Emulation der Straßenerprobung zur Parametrierung und Evaluierung kausaler regelbasierter Betriebsstrategien

Die Effizienz und der Fahrkomfort regelbasierter Betriebsstrategien sind maßgeblich von den zur Auslegung eingesetzten Anwendungsfällen abhängig. Im etablierten Entwicklungsparadigma wird das System in möglichst serienrelevantem Betrieb im Straßenversuch getestet, evaluiert und an den realen Fahrbetrieb adaptiert. Angestrebte kürzere Entwicklungszeiten führen jedoch zu einem Spannungsfeld. Um Entwicklungsaktivitäten frühzeitig im Produktentwicklungsprozess durchzuführen und einen konstanten Reifegradanstieg zu erreichen, sind neue Methoden notwendig. Im Rahmen der vorliegenden Studie wird eine Datenstrategie zur kundenfokussierten Betriebsstrategieentwicklung vorgestellt. Zur Verlagerung der explorativen Natur des Straßenversuchs in Software-in-the-Loop-Simulationen werden Methoden zur Berechnung von serienäquivalenten Testszenarien basierend auf Daten aus Kundenfahrzeugen entwickelt. Auf Grundlage der Inferenzstatistik wird ein generischer Parametrierungsansatz zur Komplexitätsreduktion entworfen und zur Parametrierung ausgewählter Funktionen eingesetzt. Im Rahmen einer datengetriebenen sowie einer optimierungsbasierten Parametrierung wird die Leistungsfähigkeit der Datenstrategie aufgezeigt.

Tim Martini hat am Institut für Fahrzeugtechnik Stuttgart (IFS) der Universität Stuttgart im Bereich Fahrzeugantriebssysteme promoviert und ist aktuell wissenschaftlicher Angestellter an der Hochschule Esslingen. Er beschäftigt sich im Rahmen seiner Forschung mit der Antriebsstrangsoftwareentwicklung für Hybridfahrzeuge.

Einleitung.- Grundlagen.- Stand der Technik.- Datengetriebene Entwicklungssystematik.- Serienäquivalente Testszenarien.- Datengetriebene Parametrierung.- Optimierungsbasierte Parametrierung.- Validierung im realen Straßenversuch.- Schlussfolgerung.