Erhebung eines repräsentativen Forschungsdatensatzes -- Methoden zur Datenvorverarbeitung uni- und multivariater Zeitreihendaten -- Modellierung und Auswertung durch künstliche Intelligenz -- Anwendung und praktischer Nachweis.

    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.


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    Title :

    Retrospektive Diagnose von Fehlerursachen an Antriebsstrangprüfständen mithilfe künstlicher Intelligenz


    Contributors:


    Edition :

    1st ed. 2024.


    Publication date :

    2024


    Size :

    1 Online-Ressource(XXVIII, 138 S. 44 Abb.)


    Remarks:

    Campusweiter Zugriff (Universität Hannover) - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.




    Type of media :

    Book


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    German



    Classification :

    DDC:    629.2





    Neue Bedienkonzepte an komplexen Antriebsstrangprüfständen

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