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58,80 €
ISBN 978-3-8191-0705-4
Paperback
184 Seiten
35 Abbildungen
250 g
21 x 14,8 cm
Deutsch
Dissertation
April 2026
In Vorbereitung
Alexander Stalp
Methodik zur Entwicklung eines datengetriebenen KI-Modells zur Alterungsprädiktion von Fahrzeugkatalysatoren
Ein strukturierter Ansatz zur Modellbildung und Optimierung von Abgasnachbehandlungssystemen
Alterung von Fahrzeugkatalysatoren stellt eine wesentliche Herausforderung für die Einhaltung zukünftiger Emissionsgrenzwerte dar, insbesondere im Kontext der erhöhten Lebensdaueranforderungen der Euro-7-Norm. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines datengetriebenen Modells zur Prognose der katalytischen Alterung unter realen Betriebsbedingungen. Hierfür wird ein strukturierter Ansatz auf Basis des Prozessmodells CRoss Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) angewendet, der eine systematische Aufbereitung, Analyse und Modellierung umfangreicher Fahrdaten ermöglicht.

Zur Datenerhebung wurden mehrere Versuchsträger mit zusätzlicher Sensorik ausgestattet und über einen längeren Zeitraum sowohl auf dem Rollenprüfstand als auch im realen Straßenbetrieb betrieben. Die erfassten Zeitreihen umfassen emissionsrelevante Größen wie Temperatur, Stickoxid- (NOx-) Konzentrationen, Lambdawerte sowie fahrdynamische Parameter. Durch eine gezielte Datenvorverarbeitung, unter anderem mittels definierter Konstantpunkte, konnten dynamische Effekte reduziert und eine robuste Zielgröße für den Alterungszustand abgeleitet werden.

Auf dieser Basis wurde ein Modell unter Verwendung von Extreme Gradient Boosting (XGBoost) entwickelt und hinsichtlich Prognosegüte und Interpretierbarkeit umfassend validiert. Die Ergebnisse zeigen, dass der entwickelte Ansatz den Alterungsverlauf des Katalysators zuverlässig abbilden und den Zeitpunkt eines möglichen Grenzwertüberschreitens prognostizieren kann. Damit eröffnet die Methodik neue Möglichkeiten für zustandsbasierte Wartungsstrategien, optimierte Betriebsstrategien sowie die Integration prädiktiver Funktionen in zukünftige Steuergerätearchitekturen.
Schlagwörter: TU Darmstadt; Dissertation; Alexander Stalp; KI-Modell; Katalysatoralterung
Schriftenreihe des Instituts für Verbrennungskraftmaschinen und Fahrzeugantriebe
Herausgegeben von Prof. Dr. techn. Christian Beidl, Darmstadt
Band 34
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Elektronische Publikation (PDF): 978-3-8191-0650-7
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