Bei der Erprobung prototypischer Antriebsstränge sind präzise Schadensfrüherkennungsmechanismen von höchster Bedeutung. Erwin Brosch deckt die Schwachstellen der heutigen Überwachungsmethodik insbesondere im Hinblick auf die elektrischen Antriebe auf. Im Weiteren zeigt er Optimierungen der Überwachungen und damit auch der Schadensfrüherkennung auf. Es gelingt dem Autor, Erfahrungswerte von Experten in Überwachungen zu transferieren. Trotz des geringen Detailwissens über die prototypischen elektrischen Maschinen kann er eine Methode zur Erstellung von thermischen Simulationen von sich stetig verändernden elektrischen Antriebssträngen erarbeiten. Bei allen gezeigten Methoden werden typische Abläufe und Prozesse bei der Erprobung berücksichtigt. Der Inhalt Bewertung der Fehlerdetektion Optimierung der Überwachung und Früherkennung Daten- und modellgestützter hybrider Überwachungsansatz Die Zielgruppen Dozierende und Studierende der Fachgebiete Fahrzeugtechnik und Maschinenwesen Fachkräfte in der Fahrzeugerprobung, Prüfstandsingenieure und -mitarbeitende Der Autor Erwin Brosch hat am Institut für Fahrzeugtechnik Stuttgart (IFS) der Universität Stuttgart im Bereich Kraftfahrzeugmechatronik promoviert und ist derzeit als Fachreferent im Bereich der elektrischen Antriebsstränge tätig. Zu seinen Aufgaben zählt insbesondere die Inbetriebnahme von prototypischen elektrischen Antriebssträngen und anschließende Betreuung der Erprobung sowie die Instandhaltung und Erweiterung der Prüfeinrichtungen für zukünftige Aufgaben der Forschung und Entwicklung.


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    Title :

    Online-Überwachung elektrischer Antriebsstränge im Prüfstandsumfeld


    Contributors:


    Publication date :

    2024


    Size :

    1 Online-Ressource (XXIX, 157 Seiten)


    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 :

    Theses


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    German



    Classification :

    DDC:    629.2




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