Die fortschrittlichen Machine-Learning-Routinen nutzen die Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) der GI.cloud-Plattform zur Durchführung des maschinellen Lernens. Gemeinsam mit der Universität Zypern wurde unsere Arbeit als herausragender Beitrag ausgezeichnet. Der mündliche Vortrag vor Experten aus Industrie und Wissenschaft aus aller Welt war ein großer Erfolg.
In einem zweiten Beitrag stellen wir die neuesten Errungenschaften im Bereich der anpassungsfähigen Leistungsmodellierung für Photovoltaikanlagen vor, bei der das bekannte Verlustfaktormodell (LFM) und das mechanistische Leistungsmodell (MPM) für eine fortschrittliche Leistungsprognose kombiniert werden. Die Modelle lassen sich mit Gantners Produkt „Outdoor Test Facility“ sowie mit der Überwachung von Photovoltaikanlagen kombinieren.
Für weitere Informationen, Unterlagen oder Präsentationen wenden Sie sich bitte an otf@gantner-instruments.com oder besuchen Sie unsere Website.
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Die Menge der Daten, die bei einem Testprogramm für Flugzeugstrukturen erzeugt werden, nimmt ständig zu. Die Dichte der Lasteinleitungspunkte (Aktoren) und Sensoren (Dehnungsmessstreifen, Thermoelemente, LVDTs) an einem Prüfgegenstand nimmt immer mehr zu, und die Modellvalidierung erfordert höhere Datenabtastraten, um mehr Details zu erfassen. Die Risiken und Kosten, die mit der Validierung und Zertifizierung von Flugzeugen verbunden sind, sind beträchtlich, und die Anforderungen an eine schnelle Inbetriebnahme sind hoch. Um die Auswirkungen von Nachrüstungen in Betrieb befindlicher Flugzeuge zu minimieren, ist die Fähigkeit, Testergebnisse schnell zu generieren, entscheidend für den Erfolg eines Testprogramms.
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