Binder, Svea and 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. Bachelor's. FH Münster. 81 S.
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Abstract
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.
| Item URL in elib: | https://elib.dlr.de/194667/ | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Document Type: | Monograph (DLR-Interner Bericht, Bachelor's) | ||||||||||||
| Title: | Prognose der Ergebnisse von Brandprüfungen mittels Methoden des maschinellen Lernens auf Basis von kalorimetrischen Messungen | ||||||||||||
| Authors: |
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| Date: | 31 March 2023 | ||||||||||||
| Refereed publication: | No | ||||||||||||
| Open Access: | No | ||||||||||||
| Number of Pages: | 81 | ||||||||||||
| Status: | Published | ||||||||||||
| Keywords: | Faserverstärkte Kunststoffe, Brandschutz, Python, Maschinelles Lernen, Statistische Versuchsplanung | ||||||||||||
| Institution: | FH Münster | ||||||||||||
| HGF - Research field: | Aeronautics, Space and Transport | ||||||||||||
| HGF - Program: | Aeronautics | ||||||||||||
| HGF - Program Themes: | other | ||||||||||||
| DLR - Research area: | Aeronautics | ||||||||||||
| DLR - Program: | L - no assignment | ||||||||||||
| DLR - Research theme (Project): | L - no assignment | ||||||||||||
| Location: | Stade | ||||||||||||
| Institutes and Institutions: | Institut für Systemleichtbau > Multifunctional Materials Institut für Systemleichtbau > Sustainability for Lightweight Structures | ||||||||||||
| Deposited By: | Schlegel, Linda | ||||||||||||
| Deposited On: | 17 Apr 2023 08:34 | ||||||||||||
| Last Modified: | 09 Jan 2024 08:26 |
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