Produkt zum Begriff Modellbildung:
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Hüter, Florian: Modellbildung und Simulation hyperelastischen Materialverhaltens in der nichtlinearen Finite-Elemente-Analyse
Modellbildung und Simulation hyperelastischen Materialverhaltens in der nichtlinearen Finite-Elemente-Analyse , Die Finite-Elemente-Analyse (FEA) ist ein wichtiges Werkzeug für die zuverlässige Auslegung technischer Elastomerbauteile. Durch die Wahl geeigneter Modellierungsstrategien können das Bauteilverhalten detailliert untersucht und Ansatzpunkte zur Ausschöpfung von Optimierungspotenzialen identifiziert werden. Für den erfolgreichen Einsatz hyperelastischer Materialmodelle in der FEA sind fundierte Kenntnisse über die Modellvorhersagegenauigkeit und Kalibrierbarkeit der verschiedenen Materialmodelle, der FEA und deren Zusammenspiel mit den Materialmodellen unerlässlich. Eine ganzheitliche Betrachtung der genannten Punkte ist Gegenstand der vorliegenden Arbeit. Die Modelle werden jeweils im Hinblick auf die zur Kalibrierung erforderlichen Messdaten, die zu erwartende Modellvorhersagegenauigkeit sowie mögliche Fallstricke bei der Anwendung charakterisiert und daraus eine Hilfestellung für die Modellauswahl abgeleitet. Neben etablierten Materialmodellen werden auch neuartige Modellansätze behandelt. Aufbauend auf dem aktuellen Stand der Forschung wird ein interpolationsansatzbasiertes hyperelastisches Materialmodell entwickelt, das die Kompressibilität von Elastomeren sowie den Einfluss der Mehrachsigkeit auf das elastische Verhalten berücksichtigt. Des Weiteren werden die Herausforderungen bei der FEA von Elastomerbauteilen erörtert, die im Zusammenhang mit dem meist quasi-inkompressiblen Materialverhalten von Elastomeren auftreten, und geeignete Modifikationen der klassischen Elementformulierung diskutiert. Die Evaluation der Praxistauglichkeit der entwickelten Berechnungsmethoden erfolgt anhand von technischen Anwendungsbeispielen. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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SMART ENERGY CONTROLLER SEC1000 GRID zur Erfassung und Analyse von Daten
SMART ENERGY CONTROLLER SEC1000 GRID zur Erfassung und Analyse von Daten
Preis: 526.49 € | Versand*: 0.00 € -
GUDE 8311-4 metered PDU, 8xC13, Mess-/Auswertung, Differenzstrom-Überwachung Typ A, 1,5 m
8-fach metered PDU mit integrierten Mess-/Auswertungsmöglichkeiten für TCP/IP-Netzwerke mit Differenzstrom-Überwachung Typ A. 8 Lastausgänge (C13) auf der Frontseite . Messung von Strom, Spannung, Phasenwinkel, Leistungsfaktor, Frequenz, Wirk-, Schein- und Blindleistung. 2 Energiezähler, ein Zähler zählt dauerhaft, der andere Zähler ist rücksetzbar. Differenzstrom-Überwachung Typ A. Beleuchtete zweizeilige LCD-Anzeige. Anschluss für optionale Sensoren zur Umgebungsüberwachung (Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Luftdruck). Einfache und flexible Konfiguration über Webbrowser, Windows- oder Linux-Programm. Firmware-Update im laufenden Betrieb über Ethernet möglich. IPv6-ready. HTTP/HTTPS, E-Mail (SSL, STARTTLS), DHCP, Syslog. SNMPv1, v2c, v3 (Get/Traps). TLS 1.0, 1.1, 1.2. Radius- und Modbus TCP-Protokoll wird unterstützt. Konfiguration und Steuerung über Telnet. Geringer Eigenverbrauch. Entwickelt und produziert in Deutschland .
Preis: 398.65 € | Versand*: 7.02 € -
GUDE 8311-2 metered PDU, 7x, Mess-/Auswertung, Differenzstrom-Überwachung Typ A, 1,5 m
7-fach metered PDU mit integrierten Mess-/Auswertungsmöglichkeiten für TCP/IP-Netzwerke mit Differenzstrom-Überwachung Typ A. 7 Lastausgänge (Schutzkontakt) auf der Frontseite . Messung von Strom, Spannung, Phasenwinkel, Leistungsfaktor, Frequenz, Wirk-, Schein- und Blindleistung. 2 Energiezähler, ein Zähler zählt dauerhaft, der andere Zähler ist rücksetzbar. Differenzstrom-Überwachung Typ A. Beleuchtete zweizeilige LCD-Anzeige. Anschluss für optionale Sensoren zur Umgebungsüberwachung (Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Luftdruck). Einfache und flexible Konfiguration über Webbrowser, Windows- oder Linux-Programm. Firmware-Update im laufenden Betrieb über Ethernet möglich. IPv6-ready. HTTP/HTTPS, E-Mail (SSL, STARTTLS), DHCP, Syslog. SNMPv1, v2c, v3 (Get/Traps). TLS 1.0, 1.1, 1.2. Radius- und Modbus TCP-Protokoll wird unterstützt. Konfiguration und Steuerung über Telnet. Geringer Eigenverbrauch. Entwickelt und produziert in Deutschland .
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Was sind Extremwertprobleme und Modellbildung?
Extremwertprobleme beschäftigen sich mit der Suche nach den größten oder kleinsten Werten einer Funktion unter bestimmten Bedingungen. Dabei werden Optimierungsverfahren angewendet, um das globale Maximum oder Minimum zu finden. Modellbildung bezieht sich auf den Prozess der Erstellung eines mathematischen Modells, das die Realität oder ein bestimmtes Problem abbildet. Dabei werden vereinfachende Annahmen und Gleichungen verwendet, um komplexe Phänomene zu beschreiben und Lösungen zu finden.
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Welche Bedeutung haben Einkommensziele für die ökonomische Modellbildung?
Einkommensziele spielen eine wichtige Rolle in der ökonomischen Modellbildung, da sie dazu beitragen, das Verhalten von Haushalten und Unternehmen zu erklären. Sie können beispielsweise als Motivation für Arbeitsbemühungen dienen und beeinflussen somit die Arbeitsangebotsentscheidungen der Haushalte. Darüber hinaus können Einkommensziele auch die Investitionsentscheidungen von Unternehmen beeinflussen, da sie darauf abzielen, Gewinne zu maximieren und somit ihr Einkommen zu steigern.
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Was sind die wichtigsten Schritte bei der Modellbildung in wissenschaftlichen Untersuchungen?
Die wichtigsten Schritte bei der Modellbildung in wissenschaftlichen Untersuchungen sind die Identifizierung des zu untersuchenden Systems, die Auswahl der relevanten Variablen und Parameter, sowie die Formulierung von Gleichungen, die das System beschreiben. Anschließend erfolgt die Validierung des Modells durch Vergleich mit experimentellen Daten und gegebenenfalls die Anpassung des Modells. Zum Schluss wird das Modell genutzt, um Vorhersagen zu treffen und Erkenntnisse über das untersuchte System zu gewinnen.
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Wie werden Kennzahlen zur Analyse der finanziellen Performance eines Unternehmens verwendet?
Kennzahlen wie Umsatz, Gewinn, ROI werden verwendet, um die finanzielle Gesundheit eines Unternehmens zu bewerten. Sie ermöglichen es, Trends im Laufe der Zeit zu identifizieren und Vergleiche mit anderen Unternehmen oder Branchen anzustellen. Auf Basis dieser Kennzahlen können Investitionsentscheidungen getroffen und die Unternehmensstrategie angepasst werden.
Ähnliche Suchbegriffe für Modellbildung:
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GUDE 1141-1 4-fachgeschaltete PDU mit Messung und Überwachung
Der Expert Power Control 1141 ist eine 4-fach geschaltete PDU mit integrierter Mess- und Überwachungsfunktionalität. Vier AV-Geräte können mit Strom versorgt und einzeln geschaltet werden. Einfache und schnelle Inbetriebnahme mit kostenlosen Treibern für führende AV- und IT-Steuersysteme. Präzise Energiemessung und Überwachung von Temperatur und Luftfeuchtigkeit durch Plug-n-Play-Sensoren. Ferngesteuerte Neustarts und automatisches Umschalten der Stromversorgung.. 4 Lastausgänge einzeln am Gerät schaltbar, über HTTP(S), SNMP, ModbusTCP sowie über Kommandozeilen-Schnittstelle über Telnet, SSH und MQTT. Schaltzustand und Einschaltverzögerung (0...9999 Sekunden) einstellbar für jeden Stromanschluss nach Stromausfall. Stromspitzen bei gleichzeitigen Schaltvorgängen werden durch eine automatische Latenzzeit von 1 Sekunde verhindert. Programmierbare Zeitpläne und Ein- und Ausschaltsequenzen- 2 Kanal Watchdog, jedem Power Port kann ein eigener Watchdog zugewiesen werden. Lastausgänge können geschaltet werden, wenn voreingestellte Sensorschwellen überschritten werden. Anschluss für Plug-n-Play-Sensoren zur Umweltüberwachung Überwachung (Temperatur, Feuchte, Luftdruck). Eingangsseitige Messung von Strom, Spannung, Phasenwinkel, Leistungsfaktor, Frequenz, Wirk-, Schein- und Blindleistung. 2 Energiezähler, ein Zähler zählt permanent, der andere ist rücksetzbar
Preis: 309.40 € | Versand*: 7.02 € -
Mitel Protokollierung, Auswertung & Statistik
Mitel Protokollierung, Auswertung & Statistik - Lizenz
Preis: 1624.56 € | Versand*: 0.00 € -
Datenanalyse mit Python (McKinney, Wes)
Datenanalyse mit Python , Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4 Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python erfolgreich durchzuführen Mit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem Kapitel Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy und Jupyter kennen. Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und Zusatzmaterial zum Buch sind auf GitHub verfügbar. Aus dem Inhalt: Nutzen Sie Jupyter Notebook und die IPython-Shell für das explorative Computing Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandas-Bibliothek ein Verwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätze zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihendaten Erproben Sie die konkrete Anwendung der im Buch vorgestellten Werkzeuge anhand verschiedener realer Datensätze , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 3. Auflage, Erscheinungsjahr: 20230302, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Animals##, Autoren: McKinney, Wes, Übersetzung: Lichtenberg, Kathrin~Demmig, Thomas, Auflage: 23003, Auflage/Ausgabe: 3. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 556, Keyword: Big Data; Data Mining; Data Science; IPython; Jupyter; Jupyter notebook; NumPy; Python 3.10; matplotlib; pandas 1.4, Fachschema: Data Mining (EDV)~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Datenverarbeitung / Simulation~Informatik~Informationsverarbeitung (EDV)~Internet / Programmierung~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Data Mining, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: O'Reilly, Länge: 241, Breite: 168, Höhe: 35, Gewicht: 999, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger: 2660049, Vorgänger EAN: 9783960090809 9783960090007 9783864903038 9783958750739, andere Sprache: 9781491957660, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0120, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 44.90 € | Versand*: 0 € -
Schleich Jetpack Verfolgung
Schleich® DINOSAURS Jetpack Verfolgung Schleich® DINOSAURS Jetpack Verfolgung Highlights Fantasievolles Spielvergnügen: Fördert kreatives Denken und die Vorstellungskraft der Kinder.
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Was sind die wichtigsten Kennzahlen zur Messung der Webseiten-Performance und wie kann die Web-Analyse dabei helfen, diese zu erfassen?
Die wichtigsten Kennzahlen zur Messung der Webseiten-Performance sind die Ladezeit, die Absprungrate und die Conversion-Rate. Die Web-Analyse kann dabei helfen, diese Kennzahlen zu erfassen, indem sie Daten über das Nutzerverhalten, die Seitenaufrufe und die Interaktionen auf der Webseite sammelt und analysiert. Durch die Auswertung dieser Daten können Optimierungsmaßnahmen ergriffen werden, um die Performance der Webseite zu verbessern.
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Wie beeinflusst die Modellbildung verschiedene Bereiche wie Wissenschaft, Technik, Wirtschaft und Sozialwissenschaften?
Die Modellbildung beeinflusst die Wissenschaft, indem sie es Forschern ermöglicht, komplexe Phänomene zu verstehen und Vorhersagen zu treffen. In der Technik werden Modelle verwendet, um neue Produkte zu entwerfen, Prozesse zu optimieren und Systeme zu simulieren. In der Wirtschaft helfen Modelle bei der Entscheidungsfindung, der Risikobewertung und der Prognose von Marktentwicklungen. In den Sozialwissenschaften ermöglichen Modelle die Analyse von Verhaltensweisen, die Vorhersage von Trends und die Entwicklung von Politikempfehlungen.
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Wie beeinflusst die Modellbildung verschiedene wissenschaftliche Disziplinen wie Physik, Biologie und Wirtschaft?
Die Modellbildung ist ein wesentlicher Bestandteil der wissenschaftlichen Forschung in verschiedenen Disziplinen. In der Physik werden Modelle verwendet, um komplexe Phänomene zu erklären und Vorhersagen zu treffen. In der Biologie helfen Modelle, biologische Prozesse zu verstehen, wie z.B. die Ausbreitung von Krankheiten oder die Evolution von Arten. In der Wirtschaft werden Modelle eingesetzt, um ökonomische Zusammenhänge zu analysieren und wirtschaftliche Entscheidungen zu treffen. Durch die Modellbildung können Wissenschaftler in verschiedenen Disziplinen neue Erkenntnisse gewinnen und komplexe Phänomene besser verstehen.
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Wie beeinflusst die Modellbildung verschiedene wissenschaftliche Disziplinen wie Physik, Biologie und Wirtschaft?
Die Modellbildung ist ein wesentlicher Bestandteil der wissenschaftlichen Forschung in verschiedenen Disziplinen. In der Physik werden Modelle verwendet, um komplexe Phänomene zu erklären und Vorhersagen zu treffen. In der Biologie helfen Modelle, biologische Prozesse zu verstehen und die Auswirkungen von Veränderungen in Ökosystemen zu analysieren. In der Wirtschaft werden Modelle eingesetzt, um das Verhalten von Märkten und Unternehmen zu untersuchen und wirtschaftliche Trends vorherzusagen. Durch die Modellbildung können Wissenschaftler in verschiedenen Disziplinen neue Erkenntnisse gewinnen und komplexe Phänomene besser verstehen.
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