Jianbin Liao stellt eine generische automatische Applikationsmethode vor. Die Methode kann die vielfältigen Applikationsaufgaben in der Getriebevorentwicklung in Rapid-Prototyping-Umgebung effizient ohne Vorkenntnisse erledigen. Um das zu realisieren, wird ein Kriging-Modell verwendet, das Kenntnisse über das zu applizierende System liefert. Eine adaptive Versuchsplanung ermöglicht eine effiziente Konvergenz nach dem globalen Optimum. Die Methode wird auch erweitert, um die Abhängigkeitsfunktionen statt konstanter Parameter zu applizieren. Das Verfahren wurde in der Vorentwicklung eines Hybridantriebs verwendet und validiert.
Aktualisiert: 2023-04-02
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Jianbin Liao stellt eine generische automatische Applikationsmethode vor. Die Methode kann die vielfältigen Applikationsaufgaben in der Getriebevorentwicklung in Rapid-Prototyping-Umgebung effizient ohne Vorkenntnisse erledigen. Um das zu realisieren, wird ein Kriging-Modell verwendet, das Kenntnisse über das zu applizierende System liefert. Eine adaptive Versuchsplanung ermöglicht eine effiziente Konvergenz nach dem globalen Optimum. Die Methode wird auch erweitert, um die Abhängigkeitsfunktionen statt konstanter Parameter zu applizieren. Das Verfahren wurde in der Vorentwicklung eines Hybridantriebs verwendet und validiert.
Aktualisiert: 2023-04-04
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