
Titel: | Development of an optimised design of experiments methodology for the creation of surrogate models | Sprache: | Englisch | Autorenschaft: | Sahlke, Max | Schlagwörter: | Design of experiments; adaptive sampling; Luftfahrt; maschinelles Lernen; aviation; machine learning; surrogate model | Erscheinungsdatum: | 3-Apr-2025 | Zusammenfassung: | Diese Arbeit behandelt die Entwicklung einer optimierten statistischen Versuchsplanungs Methodik zur Erstellung von surrogate Modellen. Ziel dieser Methodik ist es die durchschnittliche Wertigkeit der mittels Simulationen erstellter Datenpunkte zu erhöhen. Dies führt dazu, dass Modelle der gleichen Güte mit weniger Datenpunkten erstellt werden können oder bessere Modelle mit der gleichen Datenmenge. This report describes the development of an optimised design of experiment methodology for the creation of surrogate models. The goal of this method is to increase the average value of the simulated data samples. This yields to the possibility to generate models with the same quality with less data, or models with better quality with the same amount of data. Hence, there is the potential to save cost and time in many development processes while increasing the overall quality. |
URI: | https://hdl.handle.net/20.500.12738/17352 | Einrichtung: | Fakultät Technik und Informatik Department Informations- und Elektrotechnik |
Dokumenttyp: | Abschlussarbeit | Abschlussarbeitentyp: | Masterarbeit | Hauptgutachter*in: | Dahlkemper, Jörg | Gutachter*in der Arbeit: | Garcia, Jasone Garay |
Enthalten in den Sammlungen: | Theses |
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