Ein selbstlernender Optimierungsalgorithmus zur virtuellen Steuergerateapplikation
1. Aufl. 2023
Book Details
Format
Paperback / Softback
ISBN-10
3658419717
ISBN-13
9783658419714
Edition
1. Aufl. 2023
Publisher
Springer Fachmedien Wiesbaden
Imprint
Springer Vieweg
Country of Manufacture
GB
Country of Publication
GB
Publication Date
Jun 1st, 2023
Print length
179 Pages
Product Classification:
Automotive technology & tradesAutomotive technology and trades
Ksh 12,600.00
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Fast
Infolge der eigenständigen Entwicklung zielgerichteter Handlungsstrategien kann damit auf sonst häufig eingesetzte vorangestellte Methoden der statistischen Versuchsplanung und der Metamodellbildung verzichtet werden.
Marco Scheffmann stellt einen neuartigen multikriteriellen Lösungsalgorithmus für die Erzeugung optimaler Datensätze von Fahrzeugsteuergeräten vor. Im Gegensatz zu verbreiteten, zumeist evolutionären Ansätzen wendet der Autor hier einen Ansatz des bestärkenden Lernens an. Infolge der eigenständigen Entwicklung zielgerichteter Handlungsstrategien kann damit auf sonst häufig eingesetzte vorangestellte Methoden der statistischen Versuchsplanung und der Metamodellbildung verzichtet werden. Zur subjektiven Betrachtung von optimierten Datensätzen dient ihm die echtzeitfähige Verkopplung der vollbeweglichen Fahrsimulation mit virtualisierten Steuergeräten. Seine abschließende Probandenstudie bestätigt die Ergebnisse des vorgestellten methodischen Ansatzes.
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