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dc.contributor.advisorWeihs, Claus-
dc.contributor.authorLehmann, Thomas-
dc.date.accessioned2020-11-04T07:51:29Z-
dc.date.available2020-11-04T07:51:29Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2003/39802-
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.17877/DE290R-21693-
dc.description.abstractDie vorliegende Arbeit wurde im Rahmen einer Industriepromotion bei der Daimler AG in Sindelfingen erstellt. Sie umfasst die Entwicklung und Beschreibung eines statistischen Methodenbaukastens um Last- und Verschleißanalysen prozessual durchführen zu können. Dieser Methodenbaukasten wird an Daten im Kontext alternativer Antriebssysteme beispielhaft erprobt. Der methodische Fokus liegt auf der Quantifizierung und Sensitivität der Güte bzw. Unsicherheit auf den einzelnen Analysestufen. Die erste Analysestufe beinhaltet die Identifizierung verschiedener Gruppen in Belastungsdaten, umgesetzt durch Clusterverfahren. Auf der zweiten Analysestufe sollen über verschiedene lineare und nichtlineare Verfahren Vorhersagen für das Verschleißverhalten der identifizierten Gruppen getroffen werden. Auf beiden Stufen soll sowohl die Güte des Verfahrens als auch dessen Sensitivität quantifiziert werden. Im Rahmen der Arbeit werden alle notwendigen statistischen Methoden definiert, die entsprechenden Gütekriterien werden eingeführt. Der Methodenbaukasten beinhaltet einen iterativen Prozess, in dem in jeder Iteration sowohl das Clustering als auch die Prognose durchgeführt wird. So kann zum einen in jedem Schritt die Güte des jeweiligen Verfahrens und zum anderen die Sensitivität der Güte bzw. Unsicherheit der Verfahren/Modelle über mehrere Iterationen quantifiziert und bewertet werden. Der entwickelte, iterative Prozess, integriert in den Algorithmus des Evidence Accumulation Clusterings, bietet dem Anwender entscheidende methodische Vorteile. Zum einen kann in jedem Schritt die Güte und dessen Sensitivität des jeweiligen Verfahrens bewertet werden, zum anderen wird über die gleichzeitige Durchführung aller Verfahren in jeder Iteration beides über die Analysestufen hin weg quantifiziert. Im Anwendungsbeispiel werden Potentiale aufgezeigt, die Güte der Modelle zu steigern sowie die Sensitivität zu verringern, indem sowohl die Variablenselektion für die Lastanalyse als auch die Modellauswahl für die Verschleißprognose prozessual durchgeführt wird. Der entwickelte Prozess bietet die Möglichkeit, die Qualität und Stabilität der durchgeführten Analyse bereits zu frühen Zeitpunkten (geringe Datenbasis) zu bewerten und ggf. Handlungsmaßnahmen abzuleiten.de
dc.language.isodede
dc.subjectClusteringde
dc.subjectPrognosede
dc.subjectGütede
dc.subject.ddc310-
dc.titleMethodenbaukasten zur Quantifizierung der statistischen Güte und deren Sensitivität von Last- und Verschleißanalysen mit einem Beispiel im Kontext alternativer Antriebskonzeptede
dc.typeTextde
dc.contributor.refereeMüller, Christine-
dc.date.accepted2020-10-09-
dc.type.publicationtypedoctoralThesisde
dc.subject.rswkRegressionsmodellde
dc.subject.rswkCluster-Analysede
dc.subject.rswkPrognosemodellde
dc.subject.rswkSensitivitätsanalysede
dc.subject.rswkLebensdauerde
dc.subject.rswkBatteriede
dcterms.accessRightsopen access-
eldorado.secondarypublicationfalsede
Appears in Collections:Lehrstuhl Computergestützte Statistik

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