Deep learning in Civil Engineering with Application to the Description of Concrete Morphology
The result's identifiers
Result code in IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21110%2F23%3A00382876" target="_blank" >RIV/68407700:21110/23:00382876 - isvavai.cz</a>
Result on the web
<a href="https://dspace.cvut.cz/handle/10467/110584" target="_blank" >https://dspace.cvut.cz/handle/10467/110584</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternative languages
Result language
čeština
Original language name
Hluboké učení ve stavebnictví s aplikací na popis morfologie betonu
Original language description
Tato bakalářská práce se zabývá rekonstrukcí struktury betonového průřezu s využitím neuronových sítí jako klasifikačního nástroje. V kapitole 1 je stručně popsán termín umělá inteligence, její vývoj a shrnutí metod materiálového výzkumu, které jsou v současnosti používány pro rekonstrukci struktur. V kapitole 2 je vysvětlen princip neuronových sítí vhodných pro klasifikaci dat, typy vrstev sítě a vliv jejich parametrů na trénování a úspěšnost modelu. Dále jsou zde popsány statistické a fyzikální deskriptory, na kterých je vyhodnocena úspěšnost rekonstrukce. Poslední kapitola 3 se zabývá samotnou rekonstrukcí vzorku. Je zde popsán způsob hledání optimální architektury modelu pro tento účel, a výsledek rekonstrukce provedený nejlepším modelem.
Czech name
Hluboké učení ve stavebnictví s aplikací na popis morfologie betonu
Czech description
Tato bakalářská práce se zabývá rekonstrukcí struktury betonového průřezu s využitím neuronových sítí jako klasifikačního nástroje. V kapitole 1 je stručně popsán termín umělá inteligence, její vývoj a shrnutí metod materiálového výzkumu, které jsou v současnosti používány pro rekonstrukci struktur. V kapitole 2 je vysvětlen princip neuronových sítí vhodných pro klasifikaci dat, typy vrstev sítě a vliv jejich parametrů na trénování a úspěšnost modelu. Dále jsou zde popsány statistické a fyzikální deskriptory, na kterých je vyhodnocena úspěšnost rekonstrukce. Poslední kapitola 3 se zabývá samotnou rekonstrukcí vzorku. Je zde popsán způsob hledání optimální architektury modelu pro tento účel, a výsledek rekonstrukce provedený nejlepším modelem.
Classification
Type
O - Miscellaneous
CEP classification
—
OECD FORD branch
20101 - Civil engineering
Result continuities
Project
<a href="/en/project/TH75020002" target="_blank" >TH75020002: Deep-Learning-Enabled On-Demand Design of Composite Microstructure: Application to Mechanical Metamaterials</a><br>
Continuities
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Others
Publication year
2023
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů