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Masterarbeit Einsatz von KI- und BigData-Methoden zur Analyse und Optimierung von NVH-Eigenschaften in Fahrdynamiksystemen
Im Rahmen der Entwicklung von Fahrdynamiksystemen ist die akustische Bewertung (NVH: Noise, Vibration, Harshness) entscheidend, um Fahrkomfort und Qualität zu sichern. Dabei werden Schwingungsdaten aus Prüfständen, Gesamtfahrzeugen und Kundenflotten analysiert, um reale Nutzungsbedingungen und kritische Betriebszustände besser zu verstehen. Die effiziente Optimierung dieser Aspekte sowohl im Anforderungsmanagement als auch im Rahmen der Entwicklung und Absicherung stellt eine zentrale Herausforderung im Zielkonflikt zu vielen anderen Eigenschaften dar. Ziel der Arbeit ist die Untersuchung und Bewertung von KI- und BigData-basierten Methoden zur Erkennung und Optimierung NVH-relevanter Muster in Fahrdynamiksystemen. Die Arbeit soll Potenziale verschiedener Analyseverfahren vergleichen und praxisnahe Handlungsempfehlungen für eine kosten- und nutzenoptimierte Anwendung ableiten.
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