|
|
110 Elektrotehnika i informacijska tehnologija
112 Elektronika i računalno inženjerstvo
114 Komunikacijska i informacijska tehnologija
150 Industrijsko inženjerstvo
220 Elektronika i računalno inženjerstvo
222 Računalno inženjerstvo
231 Automatizacija i pogoni
232 Elektroenergetski sustavi
242 Telekomunikacije i informatika
261 Konstrukcijsko-energetsko strojarstvo
262 Računalno projektiranje i inženjerstvo
263 Proizvodno strojarstvo
270 Industrijsko inženjerstvo
271 Proizvodni management
272 Upravljanje životnim ciklusom proizvoda
310 Elektrotehnika i informacijska tehnologija
920 Elektronika i računalno inženjerstvo
940 Komunikacijska i informacijska tehnologija
|
|
Nema predmeta
Upit treba biti dulji od 1 znaka...
Nema rezultata
U polje za pretragu upišite naziv ili kôd predmeta koji želite pronaći
Dijagnostika i karakterizacija elektrokemijskih sustava za pohranu i pretvorbu energije
ciljevi predmeta
• Stjecanje naprednih znanja u području dijagnostike i karakterizacije elektrokemijskih sustava za pohranu i pretvorbu energije.
• Osposobljavanje za samostalno istraživanje u području primjene dijagnostičkih metoda u karakterizaciji procesa i performansi različitih elektrokemijskih sustava za pohranu i pretvorbu energije.
• Upoznavanje s elektrokemijskim sustavima za pohranu i pretvorbu energije.
• Upoznavanje s konvencionalnim elektrokemijskim dijagnostičkim metodama za karakterizaciju elektrokemijskih sustava za pohranu i pretvorbu energije.
• Upoznavanje s mogućnostima primjene umjetne inteligencije na prikupljenim mjernim podacima različitih elektrokemijskih sustava za pohranu i/ili pretvorbu energije u svrhu karakterizacije elektrokemijskih procesa i performansi.
• Razvijanje sposobnosti kreiranja modela pomoću algoritama umjetne inteligencije za opisivanje uzročno-posljedičnih veza, te verifikaciju i interpretaciju rezultata analiziranih procesa unutar određenog elektrokemijskog sustava za pohranu i/ili pretvorbu energije.
očekivani ishodi učenja
Doktorandi će nakon uspješno savladanog predmeta moći:
• Samostalno pretraživati i analizirati znanstvenu literaturu iz područja dijagnostike i karakterizacije elektrokemijskih sustava za pohranu i pretvorbu energije.
• Primijeniti različite dijagnostičke metode i kritički prosuđivati njihove doprinose u karakterizaciji procesa i performansi različitih elektrokemijskih sustava za pohranu i pretvorbu energije.
• Samostalno pripremiti i analizirati mjerne podatke svog znanstvenoistraživačkog rada primjenom dijagnostičkih metoda u svrhu karakterizacije elektrokemijskih procesa i performansi određenog elektrokemijskog sustava za pohranu i/ili pretvorbu energije.
• Napisati i prezentirati znanstveni rad na temu dobivenih rezultata dijagnostike i karakterizacije obrađenog elektrokemijskog sustava za pohranu i/ili pretvorbu energije.
nastava i predavači
| |
|
45 sati
3 sata tjedno × 15 tjedana
|
sadržaj
Osnovni dijelovi i principi rada, različite vrste izvedbi, te radni uvjeti i karakteristike elektrokemijskih sustava za spremanje i pretvorbu energije: gorivni članci, elektrolizatori, baterije (galvanski članci), elektrokemijski (super)kondenzatori i kompresori
Konvencionalne elektrokemijske dijagnostičke metode za karakterizaciju elektrokemijskih sustava za spremanje i pretvorbu energije:
• polarizacijske krivulje
• elektrokemijska impedancijska spektroskopija (EIS)
• ciklička voltametrija (CV)
• voltametrija s linearnom promjenom napona (LSV)
• metoda kratkotrajnih prekida struje (CI)
• lokalno mapiranje struje i temperature
Umjetna inteligencija u dijagnostici i karakterizaciji elektrokemijskih sustava za spremanje i pretvorbu energije:
• osnove rudarenja dijagnostičkih mjernih podataka
• primjena strojnog učenja (nadziranog, nenadziranog) na prikupljenim mjernim podacima u svrhu karakterizacije elektrokemijskih procesa i performansi
• primjena dubokog učenja na prikupljenim mjernim podacima u svrhu karakterizacije elektrokemijskih procesa i performansi
• primjena umjetnih neuronskih mreža na prikupljenim mjernim podacima u svrhu karakterizacije elektrokemijskih procesa i performansi
• inteligentni ekspertni sustavi; neizrazita (fuzzy) logika u modeliranju mjernih podataka u svrhu karakterizacije elektrokemijskih procesa i performansi
• optimizacija modela performansi elektrokemijskih sustava primjenom suvremenih algoritama umjetne inteligencije
Upoznavanje s testnim procedurama i mogućnostima opreme za ispitivanje elektrokemijskih sustava za spremanje i pretvorbu energije u Laboratoriju za nove energetske tehnologije: testne stanice za dijagnostička ispitivanja gorivnih članaka i elektrolizatora različitih veličina, prilagođene testne stanice za ispitivanje baterija, te elektrokemijskih (super)kondenzatora i kompresora
preporučena literatura
Breitkopf, C., Swider-Lyons, K., Springer Handbook of Electrochemical Energy, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2017.
Wang, H., Yuan, X.-Z., Li, H., PEM Fuel Cell Diagnostic Tools, CRC Press/Taylor & Francis Group, Boca Raton, FL, 2012.
Akerkar, R., Srinivas Sajja, P., Intelligent Techniques for Data Science, Springer, Cham, Switzerland, 2016.
Aggarwal, C.C., Neural networks and deep learning: a textbook, Springer, Cham, Switzerland, 2018.
Rebala, G., Ravi, A., Churiwala, S., An introduction to machine learning, Springer, Cham, 2019.
dopunska literatura
Liu, R.-S., Zhang, L., Sun, X., Liu, H., Zhang, J., Electrochemical Technologies for Energy Storage and Conversion, Wiley‐VCH Verlag, 2012.
Zhang, J., Zhang, H., Wu, J., Zhang, J., PEM Fuel Cell Testing and Diagnosis, Elsevier, Amsterdam, 2013.
Shanmuganathan, S., Samarasinghe, S., Artificial Neural Network Modelling, Springer, Cham, 2016.
Kaveh, A., Bakhshpoori, T., Metaheuristics: outlines, MATLAB codes and examples, Springer Nature, Cham, Switzerland, 2019.
Ke-Lin Du, Swamy, M.N.S., Search and Optimization by Metaheuristics: Techniques and Algorithms Inspired by Nature, Springer International Publishing, Cham, 2016.
Volarić, T., Crnokić, B., Umjetna inteligencija u obrazovanju i robotici, PRESS SUM – Synopsis, Mostar – Sarajevo – Zagreb, 2022.
način praćenja kvalitete i uspješnosti izvedbe svakog predmeta i/ili modula
prazno
ispit (način polaganja, ispitni rokovi)
Ocjena se utvrđuje kao srednja vrijednost:
• ocjene dobivenih rezultata razmatranog problema,
• ocjene kvalitete napisanog znanstvenog rada na temelju dobivenih rezultata,
• ocjene usmene prezentacije znanstvenog rada.
| |
Nastavne jedinice za Predavanja |
Broj sati |
|
1.
|
Osnovni dijelovi i principi rada, različite vrste izvedbi, te radni uvjeti i karakteristike elektrokemijskih sustava za spremanje i pretvorbu energije: gorivni članci, elektrolizatori, baterije (galvanski članci), elektrokemijski (super)kondenzatori i kompresori
|
6 sati |
|
2.
|
Konvencionalne elektrokemijske dijagnostičke metode za karakterizaciju elektrokemijskih sustava za spremanje i pretvorbu energije:
• polarizacijske krivulje
• elektrokemijska impedancijska spektroskopija (EIS)
• ciklička voltametrija (CV)
• voltametrija s linearnom promjenom napona (LSV)
• metoda kratkotrajnih prekida struje (CI)
• lokalno mapiranje struje i temperature
|
14 sati |
|
3.
|
Umjetna inteligencija u dijagnostici i karakterizaciji elektrokemijskih sustava za spremanje i pretvorbu energije:
• osnove rudarenja dijagnostičkih mjernih podataka
• primjena strojnog učenja (nadziranog, nenadziranog) na prikupljenim mjernim podacima u svrhu karakterizacije elektrokemijskih procesa i performansi
• primjena dubokog učenja na prikupljenim mjernim podacima u svrhu karakterizacije elektrokemijskih procesa i performansi
• primjena umjetnih neuronskih mreža na prikupljenim mjernim podacima u svrhu karakterizacije elektrokemijskih procesa i performansi
• inteligentni ekspertni sustavi; neizrazita (fuzzy) logika u modeliranju mjernih podataka u svrhu karakterizacije elektrokemijskih procesa i performansi
• optimizacija modela performansi elektrokemijskih sustava primjenom suvremenih algoritama umjetne inteligencije
|
20 sati |
|
4.
|
Upoznavanje s testnim procedurama i mogućnostima opreme za ispitivanje elektrokemijskih sustava za spremanje i pretvorbu energije u Laboratoriju za nove energetske tehnologije: testne stanice za dijagnostička ispitivanja gorivnih članaka i elektrolizatora različitih veličina, prilagođene testne stanice za ispitivanje baterija, te elektrokemijskih (super)kondenzatora i kompresora
|
5 sati |
|
