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OverviewAntriebsstrangprüfstände 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. Full Product DetailsAuthor: Andreas KrätschmerPublisher: Springer Fachmedien Wiesbaden Imprint: Springer Vieweg Edition: 1. Aufl. 2024 Weight: 0.227kg ISBN: 9783658440039ISBN 10: 3658440031 Pages: 138 Publication Date: 20 January 2024 Audience: Professional and scholarly , Professional & Vocational Format: Paperback Publisher's Status: Active Availability: Manufactured on demand  We will order this item for you from a manufactured on demand supplier. Table of ContentsErhebung eines repräsentativen Forschungsdatensatzes.- Methoden zur Datenvorverarbeitung uni- und multivariater Zeitreihendaten.- Modellierung und Auswertung durch künstliche Intelligenz.- Anwendung und praktischer Nachweis.ReviewsAuthor InformationAndreas 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. Tab Content 6Author Website:Countries AvailableAll regions |
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