8. Generalisierbarkeit bisheriger Erkenntnisse

Das Kapitel befasst sich mit der Generalisierbarkeit von Erkenntnissen aus der Anwendung iterativ trainierter neuronaler Netzwerke im regelungstechnischen Kontext. Es untersucht die Stabilität des Netzwerktrainings und die Reduktion von Fehlern, die aus unzureichender Modellierung und komplexen Streckenbedingungen resultieren. Besondere Aufmerksamkeit wird der Anwendung von Stabilisierungsmetriken und der Überprüfung der Wirksamkeit dieser Metriken bei hoher Dynamik und ungenauer Parameteridentifikation geschenkt. Zudem werden Simulationen auf komplexen Rennstrecken durchgeführt, um die Robustheit des neuronalen Netzwerks in verschiedenen Szenarien zu testen. Die Ergebnisse zeigen, dass das neuronale Netzwerk trotz komplexer Bedingungen eine signifikante Verbesserung der Regelgüte ermöglicht und stabile Langzeitbetriebsbedingungen gewährleistet. Dies macht den Text besonders interessant für Fachleute, die sich mit fortschrittlichen Regelungstechniken und der Anwendung von KI in dynamischen Systemen beschäftigen.