| Document Type
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BL
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| Record Number
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882658
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| Title & Author
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Steigerung der Intelligenz mechatronischer Systeme /\ Hsg., Ansgar Trächtler und Jürgen Gausemeier.
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| Publication Statement
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Berlin, Germany :: Springer Vieweg,, [2018]
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| Series Statement
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Intelligente Technische Systeme - Lösungen aus dem Spitzencluster it's OWL
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| Page. NO
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1 online resource
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| ISBN
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3662563924
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: 9783662563922
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9783662563915
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| Bibliographies/Indexes
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Includes bibliographical references and index.
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| Contents
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Intro; Geleitwort des Projektträgers; Geleitwort des Clustermanagements; Vorwort; Inhaltsverzeichnis; Mitarbeiterverzeichnis; 1 Einführung; 1.1 it's OWL -- Intelligente Technische Systeme OstWestfalenLippe; 1.2 Cluster-Querschnittsprojekt Selbstoptimierung; Literatur; 2 Paradigma der Selbstoptimierung; 2.1 Einführung Selbstoptimierung; 2.1.1 Mechatronische Systeme; 2.1.2 Selbstoptimierende Systeme; 2.2 Architektur selbstoptimierender Systeme; 2.2.1 Struktur von selbstoptimierenden Systemen; 2.2.2 Operator Controller Modul (OCM)
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2.3 Strategische Planung und Entwicklung von selbstoptimierenden Produkten und Produktionssystemen2.3.1 Der Produktentstehungsprozess; 2.3.2 Behandlung der Selbstoptimierung in der Strategischen Planung und integrativen Entwicklung; 2.4 Selbstoptimierung in der Anwendung; Literatur; 3 Potenzialanalyse zur Steigerung der Intelligenz mechatronischer Systeme; 3.1 Grundlagen der Potenzialanalyse; 3.1.1 Herausforderungen bei der Potenzialanalyse; 3.1.2 Stufenmodell zur Steigerung der Intelligenz mechatronischer Systeme; 3.2 Methodik der Potenzialanalyse
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3.2.1 Disziplinübergreifende Systemspezifikation3.2.2 Identifikation von Potenzialen; 3.2.3 Spezifikation von Lösungsideen; 3.2.4 Bewertung und Auswahl von Lösungsideen; 3.3 Einsatz der Potenzialanalyse im Bereich der Lackiertechnik; 3.3.1 Disziplinübergreifende Systemspezifikation; 3.3.2 Identifikation von Potenzialen; 3.3.3 Spezifikation von Lösungsideen; 3.3.4 Bewertung und Auswahl von Lösungsideen; Literatur; 4 Maschinelles Lernen in technischen Systemen; 4.1 Grundlagen des maschinellen Lernens; 4.1.1 Paradigmen des Maschinellen Lernens; 4.1.2 Überwachtes Lernen mit Neuronalen Netzwerken
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4.1.3 Extreme Learning Machine (ELM)4.1.4 Generalisierungsfähigkeit; 4.2 Integration von Vorwissen in den Lernprozess; 4.2.1 Integration von diskreten Nebenbedingungen; 4.2.2 Generalisierung der diskreten Nebenbedingungen; 4.2.3 Verifikation der kontinuierlichen Nebenbedingungen; 4.3 Modellierung parametrisierter Prozesse; 4.3.1 Regression im Modellraum; 4.3.2 Vorgehen zur Regression im Modellraum; 4.3.3 Verbesserte Generalisierung bei wenigen Daten; 4.4 Relevance Learning; 4.5 Leitfaden für den Einsatz maschineller Lernverfahren; 4.5.1 Vorgehensmodelle
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4.5.2 Anwendungsindikatoren für maschinelle Lernverfahren4.5.3 Domänenwissen nutzen; 4.5.4 Auswahl von Lernverfahren; 4.6 Maschinelles Lernen in der Praxis; 4.6.1 Maschinelles Lernen für einen intelligenten Teigkneter; 4.6.2 Modellierung des Ultraschall-Erweichungseffekts; 4.7 Zusammenfassung; Literatur; 5 Mathematische Optimierung; 5.1 Grundlagen und Methoden mathematischer Optimierung; 5.1.1 Mehrzieloptimierung; 5.1.2 Mehrzieloptimalsteuerung; 5.2 Leitfaden zum Einsatz mathematischer Optimierungsverfahren; 5.2.1 Vorgehensmodell; 5.2.2 Katalog von Anwendungshemmnissen
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| Subject
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Embedded computer systems.
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| Subject
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Mechatronics.
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| Subject
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|
Microelectromechanical systems.
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| Subject
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|
COMPUTERS-- General.
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| Subject
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|
Embedded computer systems.
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| Subject
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|
Mechatronics.
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| Subject
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|
Microelectromechanical systems.
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| Dewey Classification
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006.22
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| LC Classification
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TK7895.E42
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| Added Entry
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Gausemeier, Jürgen
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Trächtler, Ansgar
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