Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

A comprehensive study: intracranial aneurysm detection via VGG16-Densenet hybrid deep learning on DSA images

Mummaneni Sobhana, Ravi Sasi Tilak, Bodedla Jashwanth, Vemulapalli Sree Ram, Jagathapurao Kowshik Varma

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska

|

2024

|

T. 14, nr 1

105--110

EN

An intracranial aneurysm is a swelling in a weak area of a brain artery. The main cause of aneurysm is high blood pressure, smoking, and head injury. A ruptured aneurysm is a serious medical emergency that can lead to coma and then death. A digital subtraction angiogram (DSA) is used to detect a brain aneurysm. A neurosurgeon carefully examines the scan to find the exact location of the aneurysm. A hybrid model has been proposed to detect these aneurysms accurately and quickly. Visual Geometry Group 16 (VGG16) and DenseNet are two deep-learning architectures used for image classification. Ensembling both models opens the possibility of using diversity in a robust and stable feature extraction. The model results assist in identifying the location of aneurysms, which are much less prone to false positives or false negatives. This integration of a deep learning-based architecture into medical practice holds great promise for the timely and accurate detection of aneurysms. The study encompasses 1654 DSA images from distinct patients, partitioned into 70% for training (1157 images) and 30% for testing (496 images). The ensembled model manifests an impressive accuracy of 95.38%, outperforming the respective accuracies of VGG16 (94.38%) and DenseNet (93.57%). Additionally, the ensembled model achieves a recall value of 0.8657, indicating its ability to correctly identify approximately 86.57% of true aneurysm cases out of all actual positive cases present in the dataset. Furthermore, when considering DenseNet individually, it attains a recall value of 0.8209, while VGG16 attains a recall value of 0.8642. These values demonstrate the sensitivity of each model to detecting aneurysms, with the ensemble model showcasing superior performance compared to its individual components.

PL

Tętniak wewnątrzczaszkowy to obrzęk w słabym obszarze tętnicy mózgowej. Główną przyczyną tętniaka jest wysokie ciśnienie krwi, palenie tytoniu i uraz głowy. Pęknięcie tętniaka jest poważnym stanem nagłym, który może prowadzić do śpiączki, a następnie śmierci. W celu wykrycia tętniaka mózgu stosuje się cyfrową angiografię subtrakcyjną (DSA). Neurochirurg dokładnie bada skan, aby znaleźć dokładną lokalizację tętniaka. Zaproponowano model hybrydowy do dokładnego i szybkiego wykrywania tych tętniaków. Visual Geometry Group 16 (VGG16) i DenseNet to dwie architektury głębokiego uczenia wykorzystywane do klasyfikacji obrazów. Połączenie obu modeli otwiera możliwość wykorzystania różnorodności w solidnej i stabilnej ekstrakcji cech. Wyniki modelu pomagają w identyfikacji lokalizacji tętniaków, które są znacznie mniej podatne na fałszywie dodatnie lub fałszywie ujemne. Ta integracja architektury opartej na głębokim uczeniu się z praktyką medyczną jest bardzo obiecująca dla szybkiego i dokładnego wykrywania tętniaków. Badanie obejmuje 1654 obrazów DSA od różnych pacjentów, podzielonych na 70% do treningu (1157 obrazów) i 30% do testowania (496 obrazów). Złożony model wykazuje imponującą dokładność 95,38%, przewyższając odpowiednie dokładności VGG16 (94,38%) i DenseNet (93,57%). Dodatkowo, złożony model osiąga wartość pełności 0,8657, co wskazuje na jego zdolność do prawidłowej identyfikacji około 86,57% prawdziwych przypadków tętniaka spośród wszystkich rzeczywistych pozytywnych przypadków obecnych w zbiorze danych. Ponadto, biorąc pod uwagę DenseNet indywidualnie, osiąga on wartość pełności 0,8209, podczas gdy VGG16 osiąga wartość pełności 0,8642. Wartości te pokazują czułość każdego modelu w wykrywaniu tętniaków, przy czym model zespołowy wykazuje lepszą wydajność w porównaniu z jego poszczególnymi komponentami.

2

Analysis of bridge structure selection using a hybrid decision-making technique

Jakiel Przemysław, Fabianowski Dariusz

Archives of Civil Engineering

|

2024

|

Vol. 70, nr 3

579--593

EN

Implementation of sustainability principles in civil engineering has increased the substantive range of bridge engineering. The consideration of additional criteria, in particular ecological and social ones, requires the design process to be supported by appropriate tools. It refers especially to large bridge elements which affect their load-bearing capacity, e.g. girders or decks. The aim of this paper is to develop an original MCDA (Multi-Criteria Decision Analysis) method as a potential tool to support a decision-making process in the selection of material and design alternatives for bridge main girders. Therefore, an advanced hybrid algorithm was created consisting of the following methods: EA FAHP+FDEMATEL+ZUM (Extent Analysis Fuzzy Analytic Hierarchy Process + Fuzzy Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory + Zero Unitarization Method), applied at the structure design stage. The pre-dimensioned alternatives selected for analysis were then subjected to an evaluation process based on a complex set of criteria arranged in a hierarchical control structure (HCS). The algorithm has been applied based on the example of a medium span slab-and-girder bridge, assuming 6 alternative concepts of girders, different in material and dimensions. The hybrid method was compared with the EA FAHP method. Analysis results obtained based on judgments from 3 teams of Decision Makers (DM) indicate effectiveness of the proposed algorithm and its practical aspect, which may contribute to improved quality and safety of bridge structures.

PL

Celem artykułu jest opracowanie oryginalnej metody MCDA, jako narzędzia wspierającego proces podejmowania decyzji przy wyborze wariantów materiałowo-konstrukcyjnych mostowych dźwigarów głównych. W związku z tym stworzono zaawansowany algorytm hybrydowy, składający się z metod EA FAHP + FDEMATEL + MUZ (Metoda Unitaryzacji Zerowanej), stosowany na etapie projektowania konstrukcji. Rozpoznanie literatury z przedmiotowego zagadnienia wskazuje na brak publikacji. Wybrane do celów analizy, uprzednio zwymiarowane warianty zostały następnie poddawane procesowi oceny na podstawie złożonego zbioru kryteriów, transponowanych na sterującą strukturę hierarchiczną (HCS). Aplikację algorytmu wykonano na przykładzie mostu płytowo-belkowego o średniej rozpiętości przęsła, przyjmując 6 alternatywnych koncepcji dźwigarów. Uzyskane wyniki analizy, porównane z metodą EA FAHP wskazują na efektywność proponowanego algorytmu oraz jego aspekt praktyczny, mogący się przyczynić do podniesienia jakości i bezpieczeństwa konstrukcji mostowych. Do głównych cech proponowanego modelu należy zaliczyć: strukturę sterującą HCS, umożliwiającą szybkie dostosowanie algorytmu do zmian wymogów technicznych i uwarunkowań rynkowych, możliwość uwzględnienia w procesie projektowania nietypowych rozwiązań, np. dźwigarów kompozytowych, uniwersalność w zastosowaniu dla innych rodzajów konstrukcji budowlanych. Za najbardziej znaczący wkład niniejszych badań uznano uwzględnienie interakcji pomiędzy kryteriami. Charakteryzuje je niezmienność w funkcji czasu, osiągana jako efekt długoterminowy dzięki agregacji ocen.

3

A hybrid deep learning framework for modeling the short term global horizontal irradiance prediction of a solar power plant in India

Rajaprasad S. V. S., Mukkamala Rambabu

Polityka Energetyczna

|

2023

|

T. 26, z. 3

101--116

EN

The rapid development of grid integration of solar energy in developing countries like India has created vital concerns such as fluctuations and interruptions affecting grid operations. Improving the consistency and accuracy of solar energy forecasts can increase the reliability of the power grid. Although solar energy is available in abundance around the world, it is viewed as an unpredictable source due to uncertain fluctuations in climate conditions. Global horizontal irradiance (GHI) prediction is critical to efficiently manage and forecast the power output of solar power plants. However, developing an accurate GHI forecasting model is challenging due to the variability of weather conditions over time. This research aims to develop and compare univariate LSTM models capable of predicting GHI in a solar power plant in India over the short term. The present study introduces a deep neural network-based (DNN) hybrid model with a combination of convolutional neural network bi-directional long short-term memory (CNN BiLSTM) to predict the one minute interval GHI of a solar power plant located in the southern region of India. The model’s effectiveness was tested using data for the month of January 2023. In addition, the results of the hybrid model were compared to the long short-term memory (LSTM) and BiLSTM deep-learning (DL) models. It has been observed that the proposed hybrid model framework is more accurate compared to the LSTM and BiLSTM architectures. Finally, a GHI prediction tool was developed to understand the trend of the results.

PL

Szybki rozwój integracji energii słonecznej z siecią elektroenergetyczną w krajach rozwijających się, takich jak Indie, wywołał istotne obawy, m.in. związane z wahaniami i przerwami wpływającymi na działanie sieci. Poprawa spójności i dokładności prognoz dotyczących energii słonecznej może zwiększyć niezawodność sieci energetycznej. Chociaż energia słoneczna jest dostępna w dużych ilościach na całym świecie, jest ona postrzegana jako nieprzewidywalne źródło ze względu na niepewne wahania warunków klimatycznych. Prognozowanie globalnego natężenia napromienienia horyzontalnego (GHI) ma kluczowe znaczenie dla efektywnego zarządzania i prognozowania mocy elektrowni słonecznych. Jednak opracowanie dokładnego modelu prognozowania GHI jest trudne ze względu na zmienność warunków pogodowych w czasie. Badania te mają na celu opracowanie i porównanie modeli LSTM zdolnych do przewidywania GHI w elektrowni słonecznej w Indiach w krótkim czasie. W niniejszym badaniu wprowadzono hybrydowy model oparty na głębokiej sieci neuronowej (DNN) z kombinacją dwukierunkowej konwolucyjnej sieci neuronowej z długą pamięcią krótkotrwałą (CNN BiLSTM) w celu przewidywania jednominutowych interwałów GHI elektrowni słonecznej zlokalizowanej w południowym regionie Indii. Skuteczność modelu została przetestowana przy użyciu danych za styczeń 2023 roku. Ponadto wyniki modelu hybrydowego porównano z modelami uczenia głębokiego (DL) z długą pamięcią krótkotrwałą (LSTM) i BiLSTM. Zaobserwowano, że proponowany model hybrydowy jest dokładniejszy w porównaniu do architektur LSTM i BiLSTM. Ostatecznie opracowano narzędzie do przewidywania GHI, aby zrozumieć trend wyników.

4

A hybrid model of analytical network process and mixed-integer programming for selecting restaurant food supplier

Silalahi Agustinus, Sukwadi Ronald, Vanessa Vanessa, Le Minh-Thai, Thu Nguyen Thi Bich

Mathematica Applicanda

|

2023

|

Vol. 51, no. 1

13--31

EN

Supplier selection is one of the essential processes of procurement in every business, including restaurants. Having good suppliers for restaurants is almost as important as having the best quality food. Many suppliers of food and beverages in Indonesia make it difficult for restaurant owners to choose the best. Therefore, determining the appropriate criteria for selecting suppliers and measuring the performance of suppliers is very crucial. This research aims to achieve maximum quality of raw material procurement in Sushi Man Restaurant, Kelapa Gading. The hybrid model is built using the Analytical Network Process (ANP) method and integrated with Mixed-Integer Programming (MIP) to be solved with Super Decision and LINGO software. The objectives of this hybrid model are to maximize performance and minimize procurement costs. The result shows that the optimum solution for salmon suppliers is PT. Indoguna Utama and PT. Ruangan Pendingin Indonesia, for chukka wakame’s supplier are PT. Indosps Bogatama Sukses and CV. Mulia Kencana, and for chukka idako’s supplier are PT. Indosps Bogatama Sukses and CV. Mulia Kencana. The other suppliers can still be used for the procurement in Sushi Man Restaurant, but their performance needs to be improved.

PL

Wybór dostawców jest jednym z podstawowych problemów decyzyjnych dla projektu wykorzystującego różne półprodukty i surowce. Widać to wyraźnie w przypadku restauracji. Posiadanie odpowiednich dostawców dla restauracji wiąże się z terminowym dostarczaniem surowców o odpowiedniej jakości. Wielu dostawców żywności i napojów w Indonezji utrudnia właścicielom restauracji wybór najlepszego. Dlatego ważne jest ustalenie odpowiednich kryteriów wyboru dostawców i ocena ich skuteczności. Przedstawione badania mają na celu osiągnięcie maksymalnej jakości pozyskiwanych surowców dla przykładowych restauracji. W artykule podano przykład restauracji: Sushi Man i Kelapa Gading. Do analitycznego modelowania problemu wykorzystano model hybrydowy. Model hybrydowy zbudowany jest metodą analitycznego procesu sieciowego (ANP), zintegrowanego z mieszanym programowaniem całkowitoliczbowym (MIP). Rozwiązanie problemu dla tak skonstruowanego modelu można przeprowadzić za pomocą dostępnego oprogramowania do rozwiązywania zadań badań operacyjnych. W przykładzie zawartym w pracy wykorzystano oprogramowanie: Super Decision oraz LINGO. Autorzy postawili sobie za cel maksymalizację efektywności dostawców i minimalizację kosztów zaopatrzenia. Zaprezentowane wyniki pokazują, jak praktycznie wykorzystać takie podejście do problemu.

5

Performance optimization through hybrid modelling : an application to dengue disease

Wijesinghe Khisal, Perera Suresh, Attanayake Chulanee

Computer Science and Mathematical Modelling

|

2023

|

No. 17

23--27

EN

Although, Dengue virus could be prevented through responsible human actions, it has become a serious threat to mankind. This study was intended to increase the prediction accuracy of dengue transmission using hybrid models. After forecasting with Grey Forecasting Model, Growth Curve Model, Alpha Sutte Indicator and Generalized Additive Model, the models with the best prediction accuracy were determined through lowest Mean Absolute Percentage Error (MAPE) recorded in error calculation. Accordingly, a hybrid model was developed, by using a weighted average method as a coupling technique. Through the calculations and the analysis carried out, Alpha Sutte Indicator and the Generalized Additive Model were chosen to develop the Hybrid Model. The model enhances the prediction accuracy for most of the regions in Sri Lanka. Forecasting dengue transmission accurately is important to allocate medical personnel and equipment, conduct effective environmental management and awareness programs and chemical vector controlling in correspondence to the rising figures of dengue patients.

PL

Chociaż wirusowi dengi można zapobiec poprzez odpowiedzialne działania człowieka, stał się on poważnym zagrożeniem dla ludzkości. Celem pracy było zwiększenie dokładności przewidywania transmisji dengi przy wykorzystaniu modeli hybrydowych. Po prognozowaniu za pomocą modelu prognozowania Graya, modelu krzywej wzrostu, wskaźnika Alpha Sutte i uogólnionego modelu addytywnego, określono modele o najlepszej dokładności przewidywania poprzez najniższy średni bezwzględny błąd procentowy (MAPE) zarejestrowany w obliczeniach błędu. W związku z tym opracowano model hybrydowy, wykorzystując metodę średniej ważonej jako technikę łączenia. Na podstawie przeprowadzonych obliczeń i analiz wybrano wskaźnik Alpha Sutte i uogólniony model addytywny do opracowania modelu hybrydowego. Model zwiększa dokładność przewidywań dla większości regionów Sri Lanki. Dokładne prognozowanie przenoszenia się dengi jest ważne, aby przydzielić personel i sprzęt medyczny, przeprowadzić skuteczne programy zarządzania środowiskowego i podnoszenia świadomości, a także kontrolować wektory chemiczne w odpowiedzi na rosnącą liczbę pacjentów z dengą.

6

Metody szacowania wskaźnika nagromadzenia odpadów służącego do określenia lokalnego potencjału energetycznego z odpadów komunalnych na terenie gmin w Polsce

Nęcka Krzysztof, Szul Tomasz

Przegląd Elektrotechniczny

|

2022

|

R. 98, nr 12

258--261

PL

W pracy sprawdzono przydatność wybranych metod prognostycznych do szacowania lokalnego wskaźnika ilości generowanych odpadów komunalnych a tym samym potencjału energetycznego odpadów, które będą mogły być wykorzystane w instalacjach termicznego przetwarzania odpadów. Prognozy stawiano w oparciu o metody: sztucznych sieci neuronowych (ANN), drzewa regresyjne (CART), wielozmienną regresję adaptacyjną z użyciem funkcji sklejanych (MARS), losowy las dla regresji (RFR), teorii zbiorów przybliżonych (RST), wzmacniane drzewa regresyjne (SRT) a także metody kombinowane będące połączeniem kilku metod prognostycznych.

EN

In this paper, the usefulness of selected forecasting methods was tested to estimate the local rate of municipal waste generation, and thus the energy potential of waste, which can be utilised in thermal waste treatment plants. Forecasts were made on the basis of the following methods: artificial neural networks (ANN), regression trees (CART), multivariate adaptive regression with glued functions (MARS), random forest for regression (RFR), rough set theory (RST), boosted regression trees (SRT), and combined methods which are a combination of several forecasting methods.

7

Hybrid support vector regression models with algorithm of innovative gunner for the simulation of groundwater level

Roshni Thendiyath, Mirzania Ehsan, Hasanpour Kashani Mahsa, Bui Quynh-Anh Thi, Shamshirband Shahab

Acta Geophysica

|

2022

|

Vol. 70, no 4

1885--1898

EN

Groundwater level time series is a prime factor for variety of groundwater studies and is of great significance for the management of groundwater resources. Quality control of groundwater level observations is essential for hydrological applications. Artificial Intelligent techniques deal with highly nonlinear interactions and complex hydrological process and hence can be a better alternative for groundwater level prediction. In this research, the performances of Support Vector Regression (SVR) and SVR ensembled with metaheuristic Algorithm of Innovative Gunner (AIG) models were evaluated in simulating the monthly groundwater level of the Shabestar plain during the period 2001–2019. The 80 and 20% of the monthly dataset were used for training and testing the developed models. The efficiency of the developed models was compared using different statistical indices including correlation coefficient (R), Nash–Sutcliffe Efficiency (NSE) coefficient, Root-Mean-Square Error (RMSE), RMSE-observation standard deviation ratio (RSR) and Legates & McCabe’s Index (ELM). The results showed that the hybrid model (SVR-AIG) generates accurate estimations in combinatory patterns. Moreover, among the SVR and SVR-AIG models with different input scenarios, the SVR-AIG model showed best results for scenario 6 (M6) in both the training stage (R=0.995, NSE=0.99, RMSE=0.151 (m), RSR=0.096 and ELM =0.916) and the testing stage (R=0.941, NSE=0.879, RMSE=0.146 (m), RSR=0.346 and ELM =0.660). The hybrid SVR-AIG model is shown to be more accurate and robust than the SVR models, providing a novel capability to capture unknown time-varying dependencies. In general, the results of the proposed model are promising and it provides a reliable insight for water resources planners in conducting future research of groundwater resources.

8

Electric arc models with non-zero residual conductance and with increased energy dissipation

Sawicki Antoni

Archives of Electrical Engineering

|

2021

|

Vol. 70, nr 4

819--834

EN

This paper describes modifications of the Mayr and Cassie models of the electric arc. They include the phenomena of increased heat dissipation and non-zero residual conductance when the current passes through zero. The modified models are combined into a new hybrid model connecting them in parallel and activated by a weight function. Two cases of functional dependence of models on current intensity and instantaneous conductance are considered. Mathematical models in differential and integral forms are presented. On their basis, computer macromodels are created and simulations of processes in circuits with arc models are performed. The families of static and dynamic arc voltage and current characteristics are presented.

9

Hybrid predictions of the homogenous properties’ market value with the use of ann

Anysz Hubert, Podwórna Monika, Ibadov Nabi, Lennerts Kunibert, Dikarev Kostiantyn

Archives of Civil Engineering

|

2021

|

Vol. 67, nr 1

285--301

EN

The homogenous properties – as flats are – have the set of key features that characterizes them. The area of a flat, the number of rooms and storey number where it is located, the technical state of a building, and the state of the vicinity of the blocks of flats assessed. The database comprises 222 flats with their transaction prices on the secondary estate market. The analysed flats are located in a certain quarter of Wrocław city in Poland. The database is large enough to apply machine learning for successful price predictions. Their close locations significantly lower the influence of clients’ assessments of the attractiveness of the location on the flat’s price. The hybrid approach is applied, where classifying precedes the solution of the regression problem. Dependently on the class of flats, the mean absolute percentage error achieved through the calculations presented in the article varies from 4,4 % to 7,8 %. In the classes of flats where the number of cases doesn’t allow for machine predicting, multivariate linear regression is applied. The reliable use of machine learning tools has proved that the automated valuation of homogenous types of properties can produce price predictions with the error low enough for real applications.

PL

Wycena nieruchomości jest złożonym procesem. Rzeczoznawca majątkowy musi być biegły zarówno w naukach ekonomicznych, prawnych, jak i technicznych. W praktyce często zdarzają się przypadki, w których konieczne jest poznanie zakresu wartości nieruchomości w krótkim czasie. Zautomatyzowane modele wyceny (AVM) są kwestionowane przez praktyków, ale nie oznacza to, że nie należy szukać nowych metod wyceny, innych niż te określone w Rozporządzeniu Rady Ministrów z dnia 21 września 2004 r. w sprawie wyceny nieruchomości i sporządzania operatu szacunkowego. Do określenia wartości rynkowej nieruchomości zdefiniowanej w Ustawie z dnia 21 sierpnia 1997 r o gospodarce nieruchomościami, jako „szacunkowa kwota, jaką w dniu wyceny można uzyskać za nieruchomość w transakcji sprzedaży zawieranej na warunkach rynkowych pomiędzy kupującym a sprzedającym, którzy mają stanowczy zamiar zawarcia umowy, działają z rozeznaniem i postępują rozważnie oraz nie znajdują się w sytuacji przymusowej”, najczęściej stosowaną metodą wyceny jest podejście porównawcze polegające na szacowaniu wartości na podstawie ostatnich danych sprzedaży innych podobnych nieruchomości na rynku lokalnym. Takie podejście wymaga aktywnego, rozwiniętego oraz w miarę stabilnego rynku. Rzeczoznawca majątkowy analizuje ceny transakcyjne nieruchomości, które w wystarczającym stopniu są podobne do nieruchomości wycenianej. Analiza atrybutów nieruchomości polega na badaniu nieruchomości pod względem trwałych cech, które mają znaczący wpływ na wartość, w szczególności lokalizację obiektu, jego powierzchnię, położenie w budynku, stan techniczny. W pracy przenalizowano próbkę 222 nieruchomości lokalowych, które były przedmiotem obrotu na wrocławskim rynku wtórnym. Lokalny rynek nieruchomości przyjęto jako nieruchomości lokalowe o powierzchni użytkowej z przedziału od 15 do 95 m2, w budynkach o stanie dobry lub średnim, z obrębu Grabiszyn dzielnicy Fabryczna miasta Wrocław. W pracy przyjęto dwuletni okres analizy, ze względu na w miarę stabilny rynek w okresie 2013-2014 nie uwzględniono czynnika czasu - przyjęto zerowy trend czasowy dla transakcji wolnorynkowych.

10

Wpływ zaburzeń łuku na oddziaływanie odbiornika plazmowego gliding arc na sieć zasilającą

Sawicki Antoni, Gryś Sławomir

Przegląd Elektrotechniczny

|

2020

|

R. 96, nr 5

59--62

PL

Przeanalizowano źródła zaburzeń zjawisk fizycznych powstające podczas pracy plazmotronu gliding arc. Podano uzasadnienie stosowania zmodyfikowanego modelu Woronina łuku elektrycznego do symulacji procesów elektrycznych w obwodzie z plazmotronem. Ze względu na wprowadzoną postać hybrydową modelu możliwe było odwzorowywanie charakterystyk dynamicznych kolumny plazmowej w warunkach szerokiego zakresu zmian prądu zasilającego. W symulacjach uwzględniono dynamikę zmian długości kolumny i działające na nią zaburzenia losowe. Na podstawie przeprowadzonych symulacji wykazano efektywność stosowania opracowanych makromodeli łuku z wykorzystaniem postaci różniczkowej i całkowej. Zbadano wpływ plazmotronu na sieć zasilającą w warunkach stosowania różnego rzędu filtrów biernych LC.

EN

The sources of disturbances of physical phenomena arising during the operation of the gliding arc plasmotron were analyzed. The rationale for using a modified Voronin model of an electric arc to simulate electrical processes in a circuit with a plasmotron is given. Due to the introduced hybrid form of the model, it was possible to consider the dynamic characteristics of the plasma column in conditions of a wide range of supply current changes. The simulations took into account the dynamics of column length changes and random disturbances acting on it. Based on the simulations carried out, the effectiveness of using the developed macromodels of the arc with the use of differential and integral forms was demonstrated. The effect of the plasmotron on the power supply network was tested under the conditions of using a different order of passive LC filters.

11

River/stream water temperature forecasting using artifcial intelligence models: a systematic review

Zhu Senlin, Piotrowski Adam P.

Acta Geophysica

|

2020

|

Vol. 68, no. 5

1433--1442

EN

Water temperature is one of the most important indicators of aquatic system, and accurate forecasting of water temperature is crucial for rivers. It is a complex process to accurately predict stream water temperature as it is impacted by a lot of factors (e.g., meteorological, hydrological, and morphological parameters). In recent years, with the development of computational capacity and artifcial intelligence (AI), AI models have been gradually applied for river water temperature (RWT) forecasting. The current survey aims to provide a systematic review of the AI applications for modeling RWT. The review is to show the progression of advances in AI models. The pros and cons of the established AI models are discussed in detail. Overall, this research will provide references for hydrologists and water resources engineers and planners to better forecast RWT, which will beneft river ecosystem management.

12

Mathematical Model of an Electric Arc in Differential and Integral Forms With the Plasma Column Radius as a State Variable

Sawicki Antoni

Acta Energetica

|

2020

|

nr 2

57--64

EN

The preliminary assumptions necessary to create a known mathematical model of an electric arc with a radius as a state variable are described. Besides the differential form, the integral form of this model is also presented. A hybrid model of an arc in the differential and integral forms has also been created. Weighting functions depending either on the current or on the resultant conductance were used. The presented mathematical models' performance in mapping the voltage-current characteristics of an electric arc in various current change ranges was examined in simulation.

PL

Opisano założenia wstępne niezbędne do utworzenia znanego modelu matematycznego łuku elektrycznego o promieniu jako zmiennej stanu. Oprócz postaci różniczkowej zaprezentowano także postać całkową tego modelu. Utworzono także model hybrydowy łuku w postaciach różniczkowej i całkowej. Zastosowano funkcje wagowe zależne albo od natężenia prądu, albo od wypadkowej konduktancji. W sposób symulacyjny zbadano efektywność stosowania zaprezentowanych modeli matematycznych do odwzorowania charakterystyk napięciowo-prądowych łuku elektrycznego w różnych zakresach zmian wartości prądu.

13

Model hybrydowy łuku do badania oddziaływania odbiornika plazmowego gliding arc na sieć zasilającą

Sawicki Antoni, Gryś Sławomir

Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej

|

2019

|

Nr 67

123--127

PL

Na podstawie analizy warunków pracy plazmotronu gliding arc zaproponowano zastosowanie zmodyfikowanego modelu Woronina łuku elektrycznego do symulacji procesów w układzie zasilania łuku. Postać hybrydowa modelu umożliwia jego wykorzystanie w szerokim zakresie prądu roboczego. Ponadto model ten uwzględnia dynamikę zmian długości kolumny plazmowej. Przeprowadzone symulacje wykazały efektywność stosowania opracowanego makromodelu oraz umożliwiły zbadanie wpływu plazmotronu na sieć zasilającą w warunkach braku i stosowania różnego rzędu filtrów biernych.

EN

Based on the analysis of the operating conditions of the gliding arc plasmotron, a modified Voronin model of the electric arc was proposed to simulate processes in the arc power supply system. The hybrid form of the model allows its use in a wide range of supply current. In addition, this model takes into account the dynamics of length changes of the arc column. The simulations showed the effectiveness of using the developed macromodel and allowed the study of the impact of the plasmotron on the power supply network under the conditions of using different passive LC filters inserted before transformer. The main conclusions are as follows: higher filter rank increases the device's on-off current and at the same time reduces the start voltage on the filter; the higher the filter rank, the greater the attenuation of voltage changes - the waveform has a milder shape by reducing fighter frequencies. The possible future work can be quantitative analysis of energy quality for results of simulations and real measurements with experimental stand including filter, transformer and gliding plasmotron.

14

A hybrid model for modelling the salinity of the Tafna River in Algeria

Houari Khemissi, Hartani Tarik, Remini Boualem, Lefkir Abdelouhab, Abda Leila, Heddam Salim

Journal of Water and Land Development

|

2019

|

no. 40

127--135

EN

In this paper, the capacity of an Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System (ANFIS) for predicting salinity of the Tafna River is investigated. Time series data of daily liquid flow and saline concentrations from the gauging station of Pierre du Chat (160801) were used for training, validation and testing the hybrid model. Different methods were used to test the accuracy of our results, i.e. coefficient of determination (R2), Nash–Sutcliffe efficiency coefficient (E), root of the mean squared error (RSR) and graphic techniques. The model produced satisfactory results and showed a very good agreement between the predicted and observed data, with R2 equal (88% for training, 78.01% validation and 80.00% for testing), E equal (85.84% for training, 82.51% validation and 78.17% for testing), and RSR equal (2% for training, 10% validation and 49% for testing).

PL

W pracy badano zdolność systemu wnioskowania rozmytego opartego na adaptacyjnej sieci (ANFIS) do przewidywania zasolenia rzeki Tafna. Do trenowania, oceny i testowania modelu hybrydowego wykorzystano serie pomiarów dobowych przepływów płynu i stężeń soli ze stacji pomiarowej w Pierre du Chat (160801). Dokładność wyników testowano za pomocą: współczynnika determinacji (R2), współczynnika wydajności Nasha–Sutcliffe’a (E), pierwiastka średniego błędu kwadratowego (RSR) i technik graficznych. Model dał zadowalające wyniki i wykazywał dobrą zgodność między danymi obserwowanymi a przewidywanymi: R2 (88% w przypadku uczenia sieci, 78.01% walidacji i 80.00% testowania), E (85.84% w przypadku uczenia sieci, 82.51% walidacji i 78.17% testowania) i RSR (2% w przypadku uczenia sieci, 10% walidacji i 49% testowania).

15

Mathematical differential and integral models in the macromodelling of electric arc using voltage and current controlled sources. Part 1. Variants of electric arc macromodels obtained from various forms of differential or integral equations

Sawicki Antoni

Biuletyn Instytutu Spawalnictwa w Gliwicach

|

2019

|

Vol. 63, No. 6

59--66

EN

The article presents justification for creating mathematical models of electric arc in differential and integral forms as well as discusses simple variants of classic mathematical arc models with indefinite or unreduced ignition voltage and variants of modified mathematical arc models with specified or reduced ignition voltage. In addition, the article discusses hybrid mathematical models of electric arc in differential and integral forms. and presents the above-named variants in the non-rationalised form (with function dependencies determined by arc current) and in the rationalised form (with functional dependencies determined by column conductance). The effectiveness of various macromodels was verified by simulating processes in circuits with electric arc.

PL

Podano uzasadnienie tworzenia modeli matematycznych łuku elektrycznego o postaciach różniczkowej i całkowej. Rozpatrzono proste warianty klasycznych modeli matematycznych łuku z nieokreślonym lub niezredukowanym napięciem zapłonu, a także warianty zmodyfikowanych modeli matematycznych łuku z określonym lub zredukowanym napięciem zapłonu. Ponadto rozpatrzono modele matematyczne hybrydowe łuku elektrycznego w postaciach różniczkowej i całkowej. Tu także przedstawiono je w formie niezracjonalizowanej (o parametrach zależnych od natężenia prądu łuku) i w formie zracjonalizowanej (o parametrach zależnych od konduktancji kolumny). Efektywność działania różnych makromodeli sprawdzono wykonując symulacje procesów w obwodach z łukami elektrycznymi.

16

Racjonalizacje modeli hybrydowych łuku elektrycznego

Sawicki A.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2017

|

R. 93, nr 11

198--203

PL

Opisano podstawowe wady klasycznych i zmodyfikowanych modeli hybrydowych kolumny łuku elektrycznego, których nieliniowe funkcje zależą bezpośrednio i bezinercyjnie od chwilowego natężenia prądu. Zaprezentowano zracjonalizowane modele hybrydowe, których wszystkie nieliniowe funkcje zależą od konduktancji chwilowej kolumny. Na podstawie przeprowadzonych symulacji procesów w obwodzie z różnymi modelami hybrydowymi łuku wykazano, że proponowana racjonalizacja nie wprowadza znacznych ulepszeń do możliwości odwzorowania łuku, lecz może ułatwić właściwą interpretację procesów zgodnie z ich naturą fizyczną w kolumnie łuku. Ponadto zbadano efektywność wykorzystania metod całkowej i widmowej do wyznaczania parametrów podmodeli składowych (Mayra i Cassiego) modelu hybrydowego łuku.

EN

Fundamental flaws of classical and modified hybrid models of electrical arc column have been described, nonlinear functions of which rely directly and noninertly on momentary current. Rationalized hybrid models have been presented, all nonlinear functions of which rely on momentary column conductance. Based on conducted simulations of processed in a circuit with various hybrid arc models it has been proven that proposed rationalization doesn't introduce significant improvements to the possibility of arc representation, but it can simplify correct interpretation of processed according to their physical nature in arc column. Moreover, effectiveness of using integral and spectral methods for determining parameters of component submodels (Mayr and Cassie) of hybrid arc model has been researched.

17

Hybrid Models of Electric Arc with Improved Dynamic Characteristics in Wide Ranges of Changes in Bipolar Current Value

Sawicki A.

Biuletyn Instytutu Spawalnictwa w Gliwicach

|

2017

|

Vol. 61, No. 2

38--43

EN

The article discusses the limitations of the Mayr and Cassie linear models and of the Mayr generalized model accompanying the precise mapping of electric arc column within a wide range of changes in bipolar current. The research involved the development of new non-linear hybrid models of arc by the association of linear and non-linear models, the creation of arc hybrid macromodels and the verification (utilising the MATLAB-Simulink software programme) of the efficiency of dynamic voltage-current characteristics through simulations of processes in a simple circuit with electric arc.

PL

Opisano ograniczenia modeli liniowych Mayra, Cassiego i uogólnionego Mayra występujące w dokładnym odwzorowaniu charakterystyk kolumny łuku elektrycznego w szerokim zakresie zmian prądu bipolarnego. Utworzono nowe nieliniowe modele hybrydowe łuku przez skojarzenie modeli liniowych i nieliniowych. Zbudowano makromodele hybrydowe łuku i za pomocą programu MATLAB-Simulink zbadano ich efektywność w odwzorowaniu charakterystyk napięciowo-prądowych dynamicznych przez symulacje procesów w prostym obwodzie z łukiem elektrycznym.

18

Wpływ geometrii siatki GRID i TIN na dokładność NMT

Kampczyk A., Kusarek S., Kustra M.

Przegląd Geodezyjny

|

2016

|

R. 88, nr 6

6--14

PL

Analiza numerycznych modeli terenu z uwagi na ich szeroki obszar zastosowań jest ważnym zagadnieniem w inżynierii lądowej, budownictwie i geodezji. W artykule zawarto autorskie wyniki analiz i ocen wpływu geometrii siatki GRID i TIN na dokładność opracowania NMT. Wykorzystano zróżnicowane funkcje dwu zmiennych przebiegu powierzchni terenu. Analizę i ocenę przeprowadzono w odniesieniu do cech geometrycznych siatki typu TIN z wykorzystaniem aplikacji LisCAD 11.1 i C-Geo 8, następnie w odniesieniu do cech geometrycznych siatki typu GRID z zastosowaniem programu Surfer 9. W pracy przedstawiono wnioski i spostrzeżenia. Artykuł niniejszy został opracowany w ramach badań statutowych nr 11.11.150.005.

EN

Analysis of Digital Terrain Model due to their wide range of applications is an important issue in civil engineering, construction and geodesy. The article includes copyright results of analyzes and impact assessments geometry grid GRID and TIN on the accuracy of the development of DTM. This paper presents conclusions and observations. This article was developed as part of statutory research no 11.11.150.005.

19

Polynomial chaos expansion method in estimating probability distribution of rotor-shaft dynamic responses

Lasota R., Stocki R., Tauzowski P., Szolc T.

Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences

|

2015

|

Vol. 63, nr 2

413--422

EN

The main purpose of the study is an assessment of computational efficiency of selected numerical methods for estimation of vibrational response statistics of a large multi-bearing turbo-generator rotor-shaft system. The effective estimation of the probability distribution of structural responses is essential for robust design optimization and reliability analysis of such systems. The analyzed scatter of responses is caused by random residual unbalances as well as random stiffness and damping parameters of the journal bearings. A proper representation of these uncertain parameters leads to multidimensional stochastic models. Three estimation techniques are compared: Monte Carlo sampling, Latin hypercube sampling and the sparse polynomial chaos expansion method. Based on the estimated values of the first four statistical moments the probability density function of the maximal vibration amplitude is evaluated by the maximal entropy principle method. The method is inherently suited for an accurate representation of the probability density functions with an exponential behavior, which appears to be characteristic for the investigated rotor-shaft responses. Performing multiple numerical tests for a range of sample sizes it was found that the sparse polynomial chaos method provides the best balance between the accuracy and computational effectiveness in estimating the unknown probability distribution of the maximal vibration amplitude.

20

Constitutive modelling effect on the numerical prediction of springback due to a stretch-bending test applied on titanium T40 alloy

Maati A., Tabourot L., Balland P., Ouakdi E. H., Vautrot M., Ksiksi N.

Archives of Civil and Mechanical Engineering

|

2015

|

Vol. 15, no. 4

836--846

EN

Nowadays, numerical simulation by finite element analysis is an essential tool that allows performing virtually sheet metal forming processes, and therefore to reproduce various phenomena such as springback (SB) and necking that are generated by plastic deformation. However, the quality of the model used to represent the mechanical behaviour is a determining factor for the realism of numerical simulations. To perform well, the model must reproduce all the properties of the material such as the anisotropy and the strain hardening induced by plastic deformation. The main purpose of this work is to show, by means of numerical simulations, the influence of constitutive modelling on the prediction of the degree of SB in the case of a stretch bending test. Tests have been carried out on titanium sheets which have a wide range of applications for high tech industries because of specific mechanical and physical properties. At the same time, we have investigated the dependence of some process parameters such as the clamping force on SB. In order to prove the accuracy and reliability of the proposed finite element model, experimental data were used to compare with the numerical results.