Scheffmann | Ein selbstlernender Optimierungsalgorithmus zur virtuellen Steuergeräteapplikation | Buch | 978-3-658-41971-4 | sack.de

Buch, Deutsch, 179 Seiten, Format (B × H): 148 mm x 210 mm, Gewicht: 281 g

Reihe: Wissenschaftliche Reihe Fahrzeugtechnik Universität Stuttgart

Scheffmann

Ein selbstlernender Optimierungsalgorithmus zur virtuellen Steuergeräteapplikation


1. Auflage 2023
ISBN: 978-3-658-41971-4
Verlag: Springer

Buch, Deutsch, 179 Seiten, Format (B × H): 148 mm x 210 mm, Gewicht: 281 g

Reihe: Wissenschaftliche Reihe Fahrzeugtechnik Universität Stuttgart

ISBN: 978-3-658-41971-4
Verlag: Springer

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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Zielgruppe

Research

Autoren/Hrsg.

Scheffmann, Marco

Fachgebiete

Weitere Infos & Material

Rewardfunktion zur Bewertung kooperativer Handlungen.- Netzwerkarchitektur der selbstlernenden Optimierung.- Verkopplung des Fahrsimulators.- Expertenstudie.

Marco Scheffmann hat nach seinem Studium an der Universität Stuttgart am Institut für Fahrzeugtechnik Stuttgart (IFS) der Universität Stuttgart im Bereich Kraftfahrzeugmechatronik promoviert. Zurzeit arbeitet er am Stuttgarter Fahrsimulator im Bereich der virtuellen Applikation.

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