Retrospektive Diagnose von Fehlerursachen an Antriebsstrangprüfständen mithilfe künstlicher Intelligenz
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Retrospektive Diagnose von Fehlerursachen an Antriebsstrangprüfständen mithilfe künstlicher Intelligenz, Springer Vieweg Von Andreas Krätschmer, im heise shop in digitaler Fassung erhältlich
Produktinformationen "Retrospektive Diagnose von Fehlerursachen an Antriebsstrangprüfständen mithilfe künstlicher Intelligenz"
Antriebsstrangprüfstände 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.
Erhebung eines repräsentativen Forschungsdatensatzes.- Methoden zur
Datenvorverarbeitung uni- und multivariater Zeitreihendaten.- Modellierung und
Auswertung durch künstliche Intelligenz.- Anwendung und praktischer Nachweis.
Artikel-Details
- Anbieter:
- Springer Vieweg
- Autor:
- Andreas Krätschmer
- Artikelnummer:
- 9783658440046
- Veröffentlicht:
- 19.01.24