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Generische automatische Applikation für die Vorentwicklung von Hybridgetrieben in Rapid-Prototyping-Umgebung

E-BookPDFE-Book
CHF66.00

Beschreibung

âJianbin Liao stellt eine generische automatische Applikationsmethode vor. Die Methode kann die vielfältigen Applikationsaufgaben in der Getriebevorentwicklung in Rapid-Prototyping-Umgebung effizient ohne Vorkenntnisse erledigen. Um das zu realisieren, wird ein Kriging-Modell verwendet, das Kenntnisse über das zu applizierende System liefert. Eine adaptive Versuchsplanung ermöglicht eine effiziente Konvergenz nach dem globalen Optimum. Die Methode wird auch erweitert, um die Abhängigkeitsfunktionen statt konstanter Parameter zu applizieren. Das Verfahren wurde in der Vorentwicklung eines Hybridantriebs verwendet und validiert.


Der Inhalt 

Prozessmodell
Adaptive Versuchsplanung
Applikation der Abhängigkeitsfunktion


Die Zielgruppen 

Dozierende und Studierende der Fahrzeugtechnik
Softwareentwickler für Steuergeräte und Applikationsingenieure


Der Autor

Jianbin Liao hat berufsbegleitend am Institut für Fahrzeugtechnik Stuttgart (IFS) der Universität Stuttgart im Bereich Kraftfahrzeugmechatronik promoviert. Er ist Softwareentwickler, plant die Ansteuerung von Hybrid- und Elektroantrieben sowie die Inbetriebnahme und Applikation für Demonstrator-Fahrzeuge bei einem deutschen Automobilhersteller.
Weitere Beschreibungen

Details

Weitere ISBN/GTIN9783658368142
ProduktartE-Book
EinbandE-Book
FormatPDF
Format HinweisWasserzeichen
Erscheinungsdatum07.02.2022
Auflage1. Aufl. 2022
Seiten127 Seiten
SpracheDeutsch
IllustrationenXXXI, 127 S. 73 Abbildungen
Artikel-Nr.10563638
KatalogVC
Datenquelle-Nr.3959210
Weitere Details

Reihe

Autor

Jianbin Liao hat berufsbegleitend am Institut für Fahrzeugtechnik Stuttgart (IFS) der Universität Stuttgart im Bereich Kraftfahrzeugmechatronik promoviert. Er ist Softwareentwickler, plant die Ansteuerung von Hybrid- und Elektroantrieben sowie die Inbetriebnahme und Applikation für Demonstrator-Fahrzeuge bei einem deutschen Automobilhersteller.

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