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Originaltitel:
Enhanced Insights from Vehicle Simulation by Analysis of Parametric Uncertainties
Übersetzter Titel:
Erweiterte Aussagen aus der Fahrdynamiksimulation durch die Analyse von Parameterunsicherheiten
Autor:
Schmeiler, Simon
Jahr:
2020
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Maschinenwesen
Betreuer:
Lienkamp, Markus (Prof. Dr.)
Gutachter:
Lienkamp, Markus (Prof. Dr.); Zimmermann, Markus (Prof. Dr.); Hasenauer, Jan (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
VER Technik der Verkehrsmittel
Stichworte:
Uncertainty Quantification, Sensitivity Analysis, Machine Learning, Sensitivity Estimation, Factor Importance, Factor Ranking, Surrogate Modeling, Sampling, Polynomial Chaos, Gaussian Process, Decision Trees, Gradient-Boosted Trees, Random Forest, Monte-Carlo Methods, Fourier Amplitude Sensititity Testing, Morris Method
Übersetzte Stichworte:
Quantifizierung von Unsicherheiten, Sensitivitätsanalyse, Maschinelles Lernen, Schätzen von Sensitivitäten, Parametersensitivität, Ersatzmodellbildung, Sampling, Polynomial Chaos, Gauß-Prozess, Entscheidungsbaum, Gradient-Boosted Trees, Random Forest, Monte-Carlo Methoden, Fourier Amplituden Sensitivitäts Test, Methode von Morris
TU-Systematik:
VER 020d
Kurzfassung:
There is a great history of embedding computer-aided technologies in engineering workflows. However, we are only on the brink of tapping into the potential of digitalization. With the rise of advanced analytics and machine learning, in shorter time we will be able to gain more insight, handle complexity, and design better products. The motivation of this thesis is to explore, compare, and promote methods and workflows to aid the understanding and design of complex systems.
Übersetzte Kurzfassung:
Die computergestützte Entwicklung technischer Systeme blickt auf eine erfolgreiche Historie zurück. Dennoch stehen wir erst an der Schwelle das Potenzial der Digitalisierung voll auszuschöpfen. Mit der rasanten Entwicklung von maschinellem Lernen und der fortschrittlichen Datenanalyse, wird es in Zukunft möglich sein, in immer kürzeren Zeitabständen ein tiefes Verständnis zu erlangen, Komplexität zu beherrschen und in der Folge bessere Produkte zu entwickeln. Motivation dieser Dissertation ist e...     »
ISBN:
978-3-8439-4610-0
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1507577
Eingereicht am:
22.07.2019
Mündliche Prüfung:
09.07.2020
Letzte Änderung:
04.12.2020
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