Gesamtfahrzeugmodellbasierte Objektivierung von Querdynamik und Lenkgefühl

Beschreibung

Die Kundenwahrnehmung von Automobilen und damit deren wirtschaftlicher Erfolg wird maßgeblich durch fahrdynamische Charakteristika bestimmt. Aufgrund wachsender Variantenvielfalt und gleichzeitig stetig zunehmender Absicherungskomplexität kann die Abstimmung der dieser Eigenschaften nicht mehr mit den etablierten Prozessen erfolgen. Daher ist es erforderlich, bereits aus möglichst einfachen fahrdynamischen Messungen automatisiert auf zu erwartende Fahrer-Urteile zu schließen - also das subjektive Expertenurteil zu objektivieren. Ungeachtet zahlreicher bestehender Arbeiten ist eine zuverlässige Korrelation zwischen einer Messung und der Subjektivbeurteilung noch nicht vollständig automatisierbar. Inhalt der Arbeit ist es daher, einen Prozess zu entwickeln, welcher es Nicht-Expertenfahrern in der Fahrwerksentwicklung eröffnet, reproduzierbare und reliable Bewertungen für Fahrzeugvarianten zu Querdynamik und Lenkgefühl zu generieren. Hierzu wird ein Modellbildungsverfahren entwickelt, welches in der Lage ist, auf Basis von Black Box Modellen nahezu beliebige mechanische Systeme virtuell abzubilden. Die Urteilsgewinnung erfolgt auf Basis eines Random Forest Ansatzes, welcher in der Lage ist, bereits prinzipielle Abhängigkeiten zwischen Objektivkennwerten und Expertenurteil zu identifizieren.
Die Kundenwahrnehmung von Automobilen und damit deren wirtschaftlicher Erfolg wird maßgeblich durch fahrdynamische Charakteristika bestimmt. Aufgrund wachsender Variantenvielfalt und gleichzeitig stetig zunehmender Absicherungskomplexität kann die Abstimmung der dieser Eigenschaften nicht mehr mit den etablierten Prozessen erfolgen. Daher ist es erforderlich, bereits aus möglichst einfachen fahrdynamischen Messungen automatisiert auf zu erwartende Fahrer-Urteile zu schließen - also das subjektive Expertenurteil zu objektivieren. Ungeachtet zahlreicher bestehender Arbeiten ist eine zuverlässige Korrelation zwischen einer Messung und der Subjektivbeurteilung noch nicht vollständig automatisierbar. Inhalt der Arbeit ist es daher, einen Prozess zu entwickeln, welcher es Nicht-Expertenfahrern in der Fahrwerksentwicklung eröffnet, reproduzierbare und reliable Bewertungen für Fahrzeugvarianten zu Querdynamik und Lenkgefühl zu generieren. Hierzu wird ein Modellbildungsverfahren entwickelt, welches in der Lage ist, auf Basis von Black Box Modellen nahezu beliebige mechanische Systeme virtuell abzubilden. Die Urteilsgewinnung erfolgt auf Basis eines Random Forest Ansatzes, welcher in der Lage ist, bereits prinzipielle Abhängigkeiten zwischen Objektivkennwerten und Expertenurteil zu identifizieren.

Autor*in

Robert Stefan Pietsch

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