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Generierung von Prüfzyklen aus Flottendaten mittels bestärkenden Lernens

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André Ebel wertet Flottendaten eines batterieelektrischen Fahrzeuges hinsichtlich Fehlerbedingungen aus und generiert daraus unter Verwendung einer Gesamtfahrzeugsimulationsumgebung repräsentative Prüfzyklen zur zeitlichen Rekonstruktion der Fehlerbedingungen. Anhand der Flottendatenauswertung mit Methoden des Maschinellen Lernens identifiziert der Autor das schädigende Nutzungsverhalten fehlerhafter Fahrzeuge. Zur Generierung von kundennahen Prüfzyklen setzt er das tiefe Q-Lernen ein, ein Verfahren des bestärkenden Lernens. Die Kombination der Flottendatenauswertung mit der Prüfzyklengenerierung trägt zur zielgerichteten und realitätsnahen Erprobung von Antriebssträngen bei.

Inhaltsverzeichnis

Flottendatenauswertung. - Modellbildung und Simulation. - Prüfzyklengenerierung.

Produktdetails

Erscheinungsdatum
22. Februar 2024
Sprache
deutsch
Auflage
1. Auflage 2024
Seitenanzahl
224
Reihe
Wissenschaftliche Reihe Fahrzeugtechnik Universität Stuttgart
Autor/Autorin
André Ebel
Produktart
kartoniert
Abbildungen
XXXII, 188 S. 55 Abb.
Gewicht
296 g
Größe (L/B/H)
210/148/13 mm
ISBN
9783658442194

Portrait

André Ebel

André Ebel hat seinen Master of Science in Elektromobilität an der Universität Stuttgart abgeschlossen und ist seit 2015 wissenschaftlicher Mitarbeiter am Forschungsinstitut für Kraftfahrwesen und Fahrzeugmotoren Stuttgart (FKFS), wo er im Bereich Kraftfahrzeugmechatronik promovierte.



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