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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. Institutsseminar, 2021-02-18, DLR Lampoldshausen.

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elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/194693/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
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, TillTill.Hoerger (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5859-9907NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2021
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Orbitalantriebe
Veranstaltungstitel:Institutsseminar
Veranstaltungsort:DLR Lampoldshausen
Veranstaltungsart:Andere
Veranstaltungsdatum:18 Februar 2021
Veranstalter :Institut für Raumfahrtantriebe
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:04 Aug 2023 07:35
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:55

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