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Automobilindustrie

Ingenieure entwickeln mit Model-Based Design produktivere, langlebigere und sicherere LKWs und Nutzfahrzeuge, die gleichzeitig lokalen Marktanforderungen sowie Abgasrichtlinien genügen müssen. Dies geschieht durch den Einsatz von System-Level-Modellen, mit denen zunächst die Anforderungen validiert werden und aus denen danach Embedded Code erzeugt wird. Die so entwickelten Steuergeräte für den Antriebsstrang können dann mit Hilfe analytischer Methoden kalibriert werden.
Der wachsende Einsatz elektronischer Steuerungen in modernen landwirtschaftlichen Nutzfahrzeugen und intelligenten, autonom fahrenden Fahrzeugen hat die Komplexität dieser Maschinen deutlich erhöht. Das Verhalten solcher Fahrzeuge lässt sich darum nur noch schwer ohne aufwändige Testläufe gegen die Spezifikationen verifizieren. Ingenieure begegnen diesem Problem mit Model-Based Design, weil sie damit Simulationsmodelle erstellen können, die alle mechanischen, hydraulischen, elektrischen, sowie weitere Domänen ihres Systems abdecken, Architektur- und Design-Tradeoff-Analysen über Domänengrenzen hinweg durchführen und die Leistung des Gesamtfahrzeugs gegen die Anforderungen verifizieren können, ohne dazu Prototypen bauen zu müssen.
Moderne elektronische Steuergeräte bilden das Herz moderner Nutzfahrzeuge. Die Steuerungs- und Regelungsalgorithmen werden gegen Systemmodelle des Gesamtfahrzeugs entwickelt und verifiziert, die die Regelstrecke simulieren. Aus den gleichen Modellen wird danach der C-Code für Hardware-in-the-Loop (HIL)-Simulationen generiert, um so die Echtzeiteigenschaften des Steuergeräts zu verifizieren. Schließlich wird der Seriencode aus diesen Modellen heraus erzeugt.
Die Einhaltung des US-amerikanischen Tier 4-Emissionsstandards sowie des für die EU geltenden Euro VI-Standards zwingt Ingenieure zu Kompromissen im Spannungsfeld zwischen Fahrzeugleistung, Partikel- und NOx-Emissionen sowie den Kosten einzelner Komponenten. Als Folge davon werden Antriebsstränge immer weniger heuristisch und stattdessen zunehmend mit analytischen Methoden auf der Grundlage experimenteller Daten entwickelter Modelle kalibriert wie etwa dem Design of Experiments (DoE) und der numerischen Optimierung. Mit MathWorks-Tools für technische Berechnungen, Statistik und Optimierung können Ingenieure ihre Motoren mit weniger Prototypenfahrzeuge erfolgreich kalibrieren und an lokale Vorschriften anpassen.
Generating Optimal Engine Calibrations (Webinar)
"Als wir noch unseren handgeschriebenen Code bei jeder Design-Änderung aktualisieren mussten, dauerte das jedes Mal um die acht Stunden. Mit MathWorks-Tools können wir das Modell aktualisieren, daraus Code erzeugen und dieselbe Änderung in einer Stunde oder weniger durchführen."Zum Anwenderbericht
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