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Reinforcement Learning Framework for the self-learning Suppression of Clutch Judder in automotive Drive Trains

Sommer Obando, Hermann

Abstract:
In electromechanically actuated clutches, the active damping of vibrations by means of control of the clamping force allow the use of high performance materials in the friction pairing, which makes a more energy and cost efficient design of the clutch. In this work, a reinforcement learning framework for the control of the clamping force for the active suppression of judder vibrations is proposed and developed.

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Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000061436
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seit 17.05.2018
Downloads: 376
seit 07.11.2016
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Produktentwicklung (IPEK)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2016
Sprache Englisch
Identifikator urn:nbn:de:swb:90-614367
KITopen-ID: 1000061436
Verlag KIT, Karlsruhe
Umfang 170 S.
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Maschinenbau (MACH)
Institut Institut für Produktentwicklung (IPEK)
Prüfungsdaten 26.01.2016
Referent/Betreuer Prof. A. Albers
Schlagworte Reinforcement Learning, Kupplungsrupfen
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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