iPhoneAlle anzeigen
iPhone 11iPhone 11 ProiPhone 11 Pro MaxiPhone 12iPhone 12 ProiPhone 12 Pro MaxiPhone 12 miniiPhone 13iPhone 13 ProiPhone 13 Pro MaxiPhone 13 miniiPhone 14iPhone 14 PlusiPhone 14 ProiPhone 14 Pro MaxiPhone 15iPhone 15 PlusiPhone 15 ProiPhone 15 Pro MaxiPhone 16iPhone 16 PlusiPhone 16 ProiPhone 16 Pro MaxiPhone 16eiPhone 8iPhone 8 PlusiPhone SE 2020iPhone SE 2022iPhone XiPhone XRiPhone XSiPhone XS Max
Galaxy A-SerieAlle anzeigen
Galaxy A12Galaxy A13Galaxy A13 5GGalaxy A14Galaxy A15Galaxy A16Galaxy A17 5GGalaxy A20eGalaxy A21Galaxy A22Galaxy A23Galaxy A24Galaxy A25Galaxy A26 5GGalaxy A32Galaxy A33Galaxy A34Galaxy A35Galaxy A36 5GGalaxy A40Galaxy A41Galaxy A42Galaxy A50Galaxy A51Galaxy A52Galaxy A53Galaxy A54Galaxy A55Galaxy A56 5GGalaxy A70Galaxy A71Galaxy A72
Redmi SeriesAlle anzeigen
Redmi 10Redmi 13CRedmi 15 5GRedmi Note 10Redmi Note 10 ProRedmi Note 11Redmi Note 11 ProRedmi Note 11 Pro Plus 5GRedmi Note 11sRedmi Note 12Redmi Note 12 5GRedmi Note 12 ProRedmi Note 12 Pro 5GRedmi Note 12 Pro PlusRedmi Note 13Redmi Note 13 5GRedmi Note 13 ProRedmi Note 13 Pro PlusRedmi Note 14Redmi Note 14 Pro PlusRedmi Note 8Redmi Note 8 ProRedmi Note 9Redmi Note 9 Pro
- Startseite
Bücher Wissen & Bildung Naturwissenschaft, Medizin, Informatik, Technik Technik Elektronik, Elektro- und Nachrichtentechnik Lernfähige Algorithmen für die Endfunktionsprüfung am Beispiel der Fahrzeugmotorenherstellung
Derzeit nicht verfügbar
Handgeprüfte Gebrauchtware
Bis zu 50 % günstiger als neu
Der Umwelt zuliebe
Lernfähige Algorithmen für die Endfunktionsprüfung am Beispiel der Fahrzeugmotorenherstellung
Lukas Leitner (Taschenbuch, Deutsch)
★★★★★
☆☆☆☆☆ Keine Bewertungen vorhanden
Optischer Zustand
Beschreibung
In der industriellen Produktion dient die automatisierte Endfunktionsprüfung der Erkennung von Herstellungsfehlern. Die Bewertung der Messsignale der Prüflinge erfolgt anhand von Prüfgrenzen, die einen Kompromiss zwischen erfolgreicher Fehlererkennung und hoher Ausschussrate darstellen. Bei komplexen Produkten und großer Typenvielfalt entsteht außerdem ein beträchtlicher Aufwand zur Erstellung und… Pflege der Prüfgrenzen.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit Algorithmen zur datenbasierten Endfunktionsprüfung in der industriellen Großserienproduktion. Ziel ist die automatisierte Ableitung von Prüfgrenzen und Prüfergebnissen durch ein selbstadaptierendes (lernendes) System allein auf der Basis von Messdaten. Als Anwendungsbeispiel dient die Herstellung von PKW-Motoren, die sehr komplexe Prüflinge darstellen und deren Produktion und Endfunktionsprüfung in großer Stückzahl erfolgt.
Im laufenden Betrieb scheidet ein manuelles Kategorisieren und Bereinigen von Trainingsdatensätzen aus. Daher basieren die analysierten Verfahren auf dem Prinzip der Anomalieerkennung. Somit ist ein Training möglich, ohne dass Messungen von fehlerhaften Produkten erforderlich sind. Gleichzeitig müssen die untersuchten Verfahren robust gegenüber fehlerhaften Prüflingen sein, die im Training und der Anwendung jederzeit auftreten können.
Die untersuchten Methoden umfassen die statische One-Class-Klassifikation und robuste Zeitreihenmodelle mit Zustands- und Parameterschätzung. Der Vergleich und die Bewertung der vorgestellten Verfahren erfolgt anhand simulierter und realer Anwendungsdaten. Für die Zeitreihenmodelle werden Erweiterungen präsentiert, die den Umgang mit langen Prädiktionszeiträumen, schiefen Verteilungen und sprunghaften Änderungen der Istwerte der Prüfmerkmale ermöglichen. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
Handgeprüfte Gebrauchtware
Bis zu 50 % günstiger als neu
Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
23.12.2020
Sprache
Deutsch
EAN
9783844077544
Herausgeber
Shaker
Serien- oder Bandtitel
Berichte aus der Elektrotechnik
Sonderedition
Nein
Autor
Lukas Leitner
Seitenanzahl
235
Auflage
1
Einbandart
Taschenbuch
-.-
★★★★★
☆☆☆☆☆ Leider noch keine Bewertungen
Leider noch keine Bewertungen
Sicher bei rebuy kaufen
Schreib die erste Bewertung für dieses Produkt!
Wenn du eine Bewertung für dieses Produkt schreibst, hilfst du allen Kund:innen, die noch überlegen, ob sie das Produkt kaufen wollen. Vielen Dank, dass du mitmachst!
Sicher bei rebuy kaufen