Beitrag zur durchgängigen und methodenbasierten Entwicklung von Antriebssträngen mittels Bewertung ihrer RDE-Kritikalität
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Beschreibung
Mobilität bewegt Menschen und ist ein wesentlicher Treiber von Wachstum und Wohlstand. Ein entscheidender Faktor ist dabei das heutige Verfügbarkeitsniveau von individueller Mobilität auf Basis von Antrieben mit einem Verbrennungsmotor. Heute und in Zukunft gilt es jedoch, schädliche Auswirkungen dieses letztlich offenen Verbrennungsprozesses entsprechend den technischen Möglichkeiten weitestgehend zu Minimieren. Die vorliegende Arbeit beschreibt dahingehend einen methodischen Ansatz zur Bewertung der RDE-Kritikalität von verbrennungsmotorischen Antrieben in Kraftfahrzeugen, welcher sich aus verschiedenen Modulen zusammensetzt. Neben einer detaillierten Prozessbeschreibung und -validierung anhand von beispielhaften Anwendungsfällen umfasst diese Arbeit ein daran anknüpfendes Beispiel für die integrierte Ableitung einer emissionsminimierenden Betriebsstrategie für Hybridfahrzeuge. Die erzielten Ergebnisse verdeutlichen die Potenziale des Ansatzes zur schnellen, strukturierten Identifikation konzeptspezifischer Schwachstellen infolge der gezielten Anregung derartiger Zustände und davon ausgehend die Ableitung emissionskritischster Most-Relevant-Tests. Darüber hinaus gelingt durch Verknüpfung der Methode mit einem ebenfalls entwickelten Ansatz einer Hybridstrategie, welche hohe Schadstoffemissionen als Kostenfunktion auf Basis von Deep Learning Modellen abschätzt, eine integrierte Betriebsstrategieentwicklung ohne explizite Implementierung emissionsmindernder Funktionen.
Autor*in
Tim Steinhaus
Themen in »Beitrag zur durchgängigen und methodenbasierten Entwicklung von Antriebssträngen mittels Bewertung ihrer RDE-Kritikalität«
Deep-Learning EiL Hybrid Most-Relevant RDE