Angebote zu "Versuchsplanung" (8 Treffer)

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Optimale, routenbasierte Versuchsplanung (R-DoE...
40,10 € *
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Als Erweiterung der klassischen DoE (Design of Experiments) plant die im Rahmen dieser Arbeit entwickelte routenbasierte Versuchsplanung (R-DoE) nicht einzelne Messpunkte, sondern die gesamte Einstellroute für eine automatisierte Messung am Prüfstand. Der entwickelte R-DoE Algorithmus berechnet diese Einstellroute, aus deren Messwerten stationäre datengetriebene Simulationsmodelle erstellt werden können, wobei neben einer möglichst kurzen Messdauer auch zusätzliche Anforderungen des Anwenders (z.B. betriebspunktabhängige Prognosegüten) und a priori Wissen (z.B. Randbedingungen des Systems) berücksichtigt werden. So ist eine Einstellroute die Lösung eines Mehrgrößen-Optimierungsproblems, die mit Hilfe eines Evolutionären Algorithmus gefunden wird.Das R-DoE Verfahren mit dem entwickelten Algorithmus wird anhand praktischer Beispiele erklärt. Eine reale Validierungsmessung zeigt für die mit dem R-DoE Algorithmus optimierte Einstellroute im Vergleich zu einer per klassischer DoE geplanten Messung eine um 40% reduzierte Messdauer bei gleicher Prognosegüte. So kann das R-DoE Verfahren zur Erweiterung und Effizienzverbesserung der DoE-Verfahren beitragen.

Anbieter: Dodax AT
Stand: 22.01.2020
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Entwicklung und Einsatz modellgestützter Online...
48,80 € *
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Getrieben durch gesetzgeberische Randbedingungen und steigende Kundenwünsche hat sich der Verbrennungsmotor im Laufe der Zeit zu einem hochkomplexen System entwickelt. Im Rahmen der Steuergeräteapplikation steht der Versuchsingenieur nun vor der Herausforderung, die in der Motorsteuerung hinterlegten Kennlinien und Kennfelder der Verstellparameter mittels umfangreicher Versuchsreihen am Prüfstand so auszulegen, dass diese hinsichtlich unterschiedlicher Zielgrößen (Kraftstoffverbrauch, Emissionen, …) bestmöglich angesteuert werden.Diese Arbeit beschreibt die Entwicklung und den Einsatz der modellbasierten Online- Optimierung am Motorprüfstand. Dem Leser werden zunächst die zum Verständnis der Arbeit notwendigen Grundlagen zur Versuchsplanung, Modellbildung und Optimierung vermittelt. Im Rahmen eines Referenzbeispiels wird die Online-Optimierung mit der bisher etablierten Offline-Optimierung verglichen. Die hieraus gewonnenen Erkenntnisse fließen in die weitere Verbesserung des Algorithmus ein. Weiter werden verschiedene Optimierungsvarianten untersucht, um dem Anwender Empfehlungen für die bestmögliche Nutzung der Online- Optimierung bei unterschiedlichen Aufgabenstellungen zu geben. Durch innovative Methoden wird die Messdatenerfassung am Prüfstand deutlich beschleunigt. Ein neuartiges Auswerteverfahren ermöglicht ein effizientes Erstellen der Applikationsdaten für das Steuergerät. In drei unterschiedlichen Anwendungsbeispielen der Basisapplikation werden die positiven Ergebnisse im Praxistest nochmals bestätigt.Mit dieser Arbeit wird dem Versuchsingenieur ein leistungsfähiges Werkzeug an die Hand gegeben, um die oben beschriebene Aufgabenstellung erfolgreich zu lösen.

Anbieter: Dodax AT
Stand: 22.01.2020
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Entwicklung und Einsatz modellgestützter Online...
48,80 € *
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Getrieben durch gesetzgeberische Randbedingungen und steigende Kundenwünsche hat sich der Verbrennungsmotor im Laufe der Zeit zu einem hochkomplexen System entwickelt. Im Rahmen der Steuergeräteapplikation steht der Versuchsingenieur nun vor der Herausforderung, die in der Motorsteuerung hinterlegten Kennlinien und Kennfelder der Verstellparameter mittels umfangreicher Versuchsreihen am Prüfstand so auszulegen, dass diese hinsichtlich unterschiedlicher Zielgrößen (Kraftstoffverbrauch, Emissionen, …) bestmöglich angesteuert werden.Diese Arbeit beschreibt die Entwicklung und den Einsatz der modellbasierten Online- Optimierung am Motorprüfstand. Dem Leser werden zunächst die zum Verständnis der Arbeit notwendigen Grundlagen zur Versuchsplanung, Modellbildung und Optimierung vermittelt. Im Rahmen eines Referenzbeispiels wird die Online-Optimierung mit der bisher etablierten Offline-Optimierung verglichen. Die hieraus gewonnenen Erkenntnisse fließen in die weitere Verbesserung des Algorithmus ein. Weiter werden verschiedene Optimierungsvarianten untersucht, um dem Anwender Empfehlungen für die bestmögliche Nutzung der Online- Optimierung bei unterschiedlichen Aufgabenstellungen zu geben. Durch innovative Methoden wird die Messdatenerfassung am Prüfstand deutlich beschleunigt. Ein neuartiges Auswerteverfahren ermöglicht ein effizientes Erstellen der Applikationsdaten für das Steuergerät. In drei unterschiedlichen Anwendungsbeispielen der Basisapplikation werden die positiven Ergebnisse im Praxistest nochmals bestätigt.Mit dieser Arbeit wird dem Versuchsingenieur ein leistungsfähiges Werkzeug an die Hand gegeben, um die oben beschriebene Aufgabenstellung erfolgreich zu lösen.

Anbieter: Dodax
Stand: 22.01.2020
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Anwendung von nichtlinearen Regressionsmodellen...
62,90 CHF *
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Bei der Entwicklung neuer Bauteile sind im Entwicklungsprozess i.d.R. mehrere Schleifen notwendig, um eine optimale Bauteilgestalt zu erhalten. Dieser Prozess wird sehr stark von den Erfahrungen und dem Know-how des Entwicklers bzw. Konstrukteurs beeinflusst. In dieser Dissertation wird eine Methode entwickelt, die auf Basis eines mathematischen Algorithmus zielgerichtet zum optimalen Entwurf des Bauteils führt. Die in der Dissertation entwickelte Methode zur Bauteilauslegung verbindet die Statistische Versuchsplanung (engl.: Design of Experiments, Abk.: DoE) mit der Finite-Elemente-Methode (Abk.: FEM). Die DoE ermöglicht, den Versuchsaufwand zu reduzieren und einen funktionalen Zusammenhang der einzelnen Konstruktionsparameter des Bauteils herzuleiten. Zur Ableitung dieses Zusammenhanges werden Versuchsinformationen des Bauteils benötigt. Diese werden mittels der FEM-Simulationen generiert. Als konkrete Anwendung dieser Arbeit ist als zu optimierendes Bauteil ein Stahlrad ausgewählt worden. Der Schwerpunkt in dieser Arbeit wird auf die Verwendung der nichtlinearen Regressionsmodelle, die in die Bauteiloptimierung eingehen, gelegt. Dabei wird eine aufgestellte Behauptung, dass ein nichtlineares Regressionsmodell die physikalisch-technischen Zusammenhänge eines Stahlrades besser beschreiben kann als eine polynomiale Regressionsfunktion, belegt. Den mathematischen Kern dieser Arbeit stellt die Untersuchung des Verhaltens der nichtlinearen Regressionsmodelle mit Anwendung einer ausreisser-robusten Schätzmethode - der LTS-Schätzung- dar. Dabei wird bei ausgewählten nichtlinearen Regressionsfunktionen auf die Bestimmung der d-Fülle und des maximalen Bruchpunktes sowie auf die Identifizierbarkeit eingegangen. Es wird gezeigt, dass die d-Fülle und somit eine untere Schranke für den Bruchpunkt stark vom Versuchsplan und dem Parameterraum abhängt. Zudem ist ein genereller Zusammenhang zwischen der d-Fülle und der Identifizierbarkeit in nichtlinearen Regressionsmodellen, im Gegensatz zu den linearen Modellen, nicht gegeben.

Anbieter: Orell Fuessli CH
Stand: 22.01.2020
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Anwendung von nichtlinearen Regressionsmodellen...
34,90 CHF *
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Bei der Entwicklung neuer Bauteile sind im Entwicklungsprozess i.d.R. mehrere Schleifen notwendig, um eine optimale Bauteilgestalt zu erhalten. Dieser Prozess wird sehr stark von den Erfahrungen und dem Know-how des Entwicklers bzw. Konstrukteurs beeinflusst. In dieser Dissertation wird eine Methode entwickelt, die auf Basis eines mathematischen Algorithmus zielgerichtet zum optimalen Entwurf des Bauteils führt. Die in der Dissertation entwickelte Methode zur Bauteilauslegung verbindet die Statistische Versuchsplanung (engl.: Design of Experiments, Abk.: DoE) mit der Finite-Elemente-Methode (Abk.: FEM). Die DoE ermöglicht, den Versuchsaufwand zu reduzieren und einen funktionalen Zusammenhang der einzelnen Konstruktionsparameter des Bauteils herzuleiten. Zur Ableitung dieses Zusammenhanges werden Versuchsinformationen des Bauteils benötigt. Diese werden mittels der FEM-Simulationen generiert. Als konkrete Anwendung dieser Arbeit ist als zu optimierendes Bauteil ein Stahlrad ausgewählt worden. Der Schwerpunkt in dieser Arbeit wird auf die Verwendung der nichtlinearen Regressionsmodelle, die in die Bauteiloptimierung eingehen, gelegt. Dabei wird eine aufgestellte Behauptung, dass ein nichtlineares Regressionsmodell die physikalisch-technischen Zusammenhänge eines Stahlrades besser beschreiben kann als eine polynomiale Regressionsfunktion, belegt. Den mathematischen Kern dieser Arbeit stellt die Untersuchung des Verhaltens der nichtlinearen Regressionsmodelle mit Anwendung einer ausreisser-robusten Schätzmethode -- der LTS-Schätzung -- dar. Dabei wird bei ausgewählten nichtlinearen Regressionsfunktionen auf die Bestimmung der d-Fülle und des maximalen Bruchpunktes sowie auf die Identifizierbarkeit eingegangen. Es wird gezeigt, dass die d-Fülle und somit eine untere Schranke für den Bruchpunkt stark vom Versuchsplan und dem Parameterraum abhängt. Zudem ist ein genereller Zusammenhang zwischen der d-Fülle und der Identifizierbarkeit in nichtlinearen Regressionsmodellen, im Gegensatz zu den linearen Modellen, nicht gegeben.

Anbieter: Orell Fuessli CH
Stand: 22.01.2020
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Anwendung von nichtlinearen Regressionsmodellen...
53,99 € *
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Bei der Entwicklung neuer Bauteile sind im Entwicklungsprozess i.d.R. mehrere Schleifen notwendig, um eine optimale Bauteilgestalt zu erhalten. Dieser Prozess wird sehr stark von den Erfahrungen und dem Know-how des Entwicklers bzw. Konstrukteurs beeinflusst. In dieser Dissertation wird eine Methode entwickelt, die auf Basis eines mathematischen Algorithmus zielgerichtet zum optimalen Entwurf des Bauteils führt. Die in der Dissertation entwickelte Methode zur Bauteilauslegung verbindet die Statistische Versuchsplanung (engl.: Design of Experiments, Abk.: DoE) mit der Finite-Elemente-Methode (Abk.: FEM). Die DoE ermöglicht, den Versuchsaufwand zu reduzieren und einen funktionalen Zusammenhang der einzelnen Konstruktionsparameter des Bauteils herzuleiten. Zur Ableitung dieses Zusammenhanges werden Versuchsinformationen des Bauteils benötigt. Diese werden mittels der FEM-Simulationen generiert. Als konkrete Anwendung dieser Arbeit ist als zu optimierendes Bauteil ein Stahlrad ausgewählt worden. Der Schwerpunkt in dieser Arbeit wird auf die Verwendung der nichtlinearen Regressionsmodelle, die in die Bauteiloptimierung eingehen, gelegt. Dabei wird eine aufgestellte Behauptung, dass ein nichtlineares Regressionsmodell die physikalisch-technischen Zusammenhänge eines Stahlrades besser beschreiben kann als eine polynomiale Regressionsfunktion, belegt. Den mathematischen Kern dieser Arbeit stellt die Untersuchung des Verhaltens der nichtlinearen Regressionsmodelle mit Anwendung einer ausreißer-robusten Schätzmethode - der LTS-Schätzung- dar. Dabei wird bei ausgewählten nichtlinearen Regressionsfunktionen auf die Bestimmung der d-Fülle und des maximalen Bruchpunktes sowie auf die Identifizierbarkeit eingegangen. Es wird gezeigt, dass die d-Fülle und somit eine untere Schranke für den Bruchpunkt stark vom Versuchsplan und dem Parameterraum abhängt. Zudem ist ein genereller Zusammenhang zwischen der d-Fülle und der Identifizierbarkeit in nichtlinearen Regressionsmodellen, im Gegensatz zu den linearen Modellen, nicht gegeben.

Anbieter: Thalia AT
Stand: 22.01.2020
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Anwendung von nichtlinearen Regressionsmodellen...
30,03 € *
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Bei der Entwicklung neuer Bauteile sind im Entwicklungsprozess i.d.R. mehrere Schleifen notwendig, um eine optimale Bauteilgestalt zu erhalten. Dieser Prozess wird sehr stark von den Erfahrungen und dem Know-how des Entwicklers bzw. Konstrukteurs beeinflusst. In dieser Dissertation wird eine Methode entwickelt, die auf Basis eines mathematischen Algorithmus zielgerichtet zum optimalen Entwurf des Bauteils führt. Die in der Dissertation entwickelte Methode zur Bauteilauslegung verbindet die Statistische Versuchsplanung (engl.: Design of Experiments, Abk.: DoE) mit der Finite-Elemente-Methode (Abk.: FEM). Die DoE ermöglicht, den Versuchsaufwand zu reduzieren und einen funktionalen Zusammenhang der einzelnen Konstruktionsparameter des Bauteils herzuleiten. Zur Ableitung dieses Zusammenhanges werden Versuchsinformationen des Bauteils benötigt. Diese werden mittels der FEM-Simulationen generiert. Als konkrete Anwendung dieser Arbeit ist als zu optimierendes Bauteil ein Stahlrad ausgewählt worden. Der Schwerpunkt in dieser Arbeit wird auf die Verwendung der nichtlinearen Regressionsmodelle, die in die Bauteiloptimierung eingehen, gelegt. Dabei wird eine aufgestellte Behauptung, dass ein nichtlineares Regressionsmodell die physikalisch-technischen Zusammenhänge eines Stahlrades besser beschreiben kann als eine polynomiale Regressionsfunktion, belegt. Den mathematischen Kern dieser Arbeit stellt die Untersuchung des Verhaltens der nichtlinearen Regressionsmodelle mit Anwendung einer ausreißer-robusten Schätzmethode -- der LTS-Schätzung -- dar. Dabei wird bei ausgewählten nichtlinearen Regressionsfunktionen auf die Bestimmung der d-Fülle und des maximalen Bruchpunktes sowie auf die Identifizierbarkeit eingegangen. Es wird gezeigt, dass die d-Fülle und somit eine untere Schranke für den Bruchpunkt stark vom Versuchsplan und dem Parameterraum abhängt. Zudem ist ein genereller Zusammenhang zwischen der d-Fülle und der Identifizierbarkeit in nichtlinearen Regressionsmodellen, im Gegensatz zu den linearen Modellen, nicht gegeben.

Anbieter: Thalia AT
Stand: 22.01.2020
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