Repository of the University of Rijeka, Faculty of Engineering
Not a member yet
3785 research outputs found
Sort by
Dizajniranje kemijskog sastava čelika prema traženoj prokaljivosti računalnim metodama : doktorski rad
No full textThe objective of this research was to develop a predictive model using artificial neural networks to determine the optimal chemical composition to achieve required hardenability in steel. The chemical composition of steel has great influence on its
hardenability; however, the contribution of alloying elements is not purely additive or linear. The correlation between hardness values at various distances from the quenched end of the Jominy specimen and the chemical composition of steel, based on
current knowledge of the subject is impossible mathematically defined. Since hardness is affected by both microstructure and chemical composition, microstructural data was also incorporated into the research. Supervised artificial neural networks were employed to create a sophisticated regression models which are based on a representative dataset of steels for heat treatment. A representative dataset of 470 steel samples was collected, with each sample including Jominy test results and chemical compositions. Additionally, an indication of significant martensite presence in the microstructure was included in the input data. Four distinct approaches to dataset representation were investigated. Each new approach offered ANN models with be er results and more options for future research. The developed models were experimentally validated, demonstrating its effectiveness. This innovative approach enables automated and precise prediction of chemical composition based on the required Jominy curve (hardenability), offering significant benefits to the mechanical engineering and manufacturing industries.Cilj istraživanja u ovom doktorskom radu bio je razviti model koji predviđa optimalni kemijski sastava čelika potreban za postizanje zahtijevane prokaljivosti pomoću umjetnih neuronskih mreža. Kemijski sastav čelika utječe na prokaljivosti. Međutim, utjecaj legirajućih elemenata nije strogo aditivan niti linearan. Korelacija između vrijednosti tvrdoće na različitim udaljenostima od gašenog čela Jominyjevog uzorka i kemijskog sastava čelika je složena i ne može se precizno definirati tradicionalnim matematičkim metodama. Prikupljen je reprezentativni skup podataka od 470 uzoraka čelika, pri čemu svaki
uzorak uključuje rezultate Jominyjeva testa (tvrdoću izražena u HRC, na 13 udaljenosti od gašenog čela) i kemijski sastav (maseni udjeli ugljika, mangana, silicija, kroma, nikla, molibdena i bakra). Budući da na tvrdoću utječu i mikrostruktura i kemijski sastav, mikrostrukturni podaci također su uključeni u istraživanje. U ulazne podatke uključen je i pokazatelj prisutnosti martenzita u mikrostrukturi. Pokazatelj značajne prisutnosti martnezita definiran je s prisutnosti od 50% martenzita u mikrostrukturi. Nadzirane umjetne neuronske mreže korištene su za razvoj sofisticiranih regresijskih modela temeljenih na reprezentativnom skupu podataka čelika za toplinsku obradu. Istražena su četiri različita pristupa predstavljanju skupa podataka, pri čemu je svaki novi pristup omogućio poboljšane modele umjetnih neuronskih mreža i otvorio nove mogućnosti za buduća istraživanja. Za modeliranje je korišten program MATLAB 2023b, uključujući aplikacije Neural Network Fitting i Experiment Manager. Najoptimalniji modeli odabrani su na temelju najnižeg parametra korijena srednje kvadratne pogreške (engleski root mean squared error - RMSE). Za eksperimentalnu validaciju modela korišteno je pet čelika različitih prokaljivosti. Predviđeni maseni udjeli kemijskih elemenata za svih pet čelika nalazili su se unutar granica definiranih klasama čelika. Razvijeni modeli eksperimentalno su potvrđeni, čime je dokazana njihova učinkovitost. Ovaj inovativni pristup omogućuje automatizirano i precizno predviđanje kemijskog sastava na temelju zahtijevane Jominyjeve krivulje (prokaljivosti), nudeći značajne prednosti za strojarstvo i proizvodnu industriju
The analysis of the impact of connecting a solar power plant for self-supply to the distribution electrical grid
No full textOvaj diplomski rad daje sveobuhvatan pregled utjecaja sunčane elektrane SE SILMA na distribucijsku elektroenergetsku mrežu, planiranu za izgradnju na krovovima građevine. Cilj je bio analizirati tehničke karakteristike elektrane, uvjete u distribucijskoj mreži, utjecaj na strujno-naponske okolnosti i tehničke gubitke, kao i druge relevantne aspekte za njenu integraciju u elektroenergetski sustav.
Prikazani su proračuni utjecaja elektrane na napone i tehničke gubitke pri maksimalnom i minimalnom opterećenju mreže, koji pokazuju minimalan utjecaj elektrane na ove parametre.
Također je provedena analiza utjecaja na struje kratkog spoja i prijelazne procese prilikom uključenja i isključenja elektrane, kao i na kompenzaciju jalove snage.
Analiza kvalitete mrežnog napona uključuje procjenu doprinosa elektrane treperenju napona i emisiji harmonika. Završna mjerenja kvalitete napona bit će provedena nakon puštanja elektrane u pogon, u skladu s normom HRN EN 50160.
Ovaj diplomski rad pruža cjelovitu analizu utjecaja SE SILMA na distribucijsku mrežu, dajući osnovu za donošenje ključnih odluka u procesu integracije elektrane u elektroenergetski sustav.This thesis provides a comprehensive overview of the impact of the PV SILMA solar power plant on the distribution power grid, planned for installation on building rooftops. The aim is to analyze the technical characteristics of the power plant, conditions in the distribution grid, impacts on voltage-current circumstances, technical losses, and other relevant aspects for its integration into the power system.
Calculations are presented to assess the impact of the plant on voltage levels and technical losses at maximum and minimum grid loads, showing minimal influence on these parameters. Additionally, an analysis of the impact on short-circuit currents, transient processes during plant
connection and disconnection, and reactive power compensation was conducted.
The analysis of grid voltage quality includes an evaluation of the plant's contribution to voltage flicker and harmonic emissions. Final voltage quality measurements will be conducted after commissioning, in accordance with the HRN EN 50160 standard.
This thesis provides a complete analysis of PV SILMA’s impact on the distribution grid, serving as a basis for making key decisions in the process of integrating the plant into the power system
A service for reporting the distance traveled in a given time environment on an Android mobile device
No full textUsluge zasnovane na lokaciji omogućuju precizno praćenje i vizualizaciju putanja korisnika mobilnih uređaja. Ovaj rad prikazuje razvoj Android aplikacije Journey Flow koja omogućuje besplatno i neograničeno bilježenje i vizualizaciju prijeđenih putanja korištenjem OpenStreetMap tehnologije. Aplikacija lokalno pohranjuje podatke o lokaciji u bazi podataka Realm te omogućuje njihovo grafičko prikazivanje na karti. Podržava dijeljenje zabilježenih putanja putem mrežne baze Firebase Firestore. Korisnici mogu pregledavati vlastite i javno objavljene rute, analizirati statističke podatke i vizualizirati ih putem linijskih dijagrama. Razvoj aplikacije proveden je u Android Studio okruženju, pri čemu je programska logika izvedena u Java programskom jeziku, a sučelje u XML-u. Sustav je projektiran s naglaskom na pouzdanost, sigurnost i jednostavnost korištenja.Location-based services enable precise tracking and visualization of user movement on mobile devices. This paper presents the development of the Android application Journey Flow, which allows free and unlimited recording and visualization of traveled paths using OpenStreetMap technology. The application locally stores location data in a Realm database and provides graphical representation on a map. It supports sharing recorded paths using the Firebase Firestore cloud database. Users can review their own and publicly shared routes, analyze statistical data, and visualize it through line charts. The application was developed in the Android Studio environment, with program logic implemented in Java and the user interface in XML. The system is designed with a focus on reliability, security, and ease of use
Free vibration analysis of motor ship masts
No full textOd početka postavljanja elektroničkih sustava na jarbole brodova, sam jarbol kao zasebni dio broda, predstavlja bitnu i važnu ulogu za stabilnost i mogućnost nošenje same opreme. Dosadašnji razvitak tipova jarbola (opisani stubni, tronožni, rešetkasti, Mack, zatvoreni i čvrsti) te način integracije jarbola koji će se koristiti odaje tu bitnu ulogu kod broda. Ušteda materijala te dulji životni ciklus su jedni od faktora na koje tržište uvijek obraća pozornost, zbog čega se velika pažnja posvećuje i jarbolu. Na životni ciklus jarbola utječu vibracije koje su posljedica integriranog djelovanja vanjskih sila nastalih vanjskim utjecajima (brzina vjetra, uzburkanost mora) te radom brodskog porivnog sustava.
Opisane vanjske sile uzrokuju pojavu uzbudnih vibracija koje mogu imati značajno štetne posljedice. Ukoliko se vrijednosti uzbudnih vibracija na jarbolu približavaju te izjednače sa vlastitim frekvencijama se postižu veća i najveća amplitudna naprezanja, što će prouzročiti zamorom materijala odnosno nastankom mikropukotine tijekom vremena.
Na temelju prvotne dobivene konstrukcije jarbola su se razradila rješenja s ciljem izbjegavanja zadanog raspona uzbudnih frekvencija uz određene uvjete (fiksna mikrolokacija senzora na jarbolu određena koordinatama i masom te ograničenje dimenzija palube). S dostupnim mogućnostima programa se jedino trećom verzijom geometrije postiglo zadovoljavajuće rješenje izvan raspona uzbudnih frekvencija.Since the beginning of the installation of electronic systems on the ship masts, the mast itself, as a separate part of the ship, represents an essential and crucial role for the stability and ability to carry the equipment itself. The development of the types of masts so far (described pole, tripod, lattice, Mack, enclosed and solid) and the method of integration of the masts will reveal its essential structural role. Material savings and a longer life cycle are some of the factors that the market always pays attention to, which is why great attention is also paid to the ship's mast. The life cycle of the mast is affected by vibrations which are caused by external influence (wind speed, roughness of the sea) and the operation of the ship's propulsion system.
The described external forces cause the appearance of exciting vibrations that can have significant harmful consequences. If the values of the excited vibrations on the ship's mast approach and become equal to their natural frequencies, higher and highest amplitude of stresses are achieved, which will cause material fatigue, i.e. the appearance of microcracks over time.
Based on the initial construction of the ship mast, solutions were developed with the aim of avoiding the given range of exciting frequencies under certain conditions (fixed microlocation of sensors on the mast determined by coordinates and mass and limitation of the deck dimensions). Considering the limitations of the software, only the third version of the geometry achieved a satisfactory solution outside the range of the exiciting frequencies
Classification of cyclic peptides using graph convolutional networks
No full textCiklički peptidi postaju sve popularniji u dizajnu lijekova, primarno zbog njihove
sposobnosti za djelovanje na mete koje su se prethodno smatrale nedostupnima za
lijekove. Unatoč njihovom potencijalu, učinkovitost cikličkih peptida protiv unutarstaničnih meta ograničena je zbog činjenice da ciklički peptidi generalno teže prolaze
kroz stanične membrane. Eksperimentalne metode za određivanje permeabilnosti
staničnih membrana skupe su i dugotrajne, što usporava rane faze razvoja lijekova.
Stoga se predlaže model strojnog učenja temeljen na grafovima i konvolucijskim
mrežama za predviđanje permeabilnosti staničnih membrana kod cikličkih peptida.
Ciklički peptidi predstavljeni su grafovima izvedenim iz formata SMILES i za treniranje proslijeđeni modelu temeljenom na mreži Deep Graph Convolutional Neural
Network. Model je postigao točnost od 78.1%, F1 vrijednost od 0.863 i ROC-AUC
od 0.756, čime se pokazuje potencijal primjene metoda strojnog učenja temeljenih
na grafovima u domeni otkrivanja lijekova.Cyclic peptides are becoming more popular in drug design, primarily because of their
ability to interact with targets that were previously considered undruggable. Despite their potential, the effectiveness of cyclic peptides against intracellular targets
is limited by the fact that cyclic peptides generally struggle to penetrate cell membranes. Experimental methods of determining the membrane permeability of cyclic
peptides are costly and time-consuming, inhibiting the early stages of drug development. Thus, a machine learning model for prediction of cyclic peptide membrane
permeability based on graph convolutional networks is proposed. The cyclic peptides
are represented by graphs derived from SMILES format and passed to a Deep Graph
Convolutional Neural Network based model for training. The model achieved an
accuracy of 78.1% with an F1-score of 0.863 and ROC-AUC of 0.756, demonstrating
the potential graph-based machine learning techniques have in drug discovery
The impact of carbon prices on the power sector
No full textU ovom diplomskom radu analiziran je sve značajni utjecaj cijena emisija CO2 na elektroenergetski sektor, kojima se teži ostvariti globalne klimatske ciljeve i tranziciju prema održivoj proizvodnji električne energije. Opisane su karakteristike i promjene utjecaja emisija CO2 te najveći emiteri iz elektroenergetskog sektora. Početak kontrole i osvještavanje potrebe za smanjenjem emisije obilježili su globalni klimatski sporazumi i inicijative odnosno Kyoto protokol, Pariški sporazum i Zelenog plan koji su služili kao osnova za početak naplate emisija koje se ispuštaju u atmosferu. Kao glavni alat oformljeni su sustavi trgovanja emisijskih dozvolama čije su karakteristike i načini djelovanja detaljno opisani na primjeru više sustava, posebna pažnja posvećena je EU-ETS koji ima značajan utjecaj na elektroenergetski sustav Republike Hrvatske. Također prikazano je funkcioniranje tržišta električne energije kako bi se uvidjelo kako promjene cijena CO2 ne samo da mijenja tržište već utječe na sudionike proizvodnje, prijenosa i distribucije električne energije. U radu je analiziran utjecaj sustava trgovanja emisijama CO2 na primjeru Republike Hrvatske i njenog okruženja. S obzirom na povezanost i specifične karakteristike sustava koji se oslanja na proizvodnju termoelektrana na ugljen i plin, neke države podliježu plaćanju cijene emisijskih dozvola dok su druge izvan EU-ETSa. Istražen je utjecaj promjena cijena emisijskih dozvola na proizvodni miks te koliki učinak postižu s obzirom na ograničenja sustava. Da zaključimo, uvođenje cijena na emisijske dozvole izaziva značajne promjene na elektroenergetski sustav, potiču implementaciju čišćih oblika proizvodnje energije no zbog specifičnosti promatranog sustava i njegove ovisnosti o termoelektranama koje su najveći zagađivači utjecaj cijena je ograničen te prekomjerno povećanje ne može ostvariti efektivno smanjenje zagađenja već stvara opterećenje na sustav.This master's thesis analyzes the significant impact of CO2 emission prices on the electricity sector, which aims to achieve global climate goals and the transition to sustainable electricity production. It describes the characteristics and effects of CO2 emissions, highlighting the largest emitters in the electricity sector. The beginning of control and awareness of the need to reduce emissions were marked by global climate agreements and initiatives, as the Kyoto Protocol, the Paris Agreement, and the Green Plan, which served as the basis for the beginning of charging for emissions released into the atmosphere. Emissions trading systems were established as the main tool, the characteristics and methods of operation of which are described in detail on the example of several systems, special attention is paid to the EU-ETS, which has a significant impact on the electricity system of the Croatia. The functioning of the electricity market is also presented to see how changes in CO2 prices not only change the market but also affect participants in the production, transmission and distribution of electricity. The paper analyzes the impact of the CO2 emissions trading system on the example of the Republic of Croatia and its environment. Given the interconnectedness and specific characteristics of the system that relies on coal and gas-fired thermal power plants, some countries are subject to the payment of emission allowance prices while others are outside the EU-ETS. The influence of emission allowance price fluctuations on the production mix and their effects within the system's constraints have been analyzed. To conclude, the implementation of emission allowance prices causes significant changes in the electricity system, encouraging the implementation of cleaner forms of energy production, still due to the specificity of the observed system and its dependence on thermal power plants, which are the largest polluters, the impact of prices is limited and excessive increases cannot achieve effective pollution reduction but rather create a burden on the syste
Nacrti : Radionički nacrt klipa : Radionički nacrt brtve : Radionički nacrt kučišta : Sklopni nacrt
No full textAdaptivno upravljanje numeričkim mrežama za računalno učinkovite simulacije velikih vrtloga : doktorski rad
No full textComputational fluid dynamics simulations often involve a trade-off between accuracy and computational cost, particularly when modelling complex flows with localised phenomena across varying scales. This trade-off becomes especially pronounced in high-fidelity simulations, which require fine grid resolution to capture intricate flow structures. Maintaining such resolution across the entire domain can, however, be computationally prohibitive. Adaptive mesh refinement is a promising methodological alternative that dynamically refines the grid in regions requiring higher accuracy and coarsens it in others. Still, its application for large eddy simulation is challenging since changes in grid resolution can induce instabilities, affect numerical dissipation, and ultimately compromise accuracy. This thesis aims to address these limitations by developing and validating a computationally efficient adaptive mesh refinement strategy tailored for large eddy simulation within the OpenFOAM 10 framework. The central hypothesis is that an effective and physically grounded refinement criterion can be defined to guide mesh adaptation efficiently. To implement the envisioned strategy, several code contributions have been made. First, native mesh refinement capabilities were extended to handle two-dimensional problems. Second, new classes were developed for two-dimensional and three-dimensional adaptive mesh refinement, enabling refinement decisions based on logical combinations of multiple criteria, including scalar fields and geometric constraints. Third, to address parallel performance concerns, two new load balancing classes were implemented. These distributors rely on direct measurements to assess load imbalance and trigger mesh redistribution. A core contribution is the formulation of a composite refinement criterion tailored specifically for large eddy simulations. The criterion combines the vortex identification method with a measure of local mesh resolution relative to the turbulent Taylor microscale. This ensures that coherent vortical structures are captured and the mesh is sufficiently fine to resolve the relevant turbulent scales locally. Validation was performed systematically on a selected set of test cases. These confirmed that the implementation functions as intended and demonstrated the potential of multi-criteria adaptive mesh refinement. The composite refinement criterion was applied to benchmark large eddy simulation cases, yielding comparable or superior accuracy relative to simulations using a conventional grid generation approach. The load balancing algorithms were also evaluated, demonstrating improved parallel efficiency and reduced simulation times. The results suggest that the proposed approach effectively balances accuracy and computational cost for large eddy simulations. By integrating targeted refinement criteria with performance-aware load balancing, the adaptive mesh refinement strategy is able to provide high-fidelity numerical results with significantly lower computational demands, making it a
practical solution for complex research and industrial problems.Simulacije u domeni računalne dinamike fluida često uključuju kompromis između točnosti i računalnog troška, osobito prilikom modeliranja složenih strujanja s lokaliziranim pojavama različitih skala. Taj kompromis postaje posebno izražen u simulacijama koje zahtijevaju finu razlučivost numeričke mreže, kako bi se obuhvatile složene strukture strujanja. Ipak, održavanje takve razlučivosti na razini cjelokupne domene može biti računalno preskupo. Adaptivno upravljanje predstavlja obećavajuću metodološku alternativu koja dinamički modificira numeričke mreže u područjima koja zahtijevaju veću točnost, dok ih u drugim područjima razrjeđuje. Međutim, primjena ove metode u simulacijama velikih vrtloga predstavlja izazov jer promjene u razlučivosti mreže mogu izazvati nestabilnosti, utjecati na numeričku disipaciju i na kraju utjecati na točnost. Ova disertacija ima za cilj ponuditi rješenje za navedena ograničenja razvijanjem i validacijom računalno učinkovite strategije adaptivnog upravljanja, prilagođene simulacijama velikih vrtloga unutar OpenFOAM 10. Središnja hipoteza jest da se može definirati učinkovit i fizikalno utemeljen kriterij za upravljanje mrežom, koji će učinkovito usmjeravati adaptaciju mreže. Za provedbu zamišljene strategije ostvareni su brojni programski doprinosi. Prvo, izvorne mogućnosti proširene su kako bi podržale dvodimenzionalne probleme. Drugo, razvijene su nove klase za dvodimenzionalno i trodimenzionalno adaptivno upravljanje, omogućujući donošenje odluka o upravljanju temeljenih na logičkim kombinacijama više kriterija, poput skalarnih polja i geometrijskih ograničenja. Treće, kako bi se riješio problem učinkovitosti pri paralelnom izvođenju, implementirane su dvije nove klase za uravnoteženje opterećenja. Spomenute klase oslanjaju se na izravna mjerenja resursa za procjenu neuravnoteženosti i iniciranje redistribucije mreže. Ključni doprinos je formulacija kompozitnog kriterija upravljanja posebno prilagođenog za simulacije velikih vrtloga. Kriterij kombinira metodu identifikacije vrtloga s mjerom lokalne razlučivosti mreže u odnosu na turbulentnu Taylorovu mikroskalu. Na taj se način osigurava da su koherentne vrtložne strukture obuhvaćene te da je mreža dovoljno fina za lokalno razlučivanje relevantnih turbulentnih skala. Validacija je provedena sustavno na odabranom skupu testnih sluˇ cajeva. Na temelju dobivenih rezultata utvrđeno je da implementacija djeluje prema očekivanjima te je potvrđen potencijal kompozitnog kriterija za upravljanje numeričkim mrežama. Kompozitni kriterij primijenjen je na referentne slučajeve simulacija velikih vrtloga, pri čemu su ostvareni rezultati pokazali usporedivu ili veću točnost u odnosu na simulacije koje koriste konvencionalni pristup generiranju mreže. Algoritmi za uravnoteženje opterećenja također su evaluirani, pri čemu je zabilježena poboljšana paralelna učinkovitost i smanjenje ukupnih proračunskih vremena. Ostvareni rezultati sugeriraju da je moguće definirati kompozitni kriterij koji, u kombinaciji s algoritmima za uravnoteženje opterećenja, omogućuje postizanje numeričkih rezultata visoke točnosti uz znatno niže računalne zahtjeve, čime se potvrđuje praktična primjenjivost predložene metodologije u složenim istraživačkim i industrijskim problemima
Microgrid project for winery operation
No full textOvaj diplomski rad bavi se projektiranjem mikromreže za pogon vinarije, pri čemu se posebno
razmatra hibridni sustav koji kombinira fotonaponsku elektranu i baterijsko skladištenje električne
energije. U uvodnom dijelu objašnjavaju se osnovni pojmovi o mikromrežama te važnost dodatnih
izvora napajanja u industrijskim postrojenjima s osjetljivim procesima, poput vinarija. Nadalje,
detaljno su prikazane komponente mikromreže i načela njihovog odabira, od fotonaponskih
modula i hibridnih pretvarača do baterijskog sustava i pripadajućih zaštitnih elemenata.
Glavni izazov u projektiranju odnosio se na visoku potrošnju energije, osobito pri hlađenju vina.
Analizirani su mjesečni i dnevni profili potrošnje vinarije te je utvrđen način na koji se može
dimenzionirati baterijski sustav tako da omogući kontinuitet napajanja ključnih trošila, čak i kada
dođe do kratkotrajnog nestanka napajanja iz mreže. Ujedno je provedena analiza lokacije i
klimatoloških podataka kako bi se odredila očekivana godišnja proizvodnja električne energije iz
fotonaponskih panela.
Rezultati su pokazali da pravilno projektiran hibridni sustav, temeljen na kombinaciji solarne
energije i baterijskog skladišta, može uspješno zadovoljiti energetske potrebe vinarije uz
zadržavanje visoke razine sigurnosti i neprekinutosti rada. Time se, osim pouzdane opskrbe,
omogućuje i smanjenje troškova električne energije te povećava ekološka održivost cjelokupnog
procesaThis thesis focuses on designing a microgrid to power a winery, specifically exploring a hybrid
system that combines a photovoltaic (PV) power plant and a battery energy storage system. The
introductory section explains the basic concepts of microgrids and the importance of additional
power sources for industrial facilities with sensitive processes, such as wineries. Furthermore, the
key components of the microgrid and their selection criteria are presented in detail, ranging from
photovoltaic modules and hybrid inverters to the battery storage system and associated protective
elements.
The main challenge in this design was the high energy consumption, especially during wine
cooling. Monthly and daily consumption profiles of the winery were analyzed, and a method was
identified to size the battery system so that it can ensure the continuity of power supply to critical
loads, even in the event of a short-term outage of the main grid. Additionally, the chosen location
and climate data were evaluated to estimate the expected annual electricity production from
photovoltaic panels.
The results show that a properly designed hybrid system, based on a combination of solar energy
and battery storage, can successfully meet the winery’s energy requirements while maintaining
high levels of reliability and uninterrupted operation. In addition to guaranteeing a reliable power
supply, this approach reduces electricity costs and enhances the overall environmental
sustainability of the proces
Modeling of electric motors using artificial intelligence methods
No full textOvaj rad bavi se predviđanjem temperature elektromotora primjenom metoda strojnog učenja, s naglaskom na MLP i analizu značajnosti varijabli putem algoritma RF. Glavni cilj istraživanja bio je evaluirati učinkovitost predloženih modela u predikciji temperatura stator_yoke i temperature pm te identificirati ključne varijable koje najviše doprinose točnosti predikcija. Korištenjem RF metode provedena je analiza značajnosti ulaznih varijabli, pri čemu je utvrđeno da temperatura stator_tooth ima ključnu ulogu u predikciji obje ciljane značajke. Na temelju tih rezultata razvijeni su MLP modeli koji su testirani na skupu podataka koji je iznpsio 10% cijelog skuapa podataka. Analiza je pokazala da povećanje veličine skupa podataka pozitivno utječe na performanse modela, posebno kod predikcije temperature pm. Međutim, kod predikcije stator_yoke nije primijećeno značajno poboljšanje s većim količinama podataka.
Unatoč optimizaciji modela i odabiru značajki, predikcije nisu postigle željenu razinu preciznosti, što upućuje na moguće nedostatke u postojećem pristupu, poput ograničenja veličine skupa podataka i memorijskih resursa za treniranje modela. Rezultati također pokazuju da modeli često imaju vrijednosti MAE i niske vrijednosti R², što sugerira potrebu za daljnjom optimizacijom.
Zaključno, istraživanje potvrđuje važnost odabira relevantnih ulaznih varijabli i veličine skupa podataka za poboljšanje preciznosti modela strojnog učenja. Daljnji rad mogao bi uključivati primjenu složenijih neuronskih mreža, proširenje skupa podataka i istraživanje novih pristupa optimizaciji modela