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Als Erweiterung der klassischen DoE (Design of Experiments) plant die im Rahmen dieser Arbeit entwickelte routenbasierte Versuchsplanung (R-DoE) nicht einzelne Messpunkte, sondern die gesamte Einstellroute für eine automatisierte Messung am Prüfstand. Der entwickelte R-DoE Algorithmus berechnet diese Einstellroute, aus deren Messwerten stationäre datengetriebene Simulationsmodelle erstellt werden können, wobei neben einer möglichst kurzen Messdauer auch zusätzliche Anforderungen des Anwenders (z. B. betriebspunktabhängige Prognosegüten) und a priori Wissen (z. B. Randbedingungen des Systems) berücksichtigt werden. So ist eine Einstellroute die Lösung eines Mehrgrößen-Optimierungsproblems, die mit Hilfe eines Evolutionären Algorithmus gefunden wird. Das R-DoE Verfahren mit dem entwickelten Algorithmus wird anhand praktischer Beispiele erklärt. Eine reale Validierungsmessung zeigt für die mit dem R-DoE Algorithmus optimierte Einstellroute im Vergleich zu einer per klassischer DoE geplanten Messung eine um 40% reduzierte Messdauer bei gleicher Prognosegüte. So kann das R-DoE Verfahren zur Erweiterung und Effizienzverbesserung der DoE-Verfahren beitragen.
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Optimale, routenbasierte Versuchsplanung (R-DoE) zur Charakterisierung technischer Systeme, Thomas Mayer
- Language
- Released
- 2016
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- Title
- Optimale, routenbasierte Versuchsplanung (R-DoE) zur Charakterisierung technischer Systeme
- Language
- German
- Authors
- Thomas Mayer
- Publisher
- Kassel University Press
- Released
- 2016
- ISBN10
- 3737601526
- ISBN13
- 9783737601528
- Category
- University and college textbooks
- Description
- Als Erweiterung der klassischen DoE (Design of Experiments) plant die im Rahmen dieser Arbeit entwickelte routenbasierte Versuchsplanung (R-DoE) nicht einzelne Messpunkte, sondern die gesamte Einstellroute für eine automatisierte Messung am Prüfstand. Der entwickelte R-DoE Algorithmus berechnet diese Einstellroute, aus deren Messwerten stationäre datengetriebene Simulationsmodelle erstellt werden können, wobei neben einer möglichst kurzen Messdauer auch zusätzliche Anforderungen des Anwenders (z. B. betriebspunktabhängige Prognosegüten) und a priori Wissen (z. B. Randbedingungen des Systems) berücksichtigt werden. So ist eine Einstellroute die Lösung eines Mehrgrößen-Optimierungsproblems, die mit Hilfe eines Evolutionären Algorithmus gefunden wird. Das R-DoE Verfahren mit dem entwickelten Algorithmus wird anhand praktischer Beispiele erklärt. Eine reale Validierungsmessung zeigt für die mit dem R-DoE Algorithmus optimierte Einstellroute im Vergleich zu einer per klassischer DoE geplanten Messung eine um 40% reduzierte Messdauer bei gleicher Prognosegüte. So kann das R-DoE Verfahren zur Erweiterung und Effizienzverbesserung der DoE-Verfahren beitragen.