Aktive Ausgangsselektion zur modellbasierten Kalibrierung dynamischer Fahrmanöver
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Stochastisches Energiemanagement für serielle Hybridfahrzeuge mit lernender Schaltstrategie
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Zur Strukturüberwachung der Rohkarosserie des Kraftfahrzeugs bei profilintensiver Bauweise
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Entwicklung und Charakterisierung eines Satellitenantriebssystems basierend auf Wasserelektrolyse
Deep Reinforcement Learning als Basis für das Hybridfahrzeug-Energiemanagement
Optimierungsgestützte Fahrzeugauslegung für die Zielkriterien Rundenzeit und Handling
2-D + 1-D ortsaufgelöste Modellierung von PEM-Brennstoffzellen
Nanostrukturierte Kohlenstoffmaterialien für Energietransport und Energiespeicherung
Leistungsbedarfsbestimmung elektrifizierter Stadtbusse im Linieneinsatz
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Anregungsmechanismen und Resonanzverhalten von Karosseriespalten
Batteriesimulation mittels dynamischer Datenmodelle für die Entwicklung elektrischer Antriebe
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