Compartir
Nachhaltigkeitsintegrierte prädiktive Modellierung von Kalksandsteineigenschaften mittels Verfahren des maschinellen Lernens (en Alemán)
Istanbuly, Zakaria (Autor)
·
Fraunhofer IRB Verlag
· Tapa Blanda
Nachhaltigkeitsintegrierte prädiktive Modellierung von Kalksandsteineigenschaften mittels Verfahren des maschinellen Lernens (en Alemán) - Istanbuly, Zakaria
Libro Nuevo
Importado
Envío: 24 a 34 días háb.
$ 191.091$ 77.961
Costos de importación incluídos en el precio ✅
Reseña del libro "Nachhaltigkeitsintegrierte prädiktive Modellierung von Kalksandsteineigenschaften mittels Verfahren des maschinellen Lernens (en Alemán)"
Der European Green Deal, das deutsche Klimaziel der Netto-Treibhausgasneutralität bis 2045 und steigende Energiepreise erhöhen den Transformationsdruck auf die Kalksandsteinindustrie. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines auf maschinellem Lernen basierenden Modells, das Zusammenhänge zwischen Prozess- und Herstellungsparametern sowie Rohdichte und Steindruckfestigkeit unter Einbeziehung ökologischer und ökonomischer Kenngrößen beschreibt. Auf Basis von 3.260 Kalksandsteinserien aus 19 Forschungsprojekten mit rund 683.500 Einzelmesswerten wurde XGBoost als am besten geeigneter Ansatz identifiziert und auf Technikumsebene validiert. Das Modell erklärt 95 % der Varianz der Rohdichte und 86 % der Varianz der Steindruckfestigkeit und ermöglicht Vorwärts- und Rückwärtsprognosen. Die Modellfunktionen wurden in ein numerisches Tool zur Ableitung kosten- und emissionsoptimierter, technisch robuster Rezeptur- und Prozessparameter überführt. Ergänzend wurde ein Strukturgleichungsmodell zur Bewertung von Ökologie, Ökonomie und Technik entwickelt. Hohe Nachhaltigkeitswerte werden insbesondere durch reduzierte Kalkdosen, geeignete Sandauswahl und optimierte Sieblinien bzw. Packungsdichten erreicht.
- 0% (0)
- 0% (0)
- 0% (0)
- 0% (0)
- 0% (0)
Todos los libros de nuestro catálogo son Originales.
El libro está escrito en Alemán.
La encuadernación de esta edición es Tapa Blanda.
✓ Producto agregado correctamente al carro, Ir a Pagar.