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    Titel :

    Prädiktion einer langfristigen Fahrzeugzustandsänderung anhand virtueller datengetriebener Sensormodelle


    Beteiligte:
    Sass, Andreas Udo (Autor:in) / Rausch, Andreas (Akademische:r Betreuer:in) / Technische Universität Clausthal (Grad-verleihende Institution) / Verlag Dr. Hut, München (Verlag)

    Erschienen in:

    Ausgabe :

    1. Auflage


    Erscheinungsdatum :

    2022


    Format / Umfang :

    XXIV, 137 Seiten


    Anmerkungen:

    Diagramme, Illustrationen
    Literaturverzeichnis: 125-137



    Medientyp :

    Hochschulschrift


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch



    Klassifikation :

    DDC:    629.276
    RVK:    ZO 4200
    BKL:    55.20 Straßenfahrzeugtechnik / 50.16 Technische Zuverlässigkeit, Instandhaltung



    Prädiktion einer langfristigen Fahrzeugzustandsänderung anhand virtueller datengetriebener Sensormodelle

    Sass, Andreas Udo / Technische Universität Clausthal | TIBKAT | 2022

    Freier Zugriff

    Prädiktion einer langfristigen Fahrzeugzustandsänderung anhand virtueller datengetriebener Sensormodelle

    Sass, Andreas Udo / Technische Universität Clausthal / Verlag Dr. Hut | SLUB | 2022


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    Schaermann, Alexander / Technische Universität München | TIBKAT | 2020