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Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Leistungsanalyse und Optimierung eines Flugdatenservers. Für die Durchführung dieser Leistungsanalyse wird eine eigene Anwendung entwickelt. Mit dieser eigens entwickelten Anwendung wird das Leistungsverhalten des Flugdatenservers genau analysiert. Mit den Erkenntnissen aus der Leistungsanalyse werden am Flugdatenserver Optimierungen durchgeführt und weitere Möglichkeiten zur Optimierung aufgezeigt. Bei diesem Flugdatenserver (Air Traffic Control Server) handelt es sich um eine Client/Server-Anwendung zur Visualisierung von Flugbewegungen im Lauftraum. Hierfür wird der Flugdatenserver mit Flugsicherungsdaten durch das Flugüberwachungssystem Automatic Dependent Surveillance (ADS) versorgt.
In dieser Arbeit wird die Identifikation von Trägheitsparametern von Mehrkörpersystemen, am Beispiel eines ein aus vier Segmenten bestehenden Roboterarms untersucht. Es werden verschiedene neuronale Netzarchitekturen zur Identifikation der Trägheitsparameter des Roboterarms exploriert. Als Referenz für das Abschneiden der Ansätze wird ein vorab implementierter numerischer Optimierungsansatz, welcher mittels der Software „Matalb“ umgesetzt wurde, benutzt. Der Ansatz zum Aufstellen der benötigten Bewegungsgleichungen und die Formulierung des Regressionsproblems unterscheidet sich von den in der Literatur verwendeten Ansätzen, und beruht auf einem neu entwickelten Sensorkonzept der Hochschule Offenburg (des Sweaty Labors).
Der numerische Ansatz, insbesondere nach Linearisierung des Problems, erzielte herausragende Ergebnisse und konnte die idealen Parameterwerte präzise identifizieren. Demgegenüber standen die neuronalen Netzwerke, deren Potenzial trotz umfassender Untersuchung verschiedener Architekturen und Ansätze nicht vollends ausgeschöpft werden konnte. Die Resultate zeigen deutlich die Grenzen und Herausforderungen bei der Anwendung maschineller Lernmethoden in der spezifischen Aufgabenstellung der Trägheitsparameteridentifikation auf.
Diese Arbeit leistet einen Beitrag zum Verständnis der Möglichkeiten und Grenzen bei der Anwendung neuer Messtechnologien und Berechnungsverfahren in der Robotik. Die überlegene Leistung des numerischen Solvers gegenüber den neuronalen Netzansätzen unterstreicht die Bedeutung weiterer Forschungen in diesem Bereich.