Optimisation of Vehicle Crashworthiness using Gaussian Process Regression to Improve the Successive Response Surface Method Approach

Grealy, Daniel (2023) Optimisation of Vehicle Crashworthiness using Gaussian Process Regression to Improve the Successive Response Surface Method Approach. Bachelorarbeit, University of Limerick.

PDF - Nur DLR-intern zugänglich
17MB

Offizielle URL: https://gitlab.dlr.de/cs-opt-masterthesis/srsm/-/blob/main/doc/DanielGrealy_BachelorsThesis.pdf

elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/195179/

Dokumentart:

Hochschulschrift (Bachelorarbeit)

Titel:

Optimisation of Vehicle Crashworthiness using Gaussian Process Regression to Improve the Successive Response Surface Method Approach

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Grealy, Daniel	daniel.grealy (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

Mai 2023

Referierte Publikation:

Open Access:

Nein

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

Crash-box, SRSM, GPR, ROI, crashworthiness optimization

Institution:

University of Limerick

Abteilung:

School of Engineering - Mechanical Engineering

HGF - Forschungsbereich:

Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr

HGF - Programm:

Verkehr

HGF - Programmthema:

Straßenverkehr

DLR - Schwerpunkt:

Verkehr

DLR - Forschungsgebiet:

V ST Straßenverkehr

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

V - FFAE - Fahrzeugkonzepte, Fahrzeugstruktur, Antriebsstrang und Energiemanagement

Standort:

Stuttgart

Institute & Einrichtungen:

Institut für Fahrzeugkonzepte

Hinterlegt von:

Lualdi, Pietro

Hinterlegt am:

07 Jun 2023 14:26

Letzte Änderung:

06 Nov 2023 10:44

Nur für Mitarbeiter des Archivs: Kontrollseite des Eintrags