Wissenschaftlicher Mitarbeiter: Dr.-Ing. Philipp Sieberg
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Dr.-Ing. Philipp Sieberg Raum: MD-226 Telefon: +49 (0)203 379-1862 Telefax: +49 (0)203 379-4143 E-Mail: philipp.sieberg@uni-due.de |
Forschungsprofil
- Intelligent Transportation Systems (ITS)
- Fahrzeugdynamik
- Machine Learning
- Hybride Methoden und Ansätze
- Angewandte Künstliche Intelligenz
Titel der Dissertation
- Hybrid Methods in Vehicle Dynamics State Estimation and Control – Exploiting Potentials and Ensuring Reliability of Artificial Intelligence
Abschlussarbeiten
- Thema der Masterarbeit: „Konzeptionierung, Entwicklung und Validierung einer aktiven Wankstabilisierung unter Berücksichtigung realitätsnaher Entwicklungsaspekte“
- Thema der Bachelorarbeit: „Konstruktion, Steuerung und computergestützte Auswertung eines Magnetfeldscanners zur Überprüfung von Dauermagneten“
Tätigkeiten in Gremien und Kommissionen
- Student Activities Chair German Chapter – Intelligent Transportation Systems Society (IEEE ITSS - German Chapter)
- Awards & Recognition IEEE Germany Section (https://www.ieee.de)
Eingeladene Vorträge
- „Nichtlineare modellbasierte Regelung – Ein Beitrag zur aktiven Wankstabilisierung“, 05. September 2019, 14. Dortmunder Autotag, Dortmund, Deutschland
Preise und Stipendien
- "Auszeichnung für besonders herausragende Abschlüsse", Bereich Ingenieurwissenschaften der Universität Duisburg-Essen
- Auszeichnung für herausragenden Abschluss im Master-Studiengang Maschinenbau, Fakultät für Ingenieurwissenschaften der Universität Duisburg-Essen
- Erster Preis für herausragende Masterarbeit 2017, Alumni Lehrstuhl für Mechatronik e.V. der Universität Duisburg-Essen
Aktuelle Forschungsprojekte
Aktuelle Veranstaltungen
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2023 SS
Vergangene Veranstaltungen (max. 10)
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2022 WS
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2022 SS
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2021 WS
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2021 SS
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2020 WS
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2020 SS
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2019 WS
Veröffentlichungen
- ResearchGate: LINK
- Google Scholar: LINK
- Scopus ID: 57209823584
- ORCID: 0000-0002-4017-1352
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Challenges and potentials in the classification of wear mechanisms by artificial intelligenceIn: Wear (2023)ISSN: 0043-1648; 1873-2577Online Volltext: dx.doi.org/
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Ensuring the Reliability of Virtual Sensors Based on Artificial Intelligence within Vehicle Dynamics Control SystemsIn: Sensors Jg. 22 (2022) Nr. 9,ISSN: 1424-8220Online Volltext: dx.doi.org/ Online Volltext (Open Access)
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A Concept for Using Road Wetness Information in an All-Wheel-Drive ControlIn: Energies Jg. 15 (2022) Nr. 4,ISSN: 1996-1073Online Volltext: dx.doi.org/ Online Volltext (Open Access)
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Wear Mechanism Classification Using Artificial IntelligenceIn: Materials Jg. 15 (2022) Nr. 7,ISSN: 1996-1944Online Volltext: dx.doi.org/ Online Volltext (Open Access)
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Hybrid State Estimation : A Contribution Towards Reliability Enhancement of Artificial Neural Network EstimatorsIn: IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (T-ITS) Jg. 23 (2022) Nr. 7, S. 6337 - 6346ISSN: 1524-9050; 1558-0016Online Volltext: dx.doi.org/
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Side-slip angle estimation by artificial neural networks for vehicle dynamics control applicationsIn: AmE 2021: Automotive meets Electronics / 12. GMM-Symposium, 10.-11. März 2021, online event 2021, S. 57 - 62ISBN: 978-3-8007-5487-8; 978-3-8007-5488-5
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Hybrid Methods in Vehicle Dynamics State Estimation and Control – Exploiting Potentials and Ensuring Reliability of Artificial IntelligenceDuisburg, Essen (2021) XXXIII, 178 SeitenOnline Volltext: dx.doi.org/ Online Volltext (Open Access)
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Central Non-Linear Model-Based Predictive Vehicle Dynamics ControlIn: Applied Sciences Jg. 11 (2021) Nr. 10,ISSN: 2076-3417Online Volltext: dx.doi.org/ Online Volltext (Open Access)
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Application of Artificial Neural Networks for Active Roll Control Based on Actor-Critic Reinforcement LearningIn: Simulation and Modeling Methodologies, Technologies and Applications: 9th International Conference, SIMULTECH 2019 Prague, Czech Republic, July 29-31, 2019, Revised Selected Papers / SIMULTECH ; July 29-31, 2019, Prague / Obaidat, Mohammad S.; Ören, Tuncer; Szczerbicka, Helena (Hrsg.) 2021, S. 61 - 82ISBN: 978-3-030-55866-6; 978-3-030-55867-3Online Volltext: dx.doi.org/
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The AutoBin Project : Key Concepts, Status, and Intended Outcomes
Autonomous Inland and Short Sea Shipping Conference ; AISS2020 ; 23 October 2020, Duisburg,Duisburg (2020) -
Representation of an Integrated Non-Linear Model-Based Predictive Vehicle Dynamics Control System by a Co-Active Neuro-Fuzzy Inference SystemIn: Proceedings of the IEEE 31st IEEE Symposium on Intelligent Vehicle / IV2020, 19. October - 13. November 2020, (Virtual) Las Vegas, USA 2020, S. 572 - 577ISBN: 978-1-7281-6673-5; 978-1-7281-6672-8; 978-1-7281-6674-2Online Volltext: dx.doi.org/
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Anforderungsanalyse und Machbarkeitsstudie für das automatisierte, konduktive Laden von ElektrofahrzeugenIn: Sechste IFToMM D-A-CH Konferenz 2020 / 6. IFToMM D-A-CH Konferenz 2020 : 27./28. Februar 2020, Campus Technik Lienz 2020, S. 113 - 114ISBN: 978-3-940402-28-8Online Volltext: dx.doi.org/ Online Volltext (Open Access)
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Hybrid State Estimation Combining Artificial Neural Network and Physical ModelIn: The 2019 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference - ITSC / IEEE Intelligent Transportation Systems Conference ; ITSC 2019 ; Auckland, New Zealand, 27-30 October 2019 2019, S. 894 - 899ISBN: 978-1-5386-7024-8; 978-1-5386-7023-1; 978-1-5386-7025-5Online Volltext: dx.doi.org/
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Nichtlineare modellbasierte prädiktive Regelung der Fahrzeugdynamik in Bezug auf eine aktive Wankstabilisierung und eine NickreduzierungIn: VDI Berichte Jg. 2019 (2019) Nr. 2349, S. 3 - 17ISSN: 0083-5560
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Neural Roll Angle Estimation in a Model Predictive Control SystemIn: The 2019 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference: ITSC / 2019 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference ; ITSC 2019 ; Auckland, New Zealand ; 27-30 October 2019 2019, S. 1625 - 1630ISBN: 9781538670248Online Volltext: dx.doi.org/
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Development and validation of active roll control based on actor-critic neural network reinforcement learningIn: Proceedings of the 9th International Conference on Simulation and Modeling Methodologies, Technologies and Applications: Vol. 1 / International Conference on Simulation and Modeling Methodologies, Technologies and Applications ; SIMULTECH 2019 ; Prague, Czech Republic, 29 - 31 July 2019 / Obaidat, Mohammad; Ören, Tuncer; Szczerbicka, Helena (Hrsg.) 2019, S. 36 - 46ISBN: 978-989-758-381-0Online Volltext: dx.doi.org/ (Open Access)
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Nichtlineare modellbasierte prädiktive Regelung der Fahrzeugdynamik in Bezug auf eine aktive Wankstabilisierung und eine NickreduzierungIn: Forschung im Ingenieurwesen Jg. 83 (2019) Nr. 2, S. 119 - 127ISSN: 1434-0860; 0015-7899Online Volltext: dx.doi.org/
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Computation time optimization of a model-based predictive roll stabilization by neuro-fuzzy systemsIn: 19. Internationales Stuttgarter Symposium: Automobil- und Motorentechnik / 19. Internationales Stuttgarter Symposium: Automobil- und Motorentechnik; Stuttgart; 19 - 20. März 2019 / Bargende, Michael; Reuss, Hans-Christian; Wagner, Andreas; Wiedemann, Jochen (Hrsg.) 2019, S. 471 - 484ISBN: 978-3-658-25938-9; 978-3-658-25939-6Online Volltext: dx.doi.org/
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Zustandsschätzung des Wankverhaltens von Personenkraftwagen mittels künstlicher neuronaler NetzeIn: Mobilität in Zeiten der Veränderung: Technische und betriebswirtschaftliche Aspekte / Mobility in Times of Change – Past - Present - Future ; Wissenschaftsforum Mobilität ; 07.06.2018, Duisburg / Proff, Heike (Hrsg.) 2019, S. 229 - 239ISBN: 978-3-658-26107-8; 978-3-658-26106-1Online Volltext: dx.doi.org/
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Nichtlineare modellbasierte prädiktive Regelung zur aktiven Wankstabilisierung von PersonenkraftwagenIn: Vierte IFToMM D-A-CH Konferenz 2018: Tagungsband / Vierte IFToMM D-A-CH Konferenz 2018, 15./16. Februar 2018, Lausanne, France / Universität Duisburg-Essen (Hrsg.) 2018, S. 29 - 36ISBN: 978-3-940402-16-5Online Volltext: dx.doi.org/ Online Volltext (Open Access)
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Entwicklung und Validierung eines Simulationsmodells zur Abbildung der Gesamtfahrzeugdynamik mit Hilfe von LSTM-Zellen
Wissenschaftsforum Mobilität ; Mobility in Times of Change - Past, Present, Future ; Universität Duisburg-Essen, 07.06.2018,(2018)