elib
DLR-Header
DLR-Logo -> http://www.dlr.de
DLR Portal Home | Impressum | Datenschutz | Kontakt | English
Schriftgröße: [-] Text [+]

Reinforcement Learning Framework zur optimalen Regelung von Orbitalantrieben unter Berücksichtigung von Robustheit und Betriebsbereichseinschränkungen

Hörger, Till (2021) Reinforcement Learning Framework zur optimalen Regelung von Orbitalantrieben unter Berücksichtigung von Robustheit und Betriebsbereichseinschränkungen. Masterarbeit, Universität Stuttgart.

[img] PDF
5MB

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/143369/
Dokumentart:Hochschulschrift (Masterarbeit)
Titel:Reinforcement Learning Framework zur optimalen Regelung von Orbitalantrieben unter Berücksichtigung von Robustheit und Betriebsbereichseinschränkungen
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Hörger, TillNICHT SPEZIFIZIERThttps://orcid.org/0000-0001-5859-9907NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2021
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Seitenanzahl:83
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Orbitalantriebe, reinforcement learning
Institution:Universität Stuttgart
Abteilung:Institut für Raumfahrtsysteme
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Raumtransport
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R RP - Raumtransport
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Projekt Future Fuels - Advanced Rocket Propellants
Standort: Lampoldshausen
Institute & Einrichtungen:Institut für Raumfahrtantriebe > Satelliten- und Orbitalantriebe
Hinterlegt von: Hanke, Michaela
Hinterlegt am:15 Nov 2021 08:39
Letzte Änderung:15 Nov 2021 08:39

Nur für Mitarbeiter des Archivs: Kontrollseite des Eintrags

Blättern
Suchen
Hilfe & Kontakt
Informationen
electronic library verwendet EPrints 3.3.12
Gestaltung Webseite und Datenbank: Copyright © Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR). Alle Rechte vorbehalten.