RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Grey-box modelling of distributed parameter systems
KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), Beräkningsvetenskap och beräkningsteknik (CST).
2018 (engelsk)Independent thesis Advanced level (degree of Master (Two Years)), 20 poäng / 30 hpOppgaveAlternativ tittel
Hybridmodellering av distribuerade parametersystem (svensk)
Abstract [en]

Grey-box models are constructed by combining model components that are derived from first principles with components that are identified empirically from data. In this thesis a grey-box modelling method for describing distributed parameter systems is presented. The method combines partial differential equations with a multi-layer perceptron network in order to incorporate prior knowledge about the system while identifying unknown dynamics from data. A gradient-based optimization scheme which relies on the reverse mode of automatic differentiation is used to train the network. The method is presented in the context of modelling the dynamics of a chemical reaction in a fluid. Lastly, the grey-box modelling method is evaluated on a one-dimensional and two-dimensional instance of the reaction system. The results indicate that the grey-box model was able to accurately capture the dynamics of the reaction system and identify the underlying reaction.

Abstract [sv]

Hybridmodeller konstrueras genom att kombinera modellkomponenter som härleds från grundläggande principer med modelkomponenter som bestäms empiriskt från data. I den här uppsatsen presenteras en metod för att beskriva distribuerade parametersystem genom hybridmodellering. Metoden kombinerar partiella differentialekvationer med ett neuronnätverk för att inkorporera tidigare känd kunskap om systemet samt identifiera okänd dynamik från data. Neuronnätverket tränas genom en gradientbaserad optimeringsmetod som använder sig av bakåt-läget av automatisk differentiering. För att demonstrera metoden används den för att modellera kemiska reaktioner i en fluid. Metoden appliceras slutligen på ett en-dimensionellt och ett två-dimensionellt exempel av reaktions-systemet. Resultaten indikerar att hybridmodellen lyckades återskapa beteendet hos systemet med god precision samt identifiera den underliggande reaktionen.

sted, utgiver, år, opplag, sider
2018.
Serie
TRITA-EECS-EX ; 2018:749
Emneord [en]
grey-box, distributed parameter system, partial differential equations, chemical reactions, finite element method, FEM, machine learning, neural networks
Emneord [sv]
hybridmodell, distribuerade parametersystem, partiella differentialekvationer, kemiska reaktioner, finita elementmetoden, FEM, maskininlärning, neuronnätverk
HSV kategori
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:kth:diva-240677OAI: oai:DiVA.org:kth-240677DiVA, id: diva2:1274745
Utdanningsprogram
Master of Science in Engineering -Engineering Physics
Veileder
Examiner
Tilgjengelig fra: 2019-01-09 Laget: 2019-01-02 Sist oppdatert: 2019-01-09bibliografisk kontrollert

Open Access i DiVA

fulltext(3954 kB)43 nedlastinger
Filinformasjon
Fil FULLTEXT02.pdfFilstørrelse 3954 kBChecksum SHA-512
00e9b5b93a2bfe6af84f17eb8f3503a9165d48b234cf9d4c6e09d05d3cec792bd8aee66d5441a9b630de0e14abc4645e52578cdd19fd49ef78d971fdb5f5c7ba
Type fulltextMimetype application/pdf

Av organisasjonen

Søk utenfor DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 43 nedlastinger
Antall nedlastinger er summen av alle nedlastinger av alle fulltekster. Det kan for eksempel være tidligere versjoner som er ikke lenger tilgjengelige

urn-nbn

Altmetric

urn-nbn
Totalt: 285 treff
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf