Modulbeschreibung
Digital Twin
ECTS-Punkte:
18
Lernziele:
Die Studierenden
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können Daten in einem industriellen Anwendungsbeispiel erfassen, übertragen und speichern.
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können einen isolierten industriellen Prozess (z.B. repetitives handling eines Roboters) mit mathematischen Modellen abbilden.
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können die Betriebsdaten zur Erstellung/Verfeinerung des Modells verwenden.
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können mithilfe des Modells Fehlsituation detektieren bzw. vorhersagen.
Kurse in diesem Modul
Digital Twin:
- MKS Modellierung
- Sensor Fusion
- Systemidentifikation
- Machine Learning Control
- Pattern Classification
Projekt mit undefined Lektionen pro Woche
Pattern Classification:
- Introduction
- Bayesian decision Theory
- maximum-likelihood and Bayesian parameter estimation
- nonparametric techniques
- linear discriminant functions
- multilayer neural Networks
- additional chapters, time permitting
Selbststudium mit undefined Lektionen pro Woche
Disclaimer
Diese Beschreibung ist rechtlich nicht verbindlich! Weitere Informationen finden Sie in der detaillierten Modulbeschreibung.