Mjerna metodologija temeljena na modelu s primjenom na ispitivanje uzemljivačkih sustava : doktorska disertacija - Džapo, Hrvoje (H. Džapo ; Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2007)
Postojeæim postupcima numerièkog proraèuna uzemljivaèa izraèunata je referentna raspodjela potencijala na površini tla. Provedena je analiza kvalitete rekonstrukcije raspodjele potencijala primjenom standardnih interpolacijskih postupaka, uz razlièite geometrijske rasporede uzoraka i variranje utjecaja smetnji sluèajnog karaktera. Diskutirani su uoèeni nedostaci u postojeæoj praksi rekonstrukcije i definirani zahtjevi na unaprijeðeni algoritam interpolacije nedostajuæih vrijednosti potencijala, u skladu s potrebama mjernog postupka ispitivanja stanja sigurnosti uzemljivaèkog sustava. Teorijski je razraðen i programski implementiran novi, na fizikalnom modelu utemeljen pristup rekonstrukciji raspodjele potencijala na površini tla iz diskretnog skupa izmjerenih vrijednosti, zasnovan na stohastièkom pristupu rješavanju inverznog problema u statièkom strujnom polju uzemljivaèa. Vrednovanje novorazvijene metodologije provedeno je analizom kvalitete rekonstrukcije teorijski predviðene raspodjele potencijala, pri èemu su usporedbom s rezultatima za klasiène interpolacijske postupke dokazane prednosti novog pristupa. Razraðena je nova metodologija dizajna optimalnog eksperimenta za mjerenje raspodjele potencijala na površini tla, zasnovana na Bayesovom stohastièkom pristupu i formalizmu mjera iz teorije informacija. Valjanost novorazvijene metodologije planiranja uèinkovitog eksperimenta potvrðena je kroz više oglednih simulacija, a takoðer su prikazane moguænosti interaktivne optimizacije eksperimenta. Predložena su jednostavna heuristièka pravila za planiranje optimalnog rasporeda mjernih toèaka, teorijski utemeljena na razraðenom pristupu eksperimentalnom dizajnu. Ključne riječi: • sustav uzemljenja • napon koraka i dodira • mjerenje raspodjele potencijala na povrˇsini tla • senzorske mreˇze • interpolacijske metode • inverzni problem • Bayesov pristup rjeˇsavanju inverznog problema • Monte Carlo Markovljevi lanci • dizajn optimalnog eksperimenta • Fisherova informacija