Description

Dieses Lehrbuch zeigt an einfachen und nachvollziehbaren Beispielen, wie der Simulationsprozess Schritt für Schritt erfolgreich durchgeführt werden kann. Aber auch speziellere tiefergehende Themen aus den Bereichen Mechanik, Hydraulik und Elektrik werden behandelt und bringen einen starken Praxisbezug. Auch die Frage, wie man Simulation in einen modernen Entwicklungsprozess integrieren kann, wird beantwortet. Zahlreiche Beispiele in Form von Modellen für das weit verbreitete Simulationsprogramm MATLAB®/Simulink® ermöglichen ein Selbststudium. Einige Beispielprogramme stehen auf der Verlagshomepage beim Buch zum Download bereit. Die vorliegende Auflage wurde überarbeitet und um das Kapitel Simulation mit künstlichen neuronalen Netzen (KNN) erweitert.

Simulation mechatronischer Systeme: Grundlagen und Beispiele für MATLAB® und Simulink®

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Paperback / softback by Michael Glöckler

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Dieses Lehrbuch zeigt an einfachen und nachvollziehbaren Beispielen, wie der Simulationsprozess Schritt für Schritt erfolgreich durchgeführt werden kann. Aber auch... Read more

    Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden
    Publication Date: 31/12/2023
    ISBN13: 9783658425227, 978-3658425227
    ISBN10: 3658425229

    Number of Pages: 338

    Non Fiction , Technology, Engineering & Agriculture , Education

    Description

    Dieses Lehrbuch zeigt an einfachen und nachvollziehbaren Beispielen, wie der Simulationsprozess Schritt für Schritt erfolgreich durchgeführt werden kann. Aber auch speziellere tiefergehende Themen aus den Bereichen Mechanik, Hydraulik und Elektrik werden behandelt und bringen einen starken Praxisbezug. Auch die Frage, wie man Simulation in einen modernen Entwicklungsprozess integrieren kann, wird beantwortet. Zahlreiche Beispiele in Form von Modellen für das weit verbreitete Simulationsprogramm MATLAB®/Simulink® ermöglichen ein Selbststudium. Einige Beispielprogramme stehen auf der Verlagshomepage beim Buch zum Download bereit. Die vorliegende Auflage wurde überarbeitet und um das Kapitel Simulation mit künstlichen neuronalen Netzen (KNN) erweitert.

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