Die modellbasierte Kalibrierung dynamischer Fahrmanöver an Prüfständen ermöglicht die systematische Optimierung von Steuergerätedaten über den gesamten Betriebsbereich des Fahrzeugs und begegnet somit der steigenden Komplexität in der Antriebsstrangentwicklung. In jüngerer Vergangenheit werden in der Automobilindustrie vereinzelt Methoden des maschinellen Lernens eingesetzt, um die Anwendung der modellbasierten Kalibrierung zu vereinfachen und die Effizienz zu erhöhen. Insbesondere der Einsatz des aktiven Lernens führt zu vielversprechenden Ergebnissen. Eine Herausforderung stellt die simultane Identifikation mehrerer Regressionsmodelle dar, die für die Fahrbarkeitskalibrierung erforderlich ist. Hierfür wird im Rahmen dieser Arbeit die aktive Ausgangsselektion (AOS) eingeführt und eingesetzt. Die AOS-Strategie bestimmt dabei das führende Modell im Lernprozess.
In der vorliegenden Arbeit werden regel- und informationsbasierte AOS-Strategien vorgestellt. Hier erfolgt erstmals die detaillierte Beschreibung und Untersuchung einer normierten modellgütebasierten Auswahlstrategie. Als Modellart werden Gauß’sche Prozessmodelle verwendet. Anhand von Versuchen wird überprüft, ob der Einsatz von AOS gegenüber gängiger statistischer Versuchsplanung sinnvoll ist. Darüber hinaus wird untersucht, ob die Berücksichtigung aller zur Versuchslaufzeit bekannten Informationen zu einer Verbesserung des Lernprozesses beiträgt.
Die in dieser Arbeit durchgeführten Versuche zeigen, dass bereits einfache regelbasierte Strategien bessere Ergebnisse hervorbringen als die Referenzstrategie. Durch Berücksichtigung der momentanen Modellgüte und Abschätzung des Prozessrauschens zur Versuchslaufzeit ist eine weitere Reduktion der Messpunkte um mehr als 50 % gegenüber der Referenzstrategie möglich.
Die Ergebnisse dieser Arbeit legen den ständigen Einsatz der vorgestellten informationsbasierten Strategien für die modellbasierte Kalibrierung nahe.
Aktualisiert: 2022-12-30
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Notendruck soll zu Engagement führen, Schüler sitzen in Tischreihen festgezurrt, ‚Kompetenzen‘ gaukeln Modernität und aktive Schüler vor, Aktivität findet aber vor allem bei angestrengten Lehrern statt – Zeit für ein Update im Schulsystem, inspiriert durch die Neurowissenschaften!
Dieses Buch zeigt, dass Schule auch anders geht: mit ‘Active Learning’ und ‘Retrieval Practice’, unter Einbeziehung von Achtsamkeit und Mitgefühl und der ‘Draußen-Schule’, die zeigt, dass Unterricht nicht immer im Klassenzimmer stattfinden muss.
Zahlreiche Unterrichtsbeispiele verbinden – für verschiedenste Unterrichtsinhalte von linearen Funktionen bis zur Übersetzung von Partizipien – die Natur als Lernort mit Meditationen, Bewegungschoreografien und digitalen Tools im Homeschooling.
www.neugier-entfesseln.de
Aktualisiert: 2023-05-02
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Aktualisiert: 2022-10-31
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Mit dieser Publikation wird ein bisher nicht berücksichtigtes Forschungsdesiderat im Lernraumdiskurs thematisiert. Im Mittelpunkt steht die Frage, welche Faktoren die Integration von Innovationen bei der Lernraumgestaltung an Hochschulen beeinflussen. Ausgangspunkt dafür ist die bisher zurückhaltende UmSetzung innovativer Lernraumkonzepte an Hochschulen. Mit der Untersuchung von fünf Hochschulen aus Deutschland, Österreich, Schweden, Großbritannien und den USA wurden Phänomene bei Innovationsprozessen identifiziert sowie Handlungsempfehlungen für die Gestaltungspraxis abgeleitet.
Aktualisiert: 2020-07-01
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