پروژه پایتون 11
پنج روز پیش منتشر شده
تعداد بازدید: 53
کد پروژه: 575939
شرح پروژه
برای ایجاد یک چارچوب هیبریدی FEM و یادگیری ماشین برای تحلیل ساختمان‌های بلند، ابتدا باید مدل FEM از سازه‌های بلند ایجاد شده و داده‌های مربوط به ارتعاشات، کرنش و دیگر پارامترهای محیطی از دیتاست‌ها استخراج و پردازش شوند. با استفاده از نرم‌افزارهایی مانند Abaqus یا ANSYS می‌توان مدل‌های FEM را شبیه‌سازی کرده و داده‌های مربوط به رفتار سازه در شرایط مختلف بارگذاری را تولید کرد. سپس این داده‌ها وارد محیط پایتون می‌شوند و با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند pandas و scikit-learn برای استخراج ویژگی‌های مهم و پیش‌بینی خرابی‌ها از طریق یادگیری ماشین پردازش می‌شوند. الگوریتم‌هایی مانند Random Forest, Gradient Boosting و شبکه‌های عصبی عمیق (TensorFlow یا Keras) می‌توانند برای تشخیص آسیب‌ها، پیش‌بینی خرابی و تحلیل عمر باقی‌مانده سازه استفاده شوند. استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning) برای مدل‌هایی که داده‌های کمی دارند، می‌تواند به افزایش دقت پیش‌بینی‌ها کمک کند. این رویکرد هیبریدی می‌تواند به طور موثری در تحلیل و پیش‌بینی خرابی‌های ساختمان‌های بلند به کار رود.
دیتاست با خودتون هست.
مهارت ها و تخصص های مورد نیاز
مبلغ پروژه
1,500,000 تومان
مهلت برای انجام
7روز
وضعیت مناقصه
انجام شده
درباره کارفرما
عضویت پنج سال پیش
