Integration von aktiven Regelsystemen in eine Gesamtfahrzeug-Mehrkörpersimulation

Abstract

Im Fahrzeugentwicklungsprozess bietet das Ersetzen physischer Prototypen durch virtuelle Simulationsmethodiken eine erhebliche Chance zur Effizienzsteigerung. Durch die zunehmende Relevanz von Steuergeräten und deren Auswirkungen auf die Bauteilbelastung ist die virtuelle Abbildung der Regelfunktionalitäten aus betriebsfestigkeitstechnischer Sicht eine wichtige Grundvoraussetzung für die Realisierung einer prototypenfreien Entwicklung, welche bisher unzureichend untersucht worden ist. In dieser Dissertationsschrift werden daher systematisch die Integrationsmöglichkeiten von Regelfunktionalitäten in Mehrkörpersimulationen im Hinblick auf die Lastdatenermittlung beurteilt. Am Beispiel eines Bremsregelsystems werden hierzu der geeignetste Kopplungsansatz identifiziert sowie eine sinnvolle Bedatung der notwendigen Kopplungsparameter bestimmt. Auf Basis dieser Erkenntnisse wird gezeigt, dass die Auswirkungen der Regelsysteme auf Betriebs- festigkeitsphänomene aussagekräftig abgebildet werden können und somit eine Nutzung der simulativen Lastdatenermittlung für eine prototypenfreie Entwicklung aus betriebsfestigkeitstechnischer Sicht möglich ist. Darüber hinaus wird eine Methodik vorgestellt, die durch die Abbildung von Regelfunktionalitäten mittels neuronaler Netze bisher nicht integrierbare Steuergeräte mit hohem Detaillierungsgrad für die Mehrkörpersimulation nutzbar macht. Durch die Anwendung dieser Methodik wird das hohe Potential für die Integration von neuronalen Netzen in die Mehrkörpersimulation sowie deren Adaption auf andere Einsatzfelder aufgezeigt.

In the vehicle development process, replacing physical prototypes with virtual simulation methods offers a major opportunity to increase efficiency. Due to the increasing relevance of control systems and their effects on component loads, the virtual consideration of control functionalities is an important requirement for the realization of prototype-free development from a structural durability perspective. This dissertation therefore systematically assesses the integration possibilities of control functionalities concerning load data identification. Using the example of a brake control system, the most appropriate coupling approach is identified and the suitable configuration of the necessary coupling parameters is determined. Based on these findings, it is shown that the effects of the control systems on durability phenomena can be simulated accurately and can therefore be used for realistic, virtual load data determination. Furthermore, a methodology is introduced which, by modeling control functionalities using neural networks, enables the use of previously impractical to integrate control systems with high levels of detail for multi-body simulation. The use of this methodology demonstrates the high potential for the integration of neural networks in multi-body simulation and their adaptation to other fields of application.