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Generierung von Prüfzyklen aus Flottendaten mittels bestärkenden Lernens



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Éditeur :

Springer Vieweg


Paru le : 2024-02-21



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Description

André Ebel wertet Flottendaten eines batterieelektrischen Fahrzeuges hinsichtlich Fehlerbedingungen aus und generiert daraus unter Verwendung einer Gesamtfahrzeugsimulationsumgebung repräsentative Prüfzyklen zur zeitlichen Rekonstruktion der Fehlerbedingungen. Anhand der Flottendatenauswertung mit Methoden des Maschinellen Lernens identifiziert der Autor das schädigende Nutzungsverhalten fehlerhafter Fahrzeuge. Zur Generierung von kundennahen Prüfzyklen setzt er das tiefe Q-Lernen ein, ein Verfahren des bestärkenden Lernens. Die Kombination der Flottendatenauswertung mit der Prüfzyklengenerierung trägt zur zielgerichteten und realitätsnahen Erprobung von Antriebssträngen bei.
Pages
188 pages
Collection
n.c
Parution
2024-02-21
Marque
Springer Vieweg
EAN papier
9783658442194
EAN PDF
9783658442200
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
18
Taille du fichier
3932 Ko
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Prix
66,05 €

André Ebel hat seinen Master of Science in Elektromobilität an der Universität Stuttgart abgeschlossen und ist seit 2015 wissenschaftlicher Mitarbeiter am Forschungsinstitut für Kraftfahrwesen und Fahrzeugmotoren Stuttgart (FKFS), wo er im Bereich Kraftfahrzeugmechatronik promovierte.

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