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Organic Computing lernt nie aus

Kautzmann, Timo; Geimer, Marcus; Wünsche, Micaela; Mostaghim, Sanaz; Schmeck, Hartmut

Abstract:

Der Ansatz des Organic Computing im Maschinenmanagement von Traktoren bringt Vorteile sowohl für den Entwickler als auch den Benutzer der Maschine. Durch die selbsttätige Suche nach optimalen Betriebspunkten muss der Entwickler nicht im Vorfeld die optimalen
Einstellungen präzise definieren. Der Bediener kann zwischen verschiedenen Zielfunktionen
wählen, die autonom von der O/C-Architektur umgesetzt werden. Dadurch wird er vom eigentlichen Fahren entlastet, sodass er sich stärker um den Arbeitsprozess kümmern kann.


Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000029516
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Fakultät für Maschinenbau – Institut für Fahrzeugtechnik und Mobile Arbeitsmaschinen (IFFMA)
Publikationstyp Zeitschriftenaufsatz
Publikationsjahr 2012
Sprache Deutsch
Identifikator ISSN: 1865-7028
urn:nbn:de:swb:90-295168
KITopen-ID: 1000029516
Erschienen in Mobile Maschinen
Verlag Vereinigte Fachverl.
Heft 4
Seiten 36-38
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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