Die aktuellen Trends im Ingenieurwesen folgen der Grundregel der Innovation im Maschinenbau. Damit Ingenieure effizient arbeiten k nnen, m ssen Probleml sungsaspekte aus einer multidimensionalen Perspektive betrachtet werden. Eine der dabei angewandten Methoden ist die Fusion von Technologien aus anderen Disziplinen, um Probleme zu l sen. Diese Arbeit befasst sich haupts chlich mit der Anwendung neuronaler Netze zur Analyse der Leistungsparameter eines XD3P-Peugeot-Motors (der im Verteidigungsministerium verwendet wird). Die grundlegende Propaganda der Arbeit ist in zwei Hauptarbeitsphasen unterteilt. In der ersten Phase werden Experimente mit einem Verbrennungsmotor durchgef hrt, um die Prim rdaten zu erhalten. In der zweiten Phase wird die gebildete Prim rdatenbank verwendet, um ein pr diktives neuronales Netzwerk zu entwerfen und zu implementieren, um die Variation der Ausgangsparameter in Bezug zueinander zu analysieren. Es wird ein mathematisches Modell f r das neuronale Netz erstellt. Die erhaltene Polynomgleichung beschreibt das charakteristische Verhalten des aufgebauten neuronalen Netzwerksystems. Abschlie end wird eine vergleichende Studie der Ergebnisse durchgef hrt, um dessen Leistung zu bewerten.
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