Thomas MirwaldtOnline-Optimierungsroutinen für die automatisierte Reglerparametrierung eines aktiven Wankstabilisierungssystems im Fahrbetrieb | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
ISBN: | 978-3-8440-3781-4 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Reihe: | Schriften aus dem Institut für Technische und Numerische Mechanik der Universität Stuttgart Herausgeber: Prof. Dr.-Ing. Peter Eberhard Stuttgart | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Band: | 2015,36 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Schlagwörter: | Optimierung; aktive Fahrwerksysteme; Wankstabilisator; Objektivierung; Fahrdynamik; Automatisierung | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Publikationsart: | Dissertation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Sprache: | Deutsch | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Seiten: | 160 Seiten | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Abbildungen: | 93 Abbildungen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Gewicht: | 237 g | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Format: | 21 x 14,8 cm | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Bindung: | Paperback | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Preis: | 48,80 € | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Erscheinungsdatum: | Juli 2015 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Zusammenfassung: | Aktive Fahrwerksysteme sind nach wie vor wesentliche Elemente, um die Fahreigenschaften eines Fahrzeugs - im Gegensatz zu klassischen, konventionellen Fahrwerksbauteilen - situationsabhängig anzupassen. Der Entwicklungsprozess dieser mechatronischen Systeme beinhaltet neben einer zum Teil modellbasierten Entwicklung als weiteren Hauptbestandteil die Applikation des Systems im realen Fahrversuch. Der Ablauf der Fahrabstimmung gestaltet sich klassisch als iterativer Prozess mit der Durchführung eines Fahrmanövers und einer sich anschließenden händischen Abänderung von Parametern der Systemreglerfunktion. Die Bewertungsgrundlage ist hierbei primär das subjektive Empfinden des Fahrzeugführers. Der Prozess wird durch den iterativen Ablauf zum einen zeit- und kostenintensiv, zum anderen ist der Ablauf nur mithilfe von fachkundigen Personen durchführbar, die konkretes Verständnis über die Reglerfunktionsinhalte und deren Einfluss auf das subjektive Fahrempfinden besitzen. Da die Entwicklungszyklen stets kürzer werden, während die Anzahl an Fahrzeugvarianten steigt, besteht die Motivation, die Fahrabstimmung mithilfe von automatisierten Optimierungsverfahren effizienter und objektiver zu gestalten.
Ziel der Arbeit ist es, eine Online-Optimierungsumgebung zur fahrdynamischen Grundabstimmung eines aktiven Fahrwerksystems zu entwerfen. Das Optimierungswerkzeug dient zur Unterstützung der Entwicklung aktiver Fahrwerksysteme. Die Optimierung soll anhand numerischer Gütefunktionen erfolgen, denen objektive, fahrdynamische Beurteilungsgrößen zugrunde liegen. Neben einer hohen Optimierungsgüte liegt der Schwerpunkt in einer effizienten Handhabung der Optimierungsfunktionen während des Entwicklungsfahrbetriebs. Die Automatisierung soll dazu führen, dass für die Anwendung keine Fachkenntnisse über die Reglerfunktionen erforderlich sind. Für den Optimierungsablauf sind zudem keine gesonderten Eingaben durch den Fahrer notwendig. Die durch die Optimierungsfunktionen eingestellte Grundabstimmung zielt darauf ab, dass im Anschluss daran lediglich das finale Fahrzeugverhalten sowie Sondersituationen, wie der fahrdynamische Grenzbereich, in einer Expertenabstimmung betrachtet werden müssen. Der Entwurf der Online-Optimierungsumgebung erfolgt in dieser Arbeit am Beispiel eines aktiven Wankstabilisierungssystems. Im ersten Schritt erfolgt zunächst eine Modellierung der wesentlichen Komponenten. Anhand von Idealisierungen wird mit mechanischen Modellen simulativ dargestellt, welchen Einfluss die Systemkomponenten und die gegebene Reglerfunktion auf das Fahrzeugwankverhalten besitzen. Nach einer Literaturübersicht über Korrelationsanalysen zwischen subjektivem Fahrempfinden und objektiven Messgrößen werden Ziele sowie objektive Kenngrößen für das statische und dynamische Fahrzeugwankverhalten definiert. Als Ziel des statischen Wankverhaltens wird in diesem Fall die vollständige Wankkompensation während einer stationären Kreisfahrt gewählt. Als Ziel des dynamischen Wankverhaltens wird definiert, die stationäre, vollständige Kompensation über den Bereich eines transienten Frequenzgangmanövers beizubehalten. Anhand der zuvor aufgestellten, mechanischen Modelle werden die objektiven Kenngrößen in mathematischen Gütefunktionen abgebildet, welche als Entwurfsvariablen die zusammengefassten Reglerfunktionsparameter enthalten. Für die robuste Auslegung der Optimierungsstrategie werden die deterministischen Gütefunktionen um stochastische Anteile erweitert, welche die im Fahrversuch auftretenden Störeinflüsse infolge Rauschens simulieren. Daraus ergeben sich stochastische Gütefunktionseigenschaften, die als Optimierungsstrategie ein globales Funktionsschätzungsverfahren nahelegen, das eine ausreichende Robustheit gegenüber den Störeinflüssen besitzt. Neben einer hohen Optimierungsgüte erfolgt die Optimierung zudem mit einer minimalen Anzahl an Gütefunktionsauswertungen, was gleichzeitig einer geringen Anzahl an notwendigen Kreisfahr- bzw. Frequenzgangmanövern entspricht. Die Integration der Optimierungsfunktionen in eine vollautomatisierte Online-Optimierungsumgebung wird durch den Entwurf einer kontinuierlichen Fahrsituationserkennung erzielt. Parallel zur Reglerfunktion des Wankstabilisierungssystems werden mithilfe eines Ringspeichers relevante Fahrzeugmessgrößen im Zeit- und Frequenzbereich hinsichtlich eines potentiellen optimierungsrelevanten Fahrmanövers untersucht. Dadurch kann der Fahrer zu einem beliebigen Zeitpunkt und ohne separate Eingabe ein Optimierungsmanöver durchführen. Die Auswertung der Fahrmanövergüte, die Berechnung der Gütefunktionswerte sowie die Optimierung der Reglerfunktionsparameter erfolgen im Anschluss ebenfalls automatisiert während des Fahrbetriebs. Die Ergebnisse des realen Fahrversuchs bestätigen das gewünschte Konvergenzverhalten der Optimierung, welches innerhalb einer praktikablen Versuchszeit erreicht wird. Gleichzeitig ist das Verfahren robust gegenüber Störeinflüssen, die im Fahrversuch auftreten. Das Optimierungsergebnis wird unabhängig von synthetischen Fahrmanövern innerhalb einer kundennahen Rundstreckenfahrt validiert und erfüllt das angestrebte stationäre und dynamische Fahrzeugwankverhalten. Durch die methodische Auslegung der Online-Optimierungsumgebung anhand objektiver, numerischer Beurteilungsgrößen bietet sich die Möglichkeit, die Automatisierungsfunktionen, die Fahrsituationserkennung sowie das hinsichtlich Störeinflüssen ausgelegte Funktionsschätzungsverfahren auf weitere im Fahrversuch abzustimmende Fahrzeugsysteme zu übertragen. |