Die vorliegende Arbeit befasst sich mit dem Schwingungskomfort in PKW bei Fahrten über unebene Fahrbahnen. Basierend auf Regressionsanalysen und künstlichen neuronalen Netzen werden Modelle für den Zusammenhang zwischen dem subjektiven Empfinden des Schwingungskomforts und objektiv messbaren Fahrzeugschwingungen erstellt. Im Rahmen der Modellerstellung mit künstlichen neuronalen Netzen wird ein modifizierter Trainingsalgorithmus vorgestellt, der die Verarbeitung von in mehrere Abschnitte zerlegten Messdaten ermöglicht. Durch die Verwendung von Regressionsgleichungen und Bewertungsfunktionen wird für die in dieser Arbeit untersuchten Fahrbahnen eine höhere Modellqualität erreicht als bei bisherigen Modellen. Außerdem wird für die Durchführung weiterer Versuche eine Vorgehensweise erarbeitet, die es ermöglicht, die Genauigkeit der Komfortmodelle weiter zu verbessern.


    Zugriff

    Zugriff über TIB

    Verfügbarkeit in meiner Bibliothek prüfen

    Bestellung bei Subito €


    Exportieren, teilen und zitieren



    Titel :

    Bewertung des Schwingungskomforts in PKW mit Hilfe von Regressionsmodellen und künstlichen neuronalen Netzen


    Beteiligte:


    Erscheinungsdatum :

    2009


    Format / Umfang :

    206 Seiten, 56 Bilder, 62 Tabellen, 125 Quellen




    Medientyp :

    Hochschulschrift


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch





    Bewertung des Schwingungskomforts in Pkw mit Hilfe von Regressionsmodellen und kuenstlichen neuronalen Netzen

    Stammen,K. / Univ.d.Bundeswehr Hamburg,DE / Volkswagen,Wolfsburg,DE | Kraftfahrwesen | 2009



    Anwendung von künstlichen neuronalen Netzen im Wasserbau

    Zounemat-Kermani, Mohammad / Matta, Elena / Hinkelmann, Reinhard | BASE | 2020

    Freier Zugriff

    Anwendung von künstlichen neuronalen Netzen im Wasserbau

    Zounemat-Kermani, Mohammad / Matta, Elena / Hinkelmann, Reinhard | HENRY – Bundesanstalt für Wasserbau (BAW) | 2020

    Freier Zugriff