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Ein selbstlernender Optimierungsalgorithmus zur virtuellen Steuergeräteapplikation
179 Seiten, Taschenbuch
€ 87.37
| Reihe | Wissenschaftliche Reihe Fahrzeugtechnik Universität Stuttgart |
|---|---|
| ISBN | 9783658419714 |
| Erscheinungsdatum | 01.06.2023 |
| Genre | Technik/Maschinenbau, Fertigungstechnik |
| Verlag | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH |
| Lieferzeit | Lieferbar in 14 Werktagen |
| Herstellerangaben | Anzeigen Springer Nature Customer Service Center GmbH ProductSafety@springernature.com |
Unsere Prinzipien
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- ✔ keine Weitergabe personenbezogener Daten an Dritte
- ✔ als 100% österreichisches Unternehmen liefern wir innerhalb Österreichs mit der Österreichischen Post
Kurzbeschreibung des Verlags
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.
| Reihe | Wissenschaftliche Reihe Fahrzeugtechnik Universität Stuttgart |
|---|---|
| ISBN | 9783658419714 |
| Erscheinungsdatum | 01.06.2023 |
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| Verlag | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH |
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