Ανάπτυξη πιθανοθεωρητικού μοντέλου για την διερεύνηση δυναμικών αποκρίσεων πλοίου σε κυματισμούς & εφαρμογή του με χρήση των προγραμμάτων NEWDRIFT & PROBAN

89 σ.Μεταπτυχιακή Διατριβή - - Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Σχολή Ναυπηγών Μηχανολόγων Μηχανικών. Διεπιστημονικό - Διατμηματικό Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών "Ναυτική και Θαλάσσια Τεχνολογία και Επιστήμη"Στα πλαίσια της διπλωματικής αυτής εργασίας αναπτύχτηκε ένα μοντέλο για την πιθανοθεωρητική προσέγγιση των δυναμικών αποκρίσεων ενός πλοίου με έμφαση στους παράγοντες που επηρεάζουν την υδροδυναμική συμπεριφορά του και στην αβεβαιότητα μέτρησης ή εκτίμησης αυτών. Το μοντέλο αυτό εφαρμόστηκε με την κατάλληλη διασύνδεση του υδροδυναμικού κώδικα NEWDRIFT του Εργαστηρίου Μελέτης Πλοίου και του προγράμματος διαχείρισης πιθανοτήτων PROBAN του Νορβηγικού Νηογνώμονα (DNV) και στην συνέχεια χρησιμοποιήθηκε για την διερεύνηση των δυναμικών αποκρίσεων ενός πλοίου Ro – Ro με την χρήση διαφόρων πιθανοθεωρητικών μεθόδων (FORM, SORM, Mnte Carlo). Τέλος εξετάστηκε η δυνατότητα χρησιμοποίησης αυτού ως βοηθητικό εργαλείο λήψης αποφάσεων και εκτίμησης ρίσκου από το πλήρωμα ενός σκάφους εν πλω, τόσο ως προς τον χρόνο που χρειάζεται για την εξαγωγή αποτελεσμάτων από αυτά, όσο και ως προς την ακρίβεια των αποτελεσμάτων αυτών.The objective of this work is the development of a probabilistic model for the study of the SeaKeeping Behaviour of a Ship with respect to the availability, the quality and the uncertainties of the data required. This Model implemented with the interface of the NEWDRIFT Hydrodynamic Code of Ship Design Laboratory of NTUA and the general probabilistic program PROBAN of DNV. Alternative probability assessment methods like Monte Carlo, FORM and SORM has been used and tested with respect to the reliability of the results and the economy of time that an onboard real – time decision support system demands.Γεώργιος Ι. Παπατζανάκη

Use of Time-Delay Neural Networks for the Detection of Epileptic Seizures

126 σ.Στην παρούσα διπλωματική εργασία διερευνάται η δυνατότητα χρήσης τεχνητών νευρωνικών δικτύων (ΤΝΔ) για την ανίχνευση επιληπτικών κρίσεων. Αρχικά εξετάστηκε η δυνατότητα χρήσης δικτύων πρόσθιας τροφοδότησης με χρονικές καθυστερήσεις για την πρόβλεψη μελλοντικών τιμών του ηλεκτροεγκεφαλογραφήματος (ΗΕΓ). Συγκεκριμένα έγιναν δοκιμές πάνω σε ΗΕΓ δεδομένα βάθους που προήλθαν από τη βάση δεδομένων του Πανεπιστημίου του Freiburg τα οποία μετά από φιλτράρισμα παρουσιάστηκαν απευθείας στο νευρωνικό δίκτυο, το οποίο εκπαιδεύτηκε να προβλέπει ένα βήμα μπροστά. Έγιναν δοκιμές με δίκτυα 4 έως 60 νευρώνων και 4 έως 60 καθυστερήσεων και αξιολογήθηκε η απόδοσή τους με βάση το μέσο τετραγωνικό και το μέσο απόλυτο σφάλμα ώστε να καταλήξουμε στο μέγεθος του δικτύου που θα χρησιμοποιήσουμε. Τα αποτελέσματα της πρόβλεψης για ένα βήμα μπροστά ήταν ικανοποιητικά και έτσι δοκιμάσαμε να χρησιμοποιήσουμε τα δίκτυα για πρόβλεψη πολλαπλών βημάτων. Κάτι τέτοιο ωστόσο δεν έγινε εφικτό. Στη συνέχεια αναπτύχθηκε ένας αλγόριθμος ανίχνευσης επιληπτικών κρίσεων ο οποίος χρησιμοποιεί το σφάλμα των παραπάνω δικτύων για να ανιχνεύσει επιληπτικές κρίσεις, βασιζόμενος στην παρατήρηση ότι το επιληπτικό ΗΕΓ είναι πιο απρόβλεπτο από το κανονικό (μεσοκρισικό) ΗΕΓ. Ο αλγόριθμος αυτός εφαρμόζεται στη συνέχεια με τη χρήση δικτύων 16 νευρώνων και 32 καθυστερήσεων καθώς και δικτύων 16 νευρώνων και 100 καθυστερήσεων σε έξι ασθενείς της βάσης δεδομένων, σε καθένα από τα τρία εστιακά κανάλια ξεχωριστά. Παρουσιάζονται τα αποτελέσματα αυτής της εφαρμογής, τα οποία ποικίλλουν από ασθενή σε ασθενή, όντας ωστόσο αρκετά ενθαρρυντικά συνολικά.In this thesis we investigate the use artificial neural networks (ANN) to detect epileptic seizures. Specifically we examine the usability of time delay feedforward neural networks (TLFN) for the prediction of future electroencephalographic (EEG) timesteps. Specific tests were performed on depth EEG data of the database of the University of Freiburg, which were filtered and then presented directly to the neural networks, and used to train the networks to predict one step ahead. We tested networks ranging from 4 to 60 neurons and from 4 to 60 delays and their performance was evaluated based on the mean squared and mean absolute error in order to conclude to the optimum size of the ANN for the task of prediction. The results of the one-step ahead prediction were satisfactory and therefore we tried to use the networks for multistep prediction. The outcome of multistep prediction however was not successful. We subsequently developed a seizure detection algorithm that uses the prediction error of these networks to detect seizures based on the observation that epileptic EEG is more unpredictable than normal (interictal) EEG. This algorithm is then applied using TLFNs of 16 neurons and 100 delays and 16 neurons and 32 delays to six patients from the database, to each of the three focal channels separately. Finally, the results of this application are presented, results which vary from patient to patient, but are overall quite encouraging.Γεώργιος Ι. Δασκαλάκης-Παπατζανάκη

3D Reconstruction & Modeling of the Traditional Greek Trechadiri: “Aghia Varvara”

3D modeling techniques have grown increasingly prevalent in a variety of disciplines, including cultural heritage and ship design. The methodology used in the 3D reconstruction of a traditional Greek boat with the Trechadiri hull type named “Aghia Varvara” is presented in this study. The original boat was built in 1925 and is characterized as a modern cultural heritage monument by the Greek Ministry of Culture. The digital reconstruction of the boat is explained in detail, including 3D laser scanning and computer aided geometric design (CAGD), as well as the description of the 3D printing process. The boat’s 3D digital model has been used for the enrichment of the NAVS Project’s digital library, demonstrating the unique geometrical, typological, and cultural characteristics of Greek traditional shipbuilding, a living craft which listed on Greece’s National Inventory of Intangible Cultural Heritage