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Entwicklung einer verteilten Softwarearchitektur als Testumgebung zur Simulation von Fahrszenarien
(2019)
Das Erproben neuer Fahrerassistenzsysteme sowie das Testen einzelner Komponenten in realen Fahrzeugtests, wird durch die immer komplexer werdenden Verknüpfungen der Steuergeräte in Fahrzeugen zunehmend erschwert. Eine ressourcenschonende und kostengünstigere Variante bietet das Vehicle in the loop Verfahren. Diese Bachelorarbeit befasst sich mit der Entwicklung und Integration einer Software, mit der es möglich ist, in einen laufenden Vehicle in the loop Testlaufes einzugreifen und Einfluss auf die virtuelle Fahrszene zu nehmen. Zunächst wurde sich in die von der IAV eigens entwickelten Tools zur Erstellung von Fahrszenen sowie deren Darstellung eingearbeitet. Anschließend wurden aus den ermittelten Anforderungen die Software erstellt und in die bestehende Prozesskette integriert. Die Funktionalität konnte daraufhin in durchgeführten Tests erfolgreich gezeigt werden.
Mit zunehmender Automatisierung von Industrieanlagen und der daraus entstehenden leistungsfähigen Infrastrukturen, wird der Bedarf einer permanenten Netzwerküberwachung unumgänglich. Das Vorhersagen oder Analysieren des Netzwerkzustandes spielt dabei eine entscheidende Rolle. Diese Masterarbeit beschäftigt sich mit der Untersuchung von Methoden des maschinellen Lernens zur Zustandsanalyse industrieller Netzwerke. Hierfür wurde zunächst mit einem Versuchsaufbau die dafürbenötigte Datenbasis geschaffen. Auf dieser Datenbasis wurden daraufhin verschiedene Klassifikations-Algorithmen trainiert und evaluiert. Dabei konnte festgestelltwerden, dass sich bestimmte typische Fehler schwerer als andere bestimmen lassen.