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Dominik Hose

Herr Dr. -Ing.

Institut für Technische und Numerische Mechanik

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Deutschland

Fachgebiet

Entwicklung possibilistischer Filter-Entwurfsverfahren zur Zustandsschätzung in dynamischen Systemen mit Unsicherheiten

  • Hose, D.: Possibilistic Reasoning with Imprecise Probabilities: Statistical Inference and Dynamic Filtering. Dissertation, Universität Stuttgart, 2022. (eingereicht)
     
  • Könecke, T.; Hose, D.; Frie, L.; Hanss, M.; Eberhard, P.: Analysis of Mixed Uncertainty through Possibilistic Inference by using Error Estimation of Reduced Order Surrogate Models. Proceedings of the 9th International Conference on Uncertainties in Structural Dynamics USD 2022, KU Leuven (Belgium), September 12-14, 2022. (Abstract eingereicht)
     
  • Brauchler, A; Hose, D.; Ziegler, P.; Hanss, M.; Eberhard, P.: Distinguishing Geometrically Identical Instruments: Possibilistic Identification of Material Parameters in a Parametrically Model Order Reduced Finite Element Model of a Classical Guitar. Journal of Sound and Vibration, 2022. (zur Veröffentlichung eingereicht)
     
  • Gray, A.; Hose, D.; De Angelis, M.; Hanss, M.; Ferson, S.: Dependent Possibilistic Arithmetic Using Copulas. Proceedings of Machine Learning Research, Volume 147, 2021, pp. 180-190
     
  • Hose, D.; Hanss, M.: A Recursive Formulation of Possibilistic Filters. Proceedings of Machine Learning Research, Volume 147, 2021, pp. 169-179
     
  • Hose, D.; Hanss, M.: A Universal Approach to Imprecise Probabilities in Possibility Theory. International Journal of Approximate Reasoning, Volume 133, 2021, pp. 133-158.
    [ DOI: 10.1016/j.ijar.2021.03.010 ]
     
  • Fröhlich, B.; Hose, D.; Dieterich, O.; Hanss, M.; Eberhard, P.: Uncertainty Quantification of Large-Scale Dynamical Systems Using Parametric Model Order Reduction. Mechanical Systems and Signal Processing, 171:108855, 2022.
    [ DOI: 10.1016/j.ymssp.2022.108855 ]
     
  • Hose, D.; Hanss, M.: On the Solution of Forward and Inverse Problems in Possibilistic Uncertainty Quantification for Dynamical Systems. Proceedings of the 9th International Workshop on Reliable Engineering Computing REC 2021, Taormina (Italy), May 16-20 2021, pp. 295 ff.
    [ Link ] [ Preprint ]
     
  • Hose, D.; Hanss, M.: On Data-Based Estimation of Possibility Distributions. Fuzzy Sets and Systems, Volume 399, 2020, pp. 77-94, ISSN 0165-0114.
    [ DOI: 10.1016/j.fss.2020.03.017 ] [ Preprint ]
     
  • Hose, D.; Hanss, M.: Possibilistic calculus as a conservative counterpart to probabilistic calculus. Mechanical Systems and Signal Processing, 133:106290, November 2019.
    [ DOI: 10.1016/j.ymssp.2019.106290 ] [ Preprint ]
     
  • Hose, D.; Hanss, M.: Consistent Inverse Probability and Possibility Propagation. Proceedings of the 11th Conference of the European Society for Fuzzy Logic and Technology EUSFLAT 2019, Prague (Czech Republic), September 9-13 2019.
    [ DOI: 10.2991/eusflat-19.2019.1 ]
     
  • Hose, D.; Mäck, M.; Hanss, M.: Robust Optimization in Possibility Theory. ASCE-ASME Journal of Risk and Uncertainty in Engineering Systems Part B: Mechanical Engineering, 5(4): 041001, December 2019.
    [ DOI: 10.1115/1.4044037 ]
     
  • Hose, D.; Mäck, M.; Hanss, M.: On Probability-Possibility Consistency in High-Dimensional Propagation Problems. Proceedings of the 3rd International Conference on Uncertainty Quantification in Computational Sciences and Engineering UNCECOMP 2019, Crete (Greece), June 24-26 2019.
    [ DOI: 10.7712/120219.6330.18439 ]
     
  • Hose, D.; Hanss, M.: Towards a General Theory for Data-Based Possibilistic Parameter Inference. Proceedings of the 3rd International Conference on Uncertainty Quantification in Computational Sciences and Engineering UNCECOMP 2019, Crete (Greece), June 24-26 2019.
    [ DOI: 10.7712/120219.6329.18389 ]
     
  • Hose, D.; Hanss, M.: On Inverse Fuzzy Arithmetical Problems in Uncertainty Analysis. Proceedings of the 7th International Conference on Uncertainties in Structural Dynamics USD 2018, KU Leuven (Belgium), September 17-19 2018.
    [ Link ]
     
  • Hose, D.; Hanss, M.: Possibilistic Identification of Reliable Finite Impulse Response Models. Proceedings of the 8th International Workshop on Reliable Engineering Computing REC 2018, University of Liverpool (England), July 16-18 2018.
    [ Link ]
     
  • Hose, D.; Hamann, D.; Hanss, M.; Eberhard, P.: A Data-Driven Possibilistic Approach to the Identification of Uncertain Stability Lobe Diagrams. Proceedings in Applied Mathematics and Mechanics, 18: 1-2 e201800087, 2018.
    [DOI: 10.1002/pamm.201800087 ]
     
  • Hose, D.; Hanss, M.: Fuzzy linear least squares for the identification of possibilistic regression models. Fuzzy Sets and Systems, Volume 367, 2019, Pages 82-95, ISSN 0165-0114.
    [DOI: 10.1016/j.fss.2018.10.003 ]
     
  • de Prada, C.; Hose, D.; Gutierrez, G.; Pitarch J. L.: Developing Grey-Box Dynamic Process Models. Proceedings of the 9th Vienna International Conference on Mathematical Modelling Mathmod 2018, Vienna (Austria), February 21-23 2018.
    [DOI: 10.1016/j.ifacol.2018.03.088 ]
     
  • Hose, D.; Mäck, M.; Hanss, M.: A Possibilistic Approach to the Optimization of Uncertain Systems. Proceedings of the 7th International Symposium on Uncertainty Modeling and Analysis ISUMA 2018, Florianopolis (Brazil), April 8-11 2018.
    [ Link ]
     
  • Mäck, M., Hose, D. and Hanss, M.: On Using Fuzzy Arithmetic in Optimization Problems with Uncertain Constraints. Proceedings in Applied Mathematics and Mechanics, 17: 57–58, 2017.
    [DOI: 10.1002/pamm.201710017 ]
     
  • Hose, D.: Investigations on the Optimization of Multibody Systems in the Presence of Uncertainty, Masterarbeit MSC-250. Institut für Technische und Numerische Mechanik, Universität Stuttgart, 2017.
    (Supervisors: Hanss, M.; Mäck, M.)
     
  • Hose, D.; de Prada, C.; Gonzalez, G.: Modeling and Identification of ABE Fermentation Processes. Proceedings of the XXXVII Jornadas de Automática, Universidad Complutense de Madrid (Spain), 2016.
    [ Link (Paper 45) ]
  • 24. November 2021: ITM Statusseminar, Monbachtal. "The Possibilistic Philosophy of Uncertainty Quantification".
     
  • 8. Juli 2021: 12th International International Symposium on Imprecise Probabilities: Theories and Applications (ISIPTA 2021, online). "A Recursive Formulation of Possibilistic Filters".
     
  • 29. Juni 2021: ITM Workshop on Fuzzy Predictions and Famous, Stuttgart (Germany). "Famous: Software for Fuzzy Uncertainty Quantification in Blackbox Models".
     
  • 19. Mai 2021: 9th International Workshop on Reliable Engineering Computing (REC 2021, online). "On the Solution of Forward and Inverse Problems in Possibilistic Uncertainty Quantification for Dynamical Systems".
     
  • 5. August 2020: Virtual talk at the Institute for Risk and Uncertainty, University of Liverpool (United Kingdom). "The Embarrassingly Simple Calculus of Possibility Theory".
     
  • 9. September 2019: 11th Conference of the European Society for Fuzzy Logic and Technology (EUSFLAT 2019), Prague (Czech Republic). "Consistent Inverse Probability and Possibility Propagation".
     
  • 24. Juni 2019: 3rd International Conference on Uncertainty Quantification in Computational Sciences and Engineering (UNCECOMP 2019), Crete (Greece). "Towards a General Theory for Data-Based Possibilistic Parameter Inference".
     
  • 4. Mai 2019: ITM Statusseminar, Bad Herrenalb. "Imprecise Probabilities - Making Sense of Inverse Problems in Fuzzy Arithmetic".

  • 17. September 2018: 7th International Conference on Uncertainty in Structural Dynamics (USD 2018), Leuven (Belgium). "On Inverse Fuzzy Arithmetical Problems in Uncertainty Analysis".
     
  • 16. Juli 2018: 8th International Workshop on Reliable Engineering Computing (REC 2018), Liverpool (UK). "Possibilistic Identification of Reliable Finite Impulse Response Models".
     
  • 28. Mai 2018: ITM Statusseminar, Bad Herrenalb. "Possibilistic Identification Problems - How Mechanical Engineering Can Benefit from Fuzzy Set Theory".
     
  • 23. Mai 2017: ITM Statusseminar, Monbachtal. "The Inverse Problem of Fuzzy Arithmetic - An Illustrative Introduction".
  • Gray, A.; Hose, D.; De Angelis, M.; Hanss, M.; Ferson, S.: Dependent Possibilistic Arithmetic Using Copulas. 12th International Symposium on Imprecise Probabilities: Theories and Applications (online), 2021.
     
  • Hose, D.; Hanss, M.: A Recursive Formulation of Possibilistic Filters. 12th International Symposium on Imprecise Probabilities: Theories and Applications (online), 2021.
     
  • Hamann, D.; Hose, D.; Eberhard, P.: Parameter Identification Based on Stability Lobe Diagrams of Machining Processes. SimTech Statusseminar, Bad Boll 2017.

  • Hose, D.; de Prada, C.; Gonzalez, G.: Modeling and Identification of ABE Fermentation Processes. XXXVII Jornadas de Automática. Universidad Complutense de Madrid (Spain) 2016.
  • Untersuchungen zur Nutzbarkeit von Fehlerschätzern für possibilistische Inferenzmethoden in parametrisch reduzierten Ersatzmodellen mechanischer Systeme. Institut für Technische und Numerische Mechanik, Universität Stuttgart, 2021.
    Betreuung gemeinsam mit Lennart Frie, M.Sc.
     
  • Set-membership Partikelfilter als Basis für robuste Regelungskonzepte, SimTech-Projektarbeit. Institut für Technische und Numerische Mechanik, Universität Stuttgart, 2021.
    Betreuung gemeinsam mit Henrik Ebel, M.Sc.
     
  • Statistische Inferenz in parametrisch reduzierten Ersatzmodellen mechanischer Systeme auf Basis der Möglichkeitstheorie, Masterarbeit. Institut für Technische und Numerische Mechanik, Universität Stuttgart, 2020.
    Betreuung gemeinsam mit Benjamin Fröhlich, M.Sc.
      
  • Identifikation von Parameterbereichen von Simulationsmodellen des Menschen mit possibilistischen Methoden mittels Validierungsdaten einer Fahrsimulatorstudie, Bachelorarbeit. Institut für Technische und Numerische Mechanik, Universität Stuttgart, 2020.
    Betreuung gemeinsam mit Fabian Kempter, M.Sc.
     
  • Implementierung eines Parameteridentifikationsalgorithmus basierend auf Impedanzmessungen am Ohr, Bachelorarbeit BSC-108. Institut für Technische und Numerische Mechanik, Universität Stuttgart, 2019.
    Betreuung gemeinsam mit Benjamin Sackmann, M.Sc.
     
  • Lokalisierung von Objekten über Partikelfilter, SimTech-Seminararbeit SA-19. Institut für Technische und Numerische Mechanik, Universität Stuttgart, 2018.

  • Vergleich modellbasierter und datenbasierter Verfahren zur Approximation mechanischer Systeme, Studienarbeit STUD-487. Institut für Technische und Numerische Mechanik, Universität Stuttgart, 2018.
    Betreuung gemeinsam mit Benjamin Fröhlich, M.Sc.
     
  • Quantifizierung von Unsicherheiten in vereinfachten mechanischen Ersatzsystemen, Studienarbeit STUD-486. Institut für Technische und Numerische Mechanik, Universität Stuttgart, 2018.
    Betreuung gemeinsam mit Markus Mäck, M.Sc.
     
  • Model-Updating mechanischer Systeme mit polymorphen Unsicherheiten, Studienarbeit STUD-484. Institut für Technische und Numerische Mechanik, Universität Stuttgart, 2018.
    Betreuung gemeinsam mit Markus Mäck, M.Sc.
     
  • Possibilistische Stabilitätsuntersuchungen und optimale Reglersynthese eines dynamischen Systems unter Unsicherheiten, Masterarbeit MSC-263. Institut für Technische und Numerische Mechanik, Universität Stuttgart, 2018.
    Betreuung gemeinsam mit Andreas Hofmann, M.Sc.
  • Betreuung des Austauschprogramms mit dem Georgia Institute of Technology
     
  • Schlüsselverwaltung
     
  • Verwaltung der Software FAMOUS zur Analyse unsicherheitsbehafteter Systeme
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