DE4LoRa - Universales hochintegriertes 800-Hybrid-Antriebssystem mit ganzheitlich optimierter Ökologie und Ökonomie; Teilvorhaben: AP2.5 Ableitung Lastkollektive (AP-Manager), AP 8.4: Entwicklung Lebensdauer-Prädiktionsmodelle (AP-Manager), AP 8.5: Betriebsstrategie, AP 9.4: Erprobung und Optimierung Antriebsstrang, AP 11.4: Implementierung und Bewertung Online-Lebensdauerberechnung (AP-Manager), AP 11.5: Konzeptbewertung

individueller Schlussbericht der COMPREDICT GmbH für das DE4LoRa-Förderprojekt

dc.contributor.authorZeller, Martin
dc.date.accessioned2025-12-03T08:27:52Z
dc.date.available2025-12-03T08:27:52Z
dc.date.issued2024-12-13
dc.description.abstractCOMPREDICT ist für die Entwicklung einer Datenbasierten Methodik zur Optimierung von Fahrzeugbetriebsstrategien im Hinblick auf Lebensdauer und Belastung verantwortlich. Zunächst werden verschiedene Betriebsmodi, wie elektrischer Betrieb, Hybrid-Modi (seriell und parallel), sowie Zug- und Rekuperationsbetrieb identifiziert, die als Grundlage für die Auslegung dienen. Die Lastkollektive für die Komponenten werden für unterschiedliche Fahrsituationen abgeschätzt, und AI-basierte virtuelle Sensoren werden trainiert, um präzise Antriebsdrehmomente und Belastungsgrößen im Antriebsstrang in Echtzeit zu rekonstruieren.Ein Schadensmodell wird erstellt, um die inkrementelle Schädigung der Komponenten pro Zeiteinheit, Fahrstrecke und Lastzyklus zu berechnen. Zusätzlich wird ein KI-Algorithmus entwickelt, der die Lebensdauer der Komponenten prognostiziert. Darauf basierend werden konkurrierende Optimierungsziele, wie Komponentenlebensdauer und Energieverbrauch, definiert und bewertet, mit Hilfe einer Zielfunktion zu entwickeln. Ein Optimierungsalgorithmus wird anschließend konzipiert, um die Betriebsstrategie mit Schwerpunkt auf Lebensdaueroptimierung zu identifizieren. Die entwickelten Strategien werden simulativ mit rein energieverbrauchsorientierten Betriebsstrategien verglichen. Eine globale Analyse der Fahrzeugdaten hilft bei der Identifikation des "99%-Fahrers". Mit der driveREAL Methode werden Fahrzyklen abgeleitet und für Prüfstandsversuche komprimiert. Zudem werden präzise Lastkollektive für Komponenten des Antriebsstrangs erstellt, wie die E-Maschine, den Verbrennungsmotor, das Getriebe und die Seitenwellen, und mit Auslegungskollektiven abgeglichen. Schließlich wird die Gesamtnutzungsdauer der Komponenten vorhergesagt und das Leichtbau-Potenzial sowie mögliche Optimierungsansätze identifiziert.ger
dc.description.versionpublishedVersion
dc.identifier.urihttps://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/26947
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.34657/26184
dc.language.isoger
dc.publisherHannover : Technische Informationsbibliothek
dc.relation.affiliationCOMPREDICT GmbH
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dc.rights.licenseEs gilt das deutsche Urheberrecht. Das Werk bzw. der Inhalt darf zum eigenen Gebrauch kostenfrei heruntergeladen, konsumiert, gespeichert oder ausgedruckt, aber nicht im Internet bereitgestellt oder an Außenstehende weitergegeben werden.ger
dc.subject.ddc000 | Informatik, Information und Wissen, allgemeine Werke
dc.titleDE4LoRa - Universales hochintegriertes 800-Hybrid-Antriebssystem mit ganzheitlich optimierter Ökologie und Ökonomie; Teilvorhaben: AP2.5 Ableitung Lastkollektive (AP-Manager), AP 8.4: Entwicklung Lebensdauer-Prädiktionsmodelle (AP-Manager), AP 8.5: Betriebsstrategie, AP 9.4: Erprobung und Optimierung Antriebsstrang, AP 11.4: Implementierung und Bewertung Online-Lebensdauerberechnung (AP-Manager), AP 11.5: Konzeptbewertungger
dc.title.alternativeIndividual final report of COMPREDICT GmbH for DE4LoRa sponsorship projecteng
dc.title.subtitleindividueller Schlussbericht der COMPREDICT GmbH für das DE4LoRa-Förderprojekt
dc.typeReport
dcterms.extent22 Seiten
dtf.duration01.04.2021-30.09.2024
dtf.funding.funderBMWE
dtf.funding.program19I20027E
dtf.funding.verbundnummer01233211
tib.accessRightsopenAccess

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