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Künstliche neuronale Netzwerke zur adaptiven Fahrdynamikregelung

BuchKartoniert, Paperback
283 Seiten
Deutsch
Springererschienen am05.01.20241. Aufl. 2024
In dem vorliegenden Buch wird der Einsatz eines hybriden Regelungskonzeptes für die Fahrdynamikregelung eines autonomen Versuchsträgers untersucht. Durch die situationsabhängige Optimierung der Netzwerkgewichte wird der Einfluss des systematischen Fehlers des zu Grunde liegenden Modells kompensiert und die Regelgüte verbessert.mehr
Verfügbare Formate
BuchKartoniert, Paperback
EUR99,99
E-BookPDF1 - PDF WatermarkE-Book
EUR79,99

Produkt

KlappentextIn dem vorliegenden Buch wird der Einsatz eines hybriden Regelungskonzeptes für die Fahrdynamikregelung eines autonomen Versuchsträgers untersucht. Durch die situationsabhängige Optimierung der Netzwerkgewichte wird der Einfluss des systematischen Fehlers des zu Grunde liegenden Modells kompensiert und die Regelgüte verbessert.

Inhalt/Kritik

Inhaltsverzeichnis
Motivationund Stand der Technik.- Theorie künstlicher neuronaler Netzwerke.- Adaptive Fahrdynamikregelung.- Effekte auf die Adaptionsgeschwindigkeit des KNN im geschlossenen Regelkreis.- Langzeitstabilität des neuronalen Netzwerkes im geschlossenen Regelkreis.- Auswertung der Fahrversuche.mehr

Autor

Jonas Kaste studierte Maschinenbau mit der Vertiefungsrichtung Luft- und Raumfahrttechnik an der TU Braunschweig und promovierte berufsbegleitend in der Konzernforschung eines Automobilherstellers.
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