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ATZelektronik
Erschienen in: ATZelektronik 3/2017

01.06.2017 | Entwicklung

Optimierung von Ottomotoren Automatisierung und maschinelle Lernverfahren in der Applikation

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

Erschienen in: ATZelektronik | Ausgabe 3/2017

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Auszug

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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Literatur
[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
Metadaten
Titel
Optimierung von Ottomotoren Automatisierung und maschinelle Lernverfahren in der Applikation
verfasst von
Yooshin Cho
Thorsten Huber
Dr. Ulrich Lauff
Rajesh Reddy
Publikationsdatum
01.06.2017
Verlag
Springer Fachmedien Wiesbaden
Erschienen in
ATZelektronik / Ausgabe 3/2017
Print ISSN: 1862-1791
Elektronische ISSN: 2192-8878
DOI
https://doi.org/10.1007/s35658-017-0033-2

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