Wissenschaftlicher Mitarbeiter: Dr.-Ing. Philipp Sieberg

Sieberg

Dr.-Ing. Philipp Sieberg

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ResearchGate

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

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

Vergangene Veranstaltungen (max. 10)

Veröffentlichungen

    2022

  • Sieberg, Philipp Maximilian; Kurtulan, Dzhem; Hanke, Stefanie
    Wear Mechanism Classification Using Artificial Intelligence
    In: Materials Jg. 15 (2022) Nr. 7,
    ISSN: 1996-1944
    Online Volltext: dx.doi.org/ Online Volltext (Open Access)
  • Warth, Georg; Sieberg, Philipp; Unterreiner, Michael; Schramm, Dieter
    A Concept for Using Road Wetness Information in an All-Wheel-Drive Control
    In: Energies Jg. 15 (2022) Nr. 4,
    ISSN: 1996-1073
    Online Volltext: dx.doi.org/ Online Volltext (Open Access)
  • Sieberg, Philipp Maximilian; Schramm, Dieter
    Ensuring the Reliability of Virtual Sensors Based on Artificial Intelligence within Vehicle Dynamics Control Systems
    In: Sensors Jg. 22 (2022) Nr. 9,
    ISSN: 1424-8220
    Online Volltext: dx.doi.org/ Online Volltext (Open Access)
  • Sieberg, Philipp; Blume, Sebastian; Reicherts, Sebastian; Maas, Niko; Schramm, Dieter
    Hybrid State Estimation : A Contribution Towards Reliability Enhancement of Artificial Neural Network Estimators
    In: IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (T-ITS) Jg. 23 (2022) Nr. 7, S. 6337 - 6346
    ISSN: 1524-9050; 1558-0016
    Online Volltext: dx.doi.org/

    • 2021

  • Sieberg, Philipp; Sebastian Blume; Schramm, Dieter
    Side-slip angle estimation by artificial neural networks for vehicle dynamics control applications
    In: AmE 2021: Automotive meets Electronics / 12. GMM-Symposium, 10.-11. März 2021, online event 2021, S. 57 - 62
    ISBN: 978-3-8007-5487-8; 978-3-8007-5488-5
  • Bahr, Matthias; Reicherts, Sebastian; Sieberg, Philipp; Morss, Luca; Schramm, Dieter
    Application of Artificial Neural Networks for Active Roll Control Based on Actor-Critic Reinforcement Learning
    In: 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 - 82
    ISBN: 978-3-030-55866-6; 978-3-030-55867-3
    Online Volltext: dx.doi.org/
  • Sieberg, Philipp; Schramm, Dieter
    Central Non-Linear Model-Based Predictive Vehicle Dynamics Control
    In: Applied Sciences Jg. 11 (2021) Nr. 10,
    ISSN: 2076-3417
    Online Volltext: dx.doi.org/ Online Volltext (Open Access)
  • Sieberg, Philipp;
    Hybrid Methods in Vehicle Dynamics State Estimation and Control – Exploiting Potentials and Ensuring Reliability of Artificial Intelligence
    Duisburg, Essen (2021) XXXIII, 178 Seiten
    Online Volltext: dx.doi.org/ Online Volltext (Open Access)

    • 2020

  • Bakhshande, Fateme; Boschmann, Waldemar; Dahlke, Lennart; Henn, Rupert; Höpken, Jens; Jarofka, Maximilian; Kracht, Frédéric Etienne; Maas, Niko; Oberhagemann, Jan; Schramm, Dieter; Sieberg, Philipp; Singh-Thind, Navreet; Söffker, Dirk; Spiller, Mark;
    The AutoBin Project : Key Concepts, Status, and Intended Outcomes
    Autonomous Inland and Short Sea Shipping Conference ; AISS2020 ; 23 October 2020, Duisburg,
    Duisburg (2020)
  • Nieradzik, Markus; Bruckmann, Tobias; Maas, Niko; Sieberg, Philipp; Schneider, Michael; Bartels, Benedikt
    Anforderungsanalyse und Machbarkeitsstudie für das automatisierte, konduktive Laden von Elektrofahrzeugen
    In: Sechste IFToMM D-A-CH Konferenz 2020 / 6. IFToMM D-A-CH Konferenz 2020 : 27./28. Februar 2020, Campus Technik Lienz 2020, S. 113 - 114
    ISBN: 978-3-940402-28-8
    Online Volltext: dx.doi.org/ Online Volltext (Open Access)
  • Sieberg, Philipp; Hürten, Christian; Schramm, Dieter
    Representation of an Integrated Non-Linear Model-Based Predictive Vehicle Dynamics Control System by a Co-Active Neuro-Fuzzy Inference System
    In: Proceedings of the IEEE 31st IEEE Symposium on Intelligent Vehicle / IV2020, 19. October - 13. November 2020, (Virtual) Las Vegas, USA 2020, S. 572 - 577
    ISBN: 978-1-7281-6673-5; 978-1-7281-6672-8; 978-1-7281-6674-2
    Online Volltext: dx.doi.org/

    • 2019

  • Sieberg, Philipp Maximilian; Blume, Sebastian; Harnack, Nele; Maas, Niko; Schramm, Dieter
    Hybrid State Estimation Combining Artificial Neural Network and Physical Model
    In: 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 - 899
    ISBN: 978-1-5386-7024-8; 978-1-5386-7023-1; 978-1-5386-7025-5
    Online Volltext: dx.doi.org/
  • Sieberg, Philipp; Blume, Sebastian; Reicherts, Sebastian; Schramm, Dieter
    Nichtlineare modellbasierte prädiktive Regelung der Fahrzeugdynamik in Bezug auf eine aktive Wankstabilisierung und eine Nickreduzierung
    In: VDI Berichte Jg. 2019 (2019) Nr. 2349, S. 3 - 17
    ISSN: 0083-5560
  • Blume, Sebastian; Sieberg, Philipp Maximilian; Maas, Niko; Schramm, Dieter
    Neural Roll Angle Estimation in a Model Predictive Control System
    In: 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 - 1630
    ISBN: 9781538670248
    Online Volltext: dx.doi.org/
  • Bahr, Matthias; Reicherts, Sebastian; Sieberg, Philipp Maximilian; Morss, Luca; Schramm, Dieter
    Development and validation of active roll control based on actor-critic neural network reinforcement learning
    In: 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 - 46
    ISBN: 978-989-758-381-0
    Online Volltext: dx.doi.org/ (Open Access)
  • Sieberg, Philipp Maximilian; Blume, Sebastian; Reicherts, Sebastian; Schramm, Dieter
    Nichtlineare modellbasierte prädiktive Regelung der Fahrzeugdynamik in Bezug auf eine aktive Wankstabilisierung und eine Nickreduzierung
    In: Forschung im Ingenieurwesen Jg. 83 (2019) Nr. 2, S. 119 - 127
    ISSN: 1434-0860; 0015-7899
    Online Volltext: dx.doi.org/
  • Rahim, Lawan; Blume, Sebastian; Reicherts, Sebastian; Sieberg, Philipp; Schramm, Dieter
    Zustandsschätzung des Wankverhaltens von Personenkraftwagen mittels künstlicher neuronaler Netze
    In: 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 - 239
    ISBN: 978-3-658-26107-8; 978-3-658-26106-1
    Online Volltext: dx.doi.org/
  • Sieberg, Philipp; Schmid, Markus; Reicherts, Sebastian; Schramm, Dieter
    Computation time optimization of a model-based predictive roll stabilization by neuro-fuzzy systems
    In: 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 - 484
    ISBN: 978-3-658-25938-9; 978-3-658-25939-6
    Online Volltext: dx.doi.org/

    • 2018

  • Sieberg, Philipp; Reicherts, Sebastian; Schramm, Dieter
    Nichtlineare modellbasierte prädiktive Regelung zur aktiven Wankstabilisierung von Personenkraftwagen
    In: 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 - 36
    ISBN: 978-3-940402-16-5
    Online Volltext: dx.doi.org/ Online Volltext (Open Access)
  • Harnack, Nele; Reicherts, Sebastian; Sieberg, Philipp; Blume, Sebastian; Schramm, Dieter;
    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)