Wissenschaftliche Reihe Fahrzeugtechnik Universität Stuttgart- Generische automatische Applikation für die Vorentwicklung von Hybridgetrieben in Rapid-Prototyping-Umgebung

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Jianbin Liao stellt eine generische automatische Applikationsmethode vor. 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. ​Jianbin Liao stellt eine generische automatische Applikationsmethode vor. Die Methode kann die vielfältigen Applikationsaufgaben in der Getriebevorentwicklung in Rapid-Prototyping-Umgebung effizient…

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Jianbin Liao stellt eine generische automatische Applikationsmethode vor. 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.

​Jianbin 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.

Jianbin 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.