Siemens hat einen Ansatz für Gesamtfahrzeugmessungen in Verbindung mit einem skalierbaren Modellierungsverfahren entwickelt, mit dem der Kraftstoffverbrauch von der frühen Konzeptphase bis zur späten Optimierung nachverfolgt werden kann.
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Verbrauchsangaben sind heute ein heikles Unterfangen. Weil sie in realen Fahrsituationen kaum erreicht werden, sieht sich die Automobilbranche, herstellerübergreifend, großer Kritik ausgesetzt. Dabei ist die Ursache für Schwankungen bei Kraftstoffverbrauchsmessungen nur allzu menschlich, wie die beiden Motorenexperten Peter Mas und Gaétan Bouzard wissen: Eine Hauptquelle ist nämlich "der am Test beteiligte Mensch", schreiben sie in ihrem Artikel Ermittlung der Kraftstoffeffizienz des Fahrzeugs über den gesamten Entwicklungszyklus aus der MTZ 4-2016 Denn für die Zulassungstests eines Fahrzeugs werden professionelle Fahrer hinzugezogen.
"Da der Fahrer einem Geschwindigkeitsprofil innerhalb bestimmter Randbedingungen folgen muss, können die Bedienelemente wie Pedale und Schalthebel unterschiedlich kombiniert werden, um die angestrebte Geschwindigkeitskurve zu erzielen. Somit ergeben sich bei verschiedenen Fahrern große Schwankungen beim Kraftstoffverbrauch für einen bestimmten Fahrzyklus und sogar auch - wenn auch etwas weniger ausgeprägt - zwischen zwei Testzyklen mit demselben Fahrer", beschreiben die beiden Springer-Autoren den Prüfablauf und liefern im Beitrag auch gleich einen Lösungsansatz.
Ein automatisierter Fahrer für eine hohe Wiederholbarkeit
So sehen sie insbesondere durch den Einsatz eines automatisierten Fahrers dieses Problem der Variabilität gelöst. Ihren Ausführungen zufolge kann damit "das Geschwindigkeitsprofil mit einer Abweichung von maximal ± 0,2 km/h verfolgt und über den gesamten Fahrzyklus eine Wiederholbarkeit von über 99,5 Prozent erreicht werden". Dies ist ein wichtiger Teilaspekt für Gesamtfahrzeugmessungen. Und in Verbindung mit einem skalierbaren Modellierungsverfahren, der im Beitrag ebenfalls beschrieben wird, kann der Kraftstoffverbrauch von der frühen Konzeptphase bis zur späten Optimierung nachverfolgt werden.
Das ist insofern von großer Bedeutung, da mit dem fortschreitenden Einsatz der Hybridtechnologie und der steigenden Bedeutung der Energiebilanz des Fahrzeugs diese Verantwortung mehr und mehr der Fahrzeugintegration zufällt. "Zugleich ist der jeweilige Anteil eines Subsystems eng mit den Konstruktionslösungen der anderen verknüpft, sodass es extrem schwierig wird, die Ziele der Gesamtfahrzeugebene hinsichtlich Kraftstoffverbrauch auf die Subsystemebene aufzuspalten", so die Autoren und sie sind sich sicher, dass der beschriebene Ansatz die Automobilhersteller dabei unterstützt, die Kraftstoffeffizienz ihrer Fahrzeuge weiter zu verbessern.
Intelligente Fahrstrategien zur Verbrauchssenkung
Das Vorgehen kombiniert nämlich spezifische Tests am Gesamtfahrzeugprüfstand mit einem systemsimulationsorientieren Modellierungsansatz, um den Kraftstoffverbrauch der Fahrzeuge während des gesamten Entwicklungszyklus zu verfolgen. Dies hat sich den Ingenieuren zufolge auf "das Gesamtfahrzeugniveau sowie auf Teilsystemebene als sehr wirksam erwiesen". Die Autoren sind davon überzeugt, dass sich durch eine Zerlegung der Verluste im Fahrzeug mit sehr hohem Detaillierungsgrad Einblicke in die Verbesserungspotenziale ergeben.
Damit ist ein erster Schritt in Richtung realistischer Verbrauchsangaben getan. Um nun auch den Fahrer an eine kraftstoffsparende Fahrweise heranzuführen, sind allerdings noch weitere Maßnahmen erforderlich. Beispielsweise mittels eines Fahrerassistenzsystems, welches die Umsetzung intelligenter Fahrstrategien erleichtert. Ein solches System beschreiben die Autoren Philip Markschläger, Hans-Georg Wahl, Frank Weberbauer und Matthias Lederer im Kapitel Assistenzsystem für mehr Kraftstoffeffizienz aus dem Buch Vernetztes Automobil. In ihrem Beitrag zeigen sie am Beispiel des von Porsche entwickelten InnoDrive-Konzepts, wie sich bei mindestens gleicher Durchschnittsgeschwindigkeit Verbrauchsersparnisse von durchschnittlich 10 Prozent erreichen lassen. InnoDrive kennt die technischen Eigenschaften des Fahrzeugs genau und integriert alle verfügbaren Informationen über die vorausliegende Fahrstrecke. Es basiert weitestgehend auf einem statischen Vorausschauhorizont.
Das heißt, die Optimierung erfolgt auf Basis von unveränderlichen Navigationsdaten. Lediglich über Kamerasensorik und Radar werden aktualisierte Daten in den Algorithmus integriert. Insbesondere veraltete Kartendaten führen zu Einschränkungen bezüglich Funktionskomfort, da das System dann auf Basis falscher Daten optimiert und nur kurzfristig im Rahmen der Sensorreichweite von Kamera beziehungsweise Radar auf die korrekten Daten reagieren kann.