Kernkonzepte
Effiziente probabilistische Schätzung von Wärmeübertragungsgrenzen in Echtzeit für die Kontrolle von Gießmaschinen.
Statistiken
Eine stochastische inverse Wärmeübertragungsproblem wird formuliert.
Verwendung von Ensemble-basierter simultaner Eingabe- und Zustandsfilterung.
Integration von Radialen Basisfunktionen zur Reduzierung des Rechenaufwands.
Zitate
"Unsere Forschung trägt signifikant dazu bei, probabilistische Grenzbedingungsschätzungen in Echtzeit mit rauschhaften Messungen und Fehlern im Modell zu erreichen."
"Die genaue Echtzeitvorhersage des Wärmeflusses ist entscheidend für den reibungslosen Betrieb von Gießmaschinen."