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Originaltitel:
Automatisierte Generierung von Ordnungsschikanen für Vibrationswendelförderer mithilfe von Reinforcement Learning
Übersetzter Titel:
Automated Design of Orienting Devices for Vibratory Bowl Feeders using Reinforcement Learning
Autor:
Stocker, Julia Cosima Isabell
Jahr:
2022
Dokumenttyp:
Dissertation
Institution:
TUM School of Engineering and Design
Betreuer:
Reinhart, Gunther (Prof. Dr.)
Gutachter:
Reinhart, Gunther (Prof. Dr.); Rixen, Daniel J. (Prof. Dr.)
Sprache:
de
Fachgebiet:
FER Fertigungstechnik
TU-Systematik:
FER 000
Kurzfassung:
In der Arbeit wird eine durchgängige Methode zur automatisierten Generierung von Ordnungsschikanen für Vibrationswendelförderer mithilfe von Reinforcement Learning vorgestellt, welche die Verkürzung der Entwicklungszeit für Ordnungsschikanen sowie die Steigerung der Ergebnisqualität ermöglicht. Bestehende Teillösungen werden angepasst und zusammengeführt sowie fehlende Bausteine neu entwickelt. Die Methode wird anhand einer prototypischen Umsetzung validiert.
Übersetzte Kurzfassung:
The thesis shows a consistent method for the automated generation of orienting devices for vibratory bowl feeders using reinforcement learning, which makes it possible to shorten the development time for orienting devices and increase the quality of the results. Existing partial solutions are adapted and merged, and missing components are newly developed. The method is validated by means of a prototypical implementation.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1660663
Eingereicht am:
09.06.2022
Mündliche Prüfung:
23.09.2022
Dateigröße:
6532981 bytes
Seiten:
233
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20220923-1660663-1-9
Letzte Änderung:
17.10.2022
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