Es gilt deutsches 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. - German copyright law applies. The work or content may be downloaded, consumed, stored or printed for your own use but it may not be distributed via the internet or passed on to external parties.Zeller, Martin2025-12-032025-12-032024-12-13https://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/26947https://doi.org/10.34657/26184COMPREDICT 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. Datei-Upload durch TIBCOMPREDICT is responsible for the development of a data-based methodology for optimising vehicle operating strategies with regard to service life and load. First, different operating modes, such as electric operation, hybrid modes (serial and parallel), as well as traction and recuperation operation, are identified, which serve as a basis for the design. The load spectra for the components are estimated for different driving situations, and AI-based virtual sensors are trained to reconstruct precise drive torques and load variables in the drivetrain in real time, and a damage model is created to calculate the incremental damage to the components per time unit, driving distance and load cycle. In addition, an AI algorithm is developed that predicts the service life of the components. Based on this, competing optimisation targets, such as component service life and energy consumption, are defined and evaluated using an objective function. An optimisation algorithm is then designed to identify the operating strategy with a focus on service life optimisation. The strategies developed are simulatively compared with purely energy consumption-orientated operating strategies. A global analysis of the vehicle data helps to identify the ‘99% driver’. The driveREAL method is used to derive driving cycles and compress them for test bench tests. In addition, precise load spectra are created for drivetrain components such as the electric motor, the combustion engine, the transmission and the side shafts, and compared with design spectra. Finally, the total service life of the components is predicted, and the lightweight construction potential and possible optimisation approaches are identified.ger000 | Informatik, Information und Wissen, allgemeine WerkeReport22 Seiten