Retrospektive Diagnose von Fehlerursachen an Antriebsstrangprüfständen mithilfe künstlicher Intelligenz: Wissenschaftliche Reihe Fahrzeugtechnik Universität Stuttgart
Autor Andreas Krätschmerde Limba Germană Paperback – 20 ian 2024
Din seria Wissenschaftliche Reihe Fahrzeugtechnik Universität Stuttgart
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Specificații
ISBN-13: 9783658440039
ISBN-10: 3658440031
Ilustrații: XXVIII, 138 S. 44 Abb.
Dimensiuni: 148 x 210 mm
Greutate: 0.23 kg
Ediția:1. Aufl. 2024
Editura: Springer Fachmedien Wiesbaden
Colecția Springer Vieweg
Seria Wissenschaftliche Reihe Fahrzeugtechnik Universität Stuttgart
Locul publicării:Wiesbaden, Germany
ISBN-10: 3658440031
Ilustrații: XXVIII, 138 S. 44 Abb.
Dimensiuni: 148 x 210 mm
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Editura: Springer Fachmedien Wiesbaden
Colecția Springer Vieweg
Seria Wissenschaftliche Reihe Fahrzeugtechnik Universität Stuttgart
Locul publicării:Wiesbaden, Germany
Cuprins
Erhebung eines repräsentativen Forschungsdatensatzes.- Methoden zur Datenvorverarbeitung uni- und multivariater Zeitreihendaten.- Modellierung und Auswertung durch künstliche Intelligenz.- Anwendung und praktischer Nachweis.
Notă biografică
Andreas Krätschmer hat nach seinem Studium am Institut für Fahrzeugtechnik Stuttgart (IFS) der Universität Stuttgart im Bereich Kraftfahrzeugmechatronik promoviert. Er ist Projektleiter an einem Antriebsstrangprüfstand und Fachreferent für Datennetze und Restbussimulation.
Textul de pe ultima copertă
Antriebsstrangprüfstände leisten einen signifikanten Beitrag im Fahrzeugentwicklungsprozess. Um diesen Vorteil weiter auszubauen, ist es notwendig, mit geeigneten Maßnahmen die Effektivität und Effizienz stetig zu steigern. Eine Maßnahme ist hierbei, die Abhängigkeit des Faktors Mensch bei Auftreten eines Fehlers am Prüfstand zu reduzieren. Um diesem Ziel einen großen Schritt näher zu kommen, wurde vorliegend eine KI-basierte Methodik entwickelt, mit deren Hilfe es möglich ist, die fehlerverursachende Komponente und den zugehörigen Fehlerzeitpunkt trotz der Wechselwirkung aufgrund der mechanischen Kopplung des Systems zu detektieren.
Der Inhalt
- Erhebung eines repräsentativen Forschungsdatensatzes
- Methoden zur Datenvorverarbeitung uni- und multivariater Zeitreihendaten
- Modellierung und Auswertung durch künstliche Intelligenz
- Anwendung und praktischer Nachweis
Die Zielgruppen
- Dozierende und Studierende im Umfeld der Kraftfahrzeugtechnik und künstlichen Intelligenz
- Entwickler und Betreiber von Antriebsstrangprüfständen
Der Autor
Andreas Krätschmer hat nach seinem Studium am Institut für Fahrzeugtechnik Stuttgart (IFS) der Universität Stuttgart im Bereich Kraftfahrzeugmechatronik promoviert. Er ist Projektleiter an einem Antriebsstrangprüfstand und Fachreferent für Datennetze und Restbussimulation.
Caracteristici
Reduktion der Abhängigkeit des Faktors Mensch am Antriebsstrangprüfstand KI-basierte Auswertung von Messdaten am Antriebsstrangprüfstand Steigerung der Effektivität bei Antriebsstrangerprobungen