Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

SmartHangar: decision support system for aeronautical heritage protection

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21220%2F23%3A00373885" target="_blank" >RIV/68407700:21220/23:00373885 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://github.com/CVUT-FS-12110/SmartHangar" target="_blank" >https://github.com/CVUT-FS-12110/SmartHangar</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    SmartHangar: decision support system for aeronautical heritage protection

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The decision support system (DSS) for preserving aeronautical heritage, called SmartHangar, is engineered using a multiple-input and multiple-output (MIMO) decision tree model, operationalized through the scikit-learn library in Python. The input-output combinations for learning based on decision tree approach were defined by experts or by state-of-the-art knowledge. Data in SmartHangar undergo a rigorous preprocessing stage to ensure consistency and accuracy, applying moving average filters. After that a resampling is employed to standardize the temporal resolution across disparate data sources so that datasets are aligned to a uniform date-time format. The SmartHangar system incorporates a blend of robust and cutting-edge technologies within the scikit-learn library, namely PostgreSQL, PyCaret, and FastAPI. First, PostgreSQL, the database management system, is used for managing the complex and relational data structures that the DSS requires. PyCaret automates data-driven corrosion model training and evaluation for prediction of corrosion risk. At last, FastAPI is employed for building API to handle asynchronous requests efficiently for real-time data processing and responsiveness. The SmartHangar system gives off outcomes with actions to undertake for preserving the aeronautical heritage. These actions can be both invasive (refurbishment) and non-invasive (preventive). To facilitate the usage of the SmartHangar the Human-Machine Interface (HMI) is developed in the JavaScript framework Vue.js.

  • Název v anglickém jazyce

    SmartHangar: decision support system for aeronautical heritage protection

  • Popis výsledku anglicky

    The decision support system (DSS) for preserving aeronautical heritage, called SmartHangar, is engineered using a multiple-input and multiple-output (MIMO) decision tree model, operationalized through the scikit-learn library in Python. The input-output combinations for learning based on decision tree approach were defined by experts or by state-of-the-art knowledge. Data in SmartHangar undergo a rigorous preprocessing stage to ensure consistency and accuracy, applying moving average filters. After that a resampling is employed to standardize the temporal resolution across disparate data sources so that datasets are aligned to a uniform date-time format. The SmartHangar system incorporates a blend of robust and cutting-edge technologies within the scikit-learn library, namely PostgreSQL, PyCaret, and FastAPI. First, PostgreSQL, the database management system, is used for managing the complex and relational data structures that the DSS requires. PyCaret automates data-driven corrosion model training and evaluation for prediction of corrosion risk. At last, FastAPI is employed for building API to handle asynchronous requests efficiently for real-time data processing and responsiveness. The SmartHangar system gives off outcomes with actions to undertake for preserving the aeronautical heritage. These actions can be both invasive (refurbishment) and non-invasive (preventive). To facilitate the usage of the SmartHangar the Human-Machine Interface (HMI) is developed in the JavaScript framework Vue.js.

Klasifikace

  • Druh

    R - Software

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20205 - Automation and control systems

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    V - Vyzkumna aktivita podporovana z jinych verejnych zdroju

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2023

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Interní identifikační kód produktu

    SmartHangar - v1

  • Technické parametry

    Licenční ujednání o využití výsledku se řídí konsorciální smlouvou projektu s číslem 699523 "Consortium Agreement - PROtection and Conservation of Heritage AirCRAFT (PROCRAFT)“. Odpovědná osoba za ČVUT, FS je: doc. Ing. Jaromír Fišer, Ph.D., Technická 4, 160 00 Praha 6, Tel.: +42022435 3953, Email: Jaromir.Fiser@fs.cvut.cz

  • Ekonomické parametry

    Stanovení ceny SmartHangar: decision support system for aeronautical heritage protection se řídí konsorciální smlouvou "Consortium Agreement - PROtection and Conservation of Heritage AirCRAFT (PROCRAFT)" uvedenou v Technických parametrech.

  • IČO vlastníka výsledku

    68407700

  • Název vlastníka

    České vysoké učení technické v Praze v Praze, Fakulta strojní