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By Dr.-Ing. Christoph Halfmann, Dr.-Ing. Henning Holzmann (auth.)

Echtzeitfähige und genaue Simulationsmodelle der Kraftfahrzeugdynamik für die Weiterentwicklung der Regelung und Diagnose bei Kraftfahrzeugen können nahezu optimale Simulationsergebnisse erreichen, wenn die Modelle an Veränderungen von Fahrzeugparametern oder Umgebungsbedingungen automatisch adaptiert werden. Die Kombination eines physikalischen Fahrzeugmodells mit Parameterschätzverfahren und Neuronalen Netzen ermöglicht eine signifikante Verbesserung der Simulationsqualität gegenüber konventionellen Kfz-Simulationsmodellen. Für die praktische Umsetzung werden die Vorteile des adaptiven Modellkonzepts an mehreren Anwendungsbeispielen gezeigt, zusätzlich wird auf die Echtzeitimplementierung des adaptiven Modells im Versuchsfahrzeug eingegangen.

Die Erkenntnisse betreffen die Kraftfahrzeugdynamik, die Modellbildung und Simulationstechnik, sowie Identifikationsverfahren, modellbasierte Entwicklungen und swift Prototyping. Das Buch richtet sich an Fachleute der Gebiete Fahrzeugtechnik, Mechatronik, Regelungstechnik, Systemdynamik und Simulationstechnik; die Konzepte zur adaptiven Modellbildung sind auch auf andere technische Disziplinen übertragbar.

Christoph Halfmann

Studium der Elektrotechnik, Steuer- und Regelungstechnik, an der Universität Karlsruhe (TH), Diplom-Ingenieur 1994, anschließend wissenschaftlicher Mitarbeiter von Prof. Isermann am Institut für Automatisierungstechnik (Regelungstechnik und Prozessautomatisierung) der Technischen Universität Darmstadt. 2001 advertising zum Dr.-Ing. an der Technischen Universität Darmstadt. Seit 2000 bei der EvoBus GmbH in Mannheim, heart Elektrik/Elektronik, tätig in der Entwicklung.

Henning Holzmann

Studium der Elektrotechnik, Regelungstechnik, an der Technischen Universität Darmstadt und an der collage of London, Diplom-Ingenieur 1994, anschließend wissenschaftlicher Mitarbeiter bei Prof. Isermann am Institut für Automatisierungstechnik (Regelungstechnik und Prozessautomatisierung) der Technischen Universität Darmstadt. 2001 merchandising zum Dr.-Ing. an der Technischen Universität Darmstadt. Von 2000 bis 2002 Projektgruppenleiter für Modellbasierte Softwareentwicklung bei T-Systems. Seit 2003 Leiter Chassis keep an eye on structures Simulation bei der Adam OPEL AG in Rüsselsheim.

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Die Radaufstandskraft wird in Abb. 15. als konstant angenommen. Man erkennt deutlich die Abnahme des Reibbeiwertes mit zunehmender Geschwindigkeit, ein Effekt , der auf nasser Fahrbahn stärker ausgeprägt ist als auf trockener Fahrbahnoberfläche. Darüber hinaus erkennt man die typische Abhängigkeit des Reibbeiwertes vom resultierenden Schlupf am Rad: Vom Schlupfwert ARE S = 0 steigt die Kennlinie zunächst steil und nahezu linear an. Danach läuft die Kennlinie degressiv in den maximalen Kraftschlussbeiwert.

Die beiden ersten Schritte des Rapid Prototyping Prozesses können mit aktuellen Softwarewerkzeugen in einer integrierten Entwicklungsumgebung durchgeführt werden . Als Beispiele hierfür sind die Entwicklungsumgebungen von ETAS (SchäuffeIe u. Zurawka 2002) und dSPACE (Hanselmann 1998) zu nennen, die in der Automobilindustrie am weitesten verbreitet sind. In Kapitel 10 dieses Buches wird beispielhaft die Toolkette der Firma dSPACE zur Echtzeitsimulation der Kraftfahrzeugdynamik eingesetzt. Dort ist eine ausführliche Beschreibung der Vorgehensweise beim Einsatz der einzelnen Werkzeuge zu finden.

Danach läuft die Kennlinie degressiv in den maximalen Kraftschlussbeiwert. Ist das Maximum überschritten, so fällt die Kennlinie leicht degressiv ab und endet im Gleitbeiwert bei ARE S = I. Der Vektor des result ierenden Reibbeiwertes zeigt in die gleiche Richtung wie der Vektor des resultierenden Schlupfes am Rad (Burckhardt 1993). Dementsprechend lassen sich die Reibbeiwerte in Richtung des Längs- und des Seitenschlupfes des Rades entsprechend der geometrischen Aufteilung der Schlupfwerte berechnen (i = VL, VR, HL, HR): _ A,Li Ji Li - Ji RES; .

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