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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. Master's, Universität Stuttgart.

[img] PDF
5MB

Item URL in elib:https://elib.dlr.de/143369/
Document Type:Thesis (Master's)
Title:Reinforcement Learning Framework zur optimalen Regelung von Orbitalantrieben unter Berücksichtigung von Robustheit und Betriebsbereichseinschränkungen
Authors:
AuthorsInstitution or Email of AuthorsAuthor's ORCID iDORCID Put Code
Hörger, TillUNSPECIFIEDhttps://orcid.org/0000-0001-5859-9907UNSPECIFIED
Date:2021
Refereed publication:No
Open Access:Yes
Number of Pages:83
Status:Published
Keywords:Orbitalantriebe, reinforcement learning
Institution:Universität Stuttgart
Department:Institut für Raumfahrtsysteme
HGF - Research field:Aeronautics, Space and Transport
HGF - Program:Space
HGF - Program Themes:Space Transportation
DLR - Research area:Raumfahrt
DLR - Program:R RP - Space Transportation
DLR - Research theme (Project):R - Project Future Fuels - Advanced Rocket Propellants
Location: Lampoldshausen
Institutes and Institutions:Institute of Space Propulsion > Spacecraft and Orbital Propulsion
Deposited By: Hanke, Michaela
Deposited On:15 Nov 2021 08:39
Last Modified:15 Nov 2021 08:39

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