Prognose der Ergebnisse von Brandprüfungen mittels Methoden des maschinellen Lernens auf Basis von kalorimetrischen Messungen

Binder, Svea und Kühn, Alexandra (2023) Prognose der Ergebnisse von Brandprüfungen mittels Methoden des maschinellen Lernens auf Basis von kalorimetrischen Messungen. DLR-Interner Bericht. DLR-IB-SY-SD-2023-43. Bachelorarbeit. FH Münster. 81 S.

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Kurzfassung

Durch Methoden des maschinellen Lernens soll ein erweitertes Verständnis für das Brandverhalten von faserverstärken Kunststoffen geschaffen werden. Zur Auswertung der Brandprüfungen wird ein Programm in Python erstellt.

elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/194667/

Dokumentart:

Berichtsreihe (DLR-Interner Bericht, Bachelorarbeit)

Titel:

Prognose der Ergebnisse von Brandprüfungen mittels Methoden des maschinellen Lernens auf Basis von kalorimetrischen Messungen

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Binder, Svea	FH Münster	https://orcid.org/0009-0001-7433-9440	NICHT SPEZIFIZIERT
Kühn, Alexandra	Alexandra.Kuehn (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-6829-1372	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

31 März 2023

Referierte Publikation:

Nein

Open Access:

Nein

Seitenanzahl:

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

Faserverstärkte Kunststoffe, Brandschutz, Python, Maschinelles Lernen, Statistische Versuchsplanung

Institution:

FH Münster

HGF - Forschungsbereich:

Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr

HGF - Programm:

Luftfahrt

HGF - Programmthema:

keine Zuordnung

DLR - Schwerpunkt:

Luftfahrt

DLR - Forschungsgebiet:

L - keine Zuordnung

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

L - keine Zuordnung

Standort:

Stade

Institute & Einrichtungen:

Institut für Systemleichtbau > Multifunktionswerkstoffe
Institut für Systemleichtbau > Nachhaltigkeitstechnologien

Hinterlegt von:

Schlegel, Linda

Hinterlegt am:

17 Apr 2023 08:34

Letzte Änderung:

09 Jan 2024 08:26

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