Koncept i primena mašinskog učenja u predviđanju induktivnosti u višeslojnim pravougaonim spiralnim mikrozavojnicama - younes, Benazzouz; djilalia, Guendouz (Vojnotehnički glasnik / Military Technical Courier, 2025)
Uvod/cilj: Ovim istraživanjem uvodi se nov pristup projektovanju skupa podataka pravougaonih planarnih zavojnica pomoću komplementarnih softverskih alata. MATLAB funkcioniše kao okruženje za projektovanje visokog nivoa, a FastHenry deluje kao računarski okvir za rešavanje Maksvelovih jednačina i dobijanje vrednosti induktivnosti. Generišu se dva različita sintetička skupa podataka pomoću naprednih tehnika uzorkovanja za različite konfiguracije, uključujući metodu uzorkovanja latinske hiperkocke. Ovi skupovi podataka se zatim obrađuju i obučavaju pomoću algoritama mašinskog učenja za predviđanje vrednosti induktivnosti na osnovu dobijenih geometrijskih parametara.Metode: Za generisanje ekstenzivnih sintetičkih skupova podataka koji sadrže 20 000 redova za dvoslojne konfiguracije zavojnica i 15 000 redova za troslojne konfiguracije prvo se koristi MATLAB. Nakon procesa generisanja, proverava se da li su skupovi podataka spremni za obuku. Šest modela mašinskog učenja: Gaussian Process Regressor (GPR), KNeighborsRegressor (KNN), BayesianRidge, ElasticNetCV, GammaRegressor, kao i Bagging Regressor obučeno je i procenjeno pomoću metrika kao što su R² i RMSE. Modeli se zatim ispituju na nepoznatim podacima za ispitivanje i ocenjuju pomoću tehnike unakrsne validacije kako bi se utvrdilo koliko mogu da generalizuju.Rezultati: Skupovi podataka su uspešno generisani, a modeli KNeighborsRegressor, Gaussian Process Regressor (GPR) i Bagging Regressor ostvarili su najbolje rezultate, iskazali su veliku tačnost i malu grešku.Zaključak: Rezultati pokazuju da je mašinsko učenje praktičan i efikasan metod za predviđanje induktivnosti u višeslojnim pravougaonim planarnim zavojnicama na osnovu geometrije.
Keywords: pravougaona planarna mikrozavojnica; višeslojna planarna zavojnica; induktivnost; mašinsko učenje; sintetički skup podataka