Generierung von Prufzyklen aus Flottendaten mittels bestarkenden Lernens
1. Aufl. 2024
by
Andre Ebel
Book Details
Format
Paperback / Softback
ISBN-10
3658442190
ISBN-13
9783658442194
Edition
1. Aufl. 2024
Publisher
Springer Fachmedien Wiesbaden
Imprint
Springer Vieweg
Country of Manufacture
GB
Country of Publication
GB
Publication Date
Feb 22nd, 2024
Print length
188 Pages
Product Classification:
Electrical engineeringAutomotive technology & tradesAutomotive technology and trades
Ksh 12,600.00
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Fast
André Ebel wertet Flottendaten eines batterieelektrischen Fahrzeuges hinsichtlich Fehlerbedingungen aus und generiert daraus unter Verwendung einer Gesamtfahrzeugsimulationsumgebung repräsentative Prüfzyklen zur zeitlichen Rekonstruktion der Fehlerbedingungen.
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.
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