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TU Berlin

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Datenbasierte Modellbildung nichtlinearer mechatronische Getriebekomponenten

Der Wunsch nach kürzeren Entwicklungszeiten lässt sich durch den Einsatz von Computersimulationen von Fahrzeugmodellen realisieren.


Ein Problem dabei ist, die Parametrierung der einzelenen Komponenten wie Massenträgheiten, Übersetzungen etc. Diese Werte sind durch die Auslegung bzw. durch die Konstruktion bereits im frühen Stadium bekannt.
Anders stellt es sich jedoch bei Reibprameter für Lager dar. Schwierig hingegen ist die Parametrierung und Modellierung der nichtlinearen Komponenten wie Kupplung nebst Aktuatorik als auch Synchronisierung mit dem dazugehörenden Gangsteller. Hier ist eine Parametrierung der Modelle oft nur durch aufwendige Messszenarien am Komponentenprüfstand möglich, um die gewünschte Modellgüte zu erreichen.

Ziel dieses Projektes ist es nichtlineare Komponenten durch ein Datenbasiertes Modell zu erstzen. Damit das Datenbasierte Modell trainiert werden kann sind verschiedene Prüfzyklen notwendig. Mit den ermittelten Messdaten folgt dann das Training und damit die Ermittlung der Parameter des datenbasierten Modells.

Zu klärende Fragestellungen:

  • Welche Werkzeugkette wird benötigt?
  • Wie würde die Modellstruktur eines hybriden Modells aussehen?
  • Was bringt diese Methode an Zeitersparnis im Entwicklungszyklus?
  • Wie dynamisch ist ein datenbasiertes Modell?
  • Wie genau ist solch ein Modell im Vergleich zum realen Getriebe?
  • Kann dieses Modell für die Applikation genutzt werden?
  • Ist ein hybrides komplexes Getriebemodell Echtzeitfähig?

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