Datensatz Zitierlink: 
http://hdl.handle.net/20.500.12708/218691
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Titel: 
Physics-Informed Auxiliary Losses for Learning Generalisable Diagnostic Models for Suspension Dampers
en
Zitat: 
Ott, L., Schels, J., Unterreiner, M., Edelmann, J., & Plöchl, M. (2025). Physics-Informed Auxiliary Losses for Learning Generalisable Diagnostic Models for Suspension Dampers. In 2025 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV) (pp. 1875–1882). https://doi.org/10.1109/IV64158.2025.11097637
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Verlags-DOI: 
10.1109/IV64158.2025.11097637
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Publikationstyp: 
Konferenzbeitrag - Full-Paper Contribution
de
Sprache: 
Englisch
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Autor_innen: 
Ott, Lorenz 
Schels, Johannes 
Unterreiner, Michael 
Edelmann, Johannes 
Plöchl, Manfred 
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Organisations­einheit: 
E325-01 - Forschungsbereich Technische Dynamik und Fahrzeugdynamik 
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Erschienen in: 
2025 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV) 
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Datum (veröffentlicht): 
7-Jun-2025
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Veranstaltungs­name: 
2025 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV) 
en
Veranstaltungs­zeitraum: 
22-Jul-2025 - 25-Jul-2025
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Veranstaltungs­ort: 
Cluj-Napoca, Rumänien
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Umfang: 
8
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Peer Reviewed: 
Ja
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Keywords: 
Machine Learning; Damper Model; Condition Monitoring; Damper Degratation
en
Forschungs­schwerpunkte: 
Sustainable and Low Emission Mobility: 20%
Modeling and Simulation: 80%
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Wissenschafts­zweig: 
2030 - Maschinenbau: 100%
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Enthalten in den Sammlungen:
Conference Paper

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