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Springer Berlin Adaptive Modelle für die Kraftfahrzeugdynamik
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Springer Berlin Adaptive Modelle für die Kraftfahrzeugdynamik

Echtzeitfähige und genaue Simulationsmodelle der Kraftfahrzeugdynamik für die Weiterentwicklung der Regelung und Diagnose bei Kraftfahrzeugen können nahezu optimale Simulationsergebnisse erreichen, wenn die Modelle an Veränderungen von Fahrzeugparametern oder Umgebungsbedingungen automatisch adaptiert werden. Die Kombination eines physikalischen Fahrzeugmodells mit Parameterschätzverfahren und Neuronalen Netzen ermöglicht eine signifikante Verbesserung der Simulationsqualität gegenüber konventionellen Kfz-Simulationsmodellen. Für die praktische Umsetzung werden die Vorteile des adaptiven Modellkonzepts an mehreren Anwendungsbeispielen gezeigt, zusätzlich wird auf die Echtzeitimplementierung des adaptiven Modells im Versuchsfahrzeug eingegangen. Die Erkenntnisse betreffen die Kraftfahrzeugdynamik, die Modellbildung und Simulationstechnik, sowie Identifikationsverfahren, modellbasierte Entwicklungen und Rapid Prototyping. Das Buch richtet sich an Fachleute der Gebiete Fahrzeugtechnik, Mechatronik, Regelungstechnik, Systemdynamik und Simulationstechnik; die Konzepte zur adaptiven Modellbildung sind auch auf andere technische Disziplinen übertragbar. Christoph Halfmann Studium der Elektrotechnik, Steuer- und Regelungstechnik, an der Universität Karlsruhe (TH), Diplom-Ingenieur 1994, anschliessend wissenschaftlicher Mitarbeiter von Prof. Isermann am Institut für Automatisierungstechnik (Regelungstechnik und Prozessautomatisierung) der Technischen Universität Darmstadt. 2001 Promotion zum Dr.-Ing. an der Technischen Universität Darmstadt. Seit 2000 bei der EvoBus GmbH in Mannheim, Center Elektrik/Elektronik, tätig in der Entwicklung. Henning Holzmann Studium der Elektrotechnik, Regelungstechnik, an der Technischen Universität Darmstadt und an der University of London, Diplom-Ingenieur 1994, anschliessend wissenschaftlicher Mitarbeiter bei Prof. Isermann am Institut für Automatisierungstechnik(Regelungstechnik und Prozessautomatisierung) der Technischen Universität Darmsta

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