Generierung von Prüfzyklen aus Flottendaten mittels bestärkenden Lernens -  André Ebel

Generierung von Prüfzyklen aus Flottendaten mittels bestärkenden Lernens (eBook)

(Autor)

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2024 | 1. Auflage
188 Seiten
Springer Vieweg (Verlag)
978-3-658-44220-0 (ISBN)
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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.



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.

Erscheint lt. Verlag 21.2.2024
Sprache deutsch
Themenwelt Technik Maschinenbau
ISBN-10 3-658-44220-4 / 3658442204
ISBN-13 978-3-658-44220-0 / 9783658442200
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