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01-06-2017 | Entwicklung

Optimierung von Ottomotoren Automatisierung und maschinelle Lernverfahren in der Applikation

Authors: Yooshin Cho, Thorsten Huber, Dr. Ulrich Lauff, Rajesh Reddy

Published in: ATZelektronik | Issue 3/2017

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Für Emissions- und Verbrauchstests von Kraftfahrzeugen gelten in Europa ab September 2017 im Rahmen der Typprüfung die Vorschriften WLTP (Worldwide Harmonized Light-Duty Vehicles Test Procedure) und RDE (Real Driving Emissions). Um die strengen neuen Prüfbedingungen zu erfüllen, muss das Verhalten von Motoren im kompletten Drehzahl-Last-Bereich („global“) optimiert werden. Etas nutzt dabei unter anderem maschinelle Lernverfahren. …

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[1]

Huber, T.; Kruse, T.; Lauff, U.: Modellbasierte Applikation. Hanser automotive, Nr. 10, pp. 33–35, 2013

[2]

Lauff, U.; Meyer, S.; Reddy, R.: Geführte und automatisierte Applikation und Validierung von Antriebsstrangsystemen. Elektronik automotive, Nr. 6/7, pp. 38–41, 2016

[3]

Hoffmann, S.; Schrott, M.; Huber, T.; Kruse, T.: Modellbasierte Methoden zur Applikation moderner Verbrennungsmotoren. MTZ 78 (2015), Nr. 4

[4]

Klar, H.; Klages, B.; Gundel, D.; Kruse, T.; Ulmer, H.: Neue Verfahren zur effizienten modellbasierten Motorapplikation. 5. Internationales Symposium für Entwicklungsmethodik, Wiesbaden, 2013

[5]

Rasmussen, C. K.; Williams, C. E.: Gaussian Processes for Machine Learning. MIT Press, 2006MATH

Title: Optimierung von Ottomotoren Automatisierung und maschinelle Lernverfahren in der Applikation
Authors: Yooshin Cho
Thorsten Huber
Dr. Ulrich Lauff
Rajesh Reddy
Publication date: 01-06-2017
Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden
Published in: ATZelektronik / Issue 3/2017
Print ISSN: 1862-1791
Electronic ISSN: 2192-8878
DOI: https://doi.org/10.1007/s35658-017-0033-2

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