klasickou metodou Monte Carlo a standardní metodou Latin Hypecube Sampling při učení neuronových sítí. Účinnost je porovnána pro různě složité neuronové sítě. Inverzní analýza je aplikována při identifikaci parametrů inženýrských úloh, což je demonstrováno na funkci poruchy rámu šikmé střechy a určení materiálových charakteristik u tříbodového ohybu. Na závěr práce je diskutována otázka, zda je metoda Hierarchical Subset Latin Hypercube alespoň stejně výkonná jako další dvě stochastické metody.
|
host ::
RSS.