Der Beitrag beschreibt eine Methode zur Vorhersage subjektiver Komforturteile beim Anfahren im Kraftfahrzeug aus dem an der Sitzschiene gemessenen Beschleunigungssignal durch den Einsatz kunstlicher neuronaler Netze (KNN). Bei den "Bewertern" handelt es sich um Laien, die "Normalkunden" reprasentieren. Aus den in Fahrversuchen ermittelten Langsbeschleunigungen werden im Zeit- sowie im Frequenzbereich Eingangsdaten fur ein KNN abgeleitet. Das zugehorige Subjektivurteil wird in Form einer Bewertung auf einer stufenlosen Skala von "schlecht" bis "hervorragend" ermittelt und dem KNN als zu berechnenden Ausgabewert ebenfalls ubergeben. In der Lernphase werden dem Netz die Eingangs- und Ausgangsdaten eines Kollektivs von Anfahrvorgange in zufalliger Reihenfolge wiederholt prasentiert. In der Arbeitsphase werden die Komforturteile aus den Eingangsdaten von Anfahrvorgangen, die nicht zum Netztraining verwendet wurden, vorausberechnet. Die Ergebnisbewertung, d.h. der Vergleich der vom KNN vorhergesagten Urteile mit den tatsachlich im zugehorigen Anfahrversuch ermittelten zeigt, dass die Vorhersage moglich und damit die beschriebene Vorgehensweise zielfuhrend ist.
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