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Bestimmung von Verstellgrenzen in der Motorentwicklung mit Hilfe von Support Vektor Maschinen

Bei der Optimierung von Steuerkennfeldern in Verbrennungsmotoren bezüglich Fahrkomfort, Verbrauch und Emissionen haben sich in den letzten Jahren die modellbasierten Methoden wie Design of Experiments (DOE) mehr und mehr etabliert. Infolge von steigender Anzahl von Stellgrößen und der zunehmend kürzeren Entwicklungszeiten besteht dabei das Ziel, automatisierte intelligente Vermessungsstrategien von Versuchsplänen zu entwickeln. In diesem Zusammenhang ist die Einhaltung von motorischen Grenzen dringend erforderlich, um den Motor vor Schäden zu schützen. Die sog. Support Vektor Maschinen (SVM) werden zur Bestimmung von Verstellbereichsgrenzen für die Motorvermessung mit hohen Freiheitsgraden untersucht und angewendet. Ausgehend von einem Anfangsset von Messpunkten wird mittels einer SVM, eine Hülle um die fahrbaren Messpunkte angelernt, die den unbekannten realen Versuchsraum modelliert. SVM stellen eine relativ neue Methode des Maschinellen Lernens dar, die sich unter anderem durch gute Reproduzierbarkeit und hohe Lerngeschwindigkeit auszeichnet.

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