Zugriff

    Download


    Exportieren, teilen und zitieren



    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)

    Erscheinungsdatum :

    2022


    Format / Umfang :

    1 Online-Ressource (159 Seiten)




    Medientyp :

    Hochschulschrift


    Format :

    Elektronische Ressource


    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 / Verlag Dr. Hut, München | TIBKAT | 2022


    Prädiktion einer langfristigen Fahrzeugzustandsänderung anhand virtueller datengetriebener Sensormodelle

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




    Analyse datengetriebener Off-Board-Diagnose-Systeme

    Komarek, Kordian Adam | Springer Verlag | 2024