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2023 | Buch

Ermittlung von Fahrwerksbelastungen aus CAN-Daten

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Über dieses Buch

In diesem Buch werden Algorithmen entwickelt, mit denen die Fahrwerksbelastungen rechnerisch aus CAN-Daten abgeschätzt werden. Eine gute Übereinstimmung zwischen den berechneten und gemessenen Lastdaten ist nachgewiesen. Diese Algorithmen ermöglichen das dauerhafte Lastkollektiv der Radnabenkräfte und -momente im Fahrbetrieb. Somit wird z. B. eine kostengünstige Lösung zum Belastungsabgleich zwischen dem Fahrzeugdauerlauf- und Prüfstandsversuch für die Betriebsfestigkeit angeboten.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter
Kapitel 1. Einleitung
Zusammenfassung
Aufgrund der immer höheren Anforderungen an den Kraftstoffverbrauch und die Emissionen von Kraftfahrzeugen gewinnt Leichtbau in der Fahrzeugentwicklung zunehmend an Bedeutung, [Frie 17]. In fast jedem Teilsystem des Fahrzeugs, unter anderem der Karosserie, dem Antriebsstrang und dem Fahrwerk, wird Leichtbau gefordert. Ein leichteres Fahrwerk bedeutet eine Reduzierung des Kraftstoffverbrauchs durch die Reduzierung der Fahrzeugmasse aber auch eine Verbesserung der Fahrdynamik und des Komforts durch die Reduzierung der ungefederten Masse, [Heiß 07, Bren 08, Fruh 10].
Baopu Qian
Kapitel 2. Zusammenfassung
Zusammenfassung
Die Motivation der vorliegenden Arbeit besteht darin, die Dauerfahrversuche mithilfe der rechnerischen Belastungsermittlung besser zu überwachen und mit der Fahrbetriebsmessung abzugleichen. Im Rahmen der Dissertation wurden Algorithmen entwickelt, mit denen die Radnabenkräfte und -momente (\(F_{x,R}\), \(F_{y,R}\), \(F_{z,R}\), \(M_{x,R}\) und \(M_{y,R}\)) aus CAN-Daten rechnerisch abgeschätzt werden. Die entwickelten rechnerischen Methoden sind eine gute Ergänzung zu den konventionellen messtechnischen Verfahren, welche bisher aufgrund der hohen Kosten und des hohen Betreuungsaufwands selten im Fahrzeugdauerlauf eingesetzt werden.
Baopu Qian
Kapitel 3. Grundlagen
Zusammenfassung
In diesem Kapitel werden die wissenschaftlichen Grundlagen erklärt, die für das Verständnis der vorliegenden Arbeit erforderlich sind. Die aufgeführten Grundlagen entstammen vielen unterschiedlichen Fachbereichen. In Tabelle 3.1 wird verdeutlicht, welche Grundkenntnisse in Kapitel 5 bis  9 benötigt werden.
Baopu Qian
Kapitel 4. Stand der Technik: Dauerhafte Belastungsermittlung im Fahrbetrieb
Zusammenfassung
Die Lebensdauer der sicherheitsrelevanten Fahrwerksbauteile wird selbst unter negativen Nutzungsbedingungen (sehr harte Fahrweise mit sehr schwachem Bauteil) auf mehrere hunderttausend Kilometer ausgelegt, [Kram 12]. Es ist mit konventionellen messtechnischen Verfahren nicht zielführend, bei langer Lebensdauer und umfangreicher Fahrzeugflotte die Bauteilbelastungen zu ermitteln. Deshalb wurden diverse physikalische und empirische Methoden entwickelt, die die dauerhafte Belastungsermittlung im Fahrbetrieb ermöglicht haben. Sie haben das Ziel, das Kundenlastkollektiv und damit den Schädigungszuwachs des Bauteils zu ermitteln. Eine allgemeingültige gesamtheitliche Methode für alle Anwendungsfälle existiert bisher allerdings noch nicht. Im Folgenden werden die Methoden und Untersuchungen vorgestellt, die nach der Zielsetzung (Schädigungsüberwachung oder Kundenlastkollektiv) in Abschnitt 4.1 und 4.2 aufgelistet werden.
Baopu Qian
Kapitel 5. Datenaufbereitung
Zusammenfassung
Im Rahmen der Arbeit werden Algorithmen auf Basis der vorhandenen Messdaten aus Fahrbetriebsmessungen von verschiedenen Fahrzeugen entwickelt, weil in diesen Messungen die CAN-Daten und Belastungsmessdaten gleichzeitig aufgezeichnet worden sind.
Baopu Qian
Kapitel 6. Ermittlung belastungsrelevanter Parameter
Zusammenfassung
Die Sensoren und Steuergeräte im Fahrzeug sind für die Fahrfunktionen,jedoch nicht für Belastungs- bzw. Festigkeitsuntersuchungen ausgelegt und angeordnet. Die vollständigen Informationen zur Bauteilbelastungsermittlung lassen sich demnach nicht einzig aus der Fahrzeugsensorik erfassen. Mit dem Ziel des Einsatzes in einer größeren Fahrzeugflotte ist die Einführung zusätzlicher Sensoren und Messsysteme für die Anwendung der entwickelten Methoden ausgeschlossen. Um den Zielkonflikt zu lösen, werden neben der Verwendung der vereinfachten Modelle, fahrzeugbezogene Parameter als Eingangsgrößen für die Algorithmen genutzt. In Tabelle 6.1 sind die betroffenen Parameter zusammengefasst.
Baopu Qian
Kapitel 7. Ermittlung des niederfrequenten Anteils der Fahrwerksbelastungen
Zusammenfassung
Physikalisch sind die nieder- und hochfrequenten Anteile der Fahrwerksbelastungen auf unterschiedliche Anregungsquellen zurückzuführen. Der niederfrequente Anteil wird von Fahrmanövern, z. B. Beschleunigungen, Bremsungen und Kurvenfahrten verursacht. Anregungen zum hochfrequenten Anteil kommen hauptsächlich aus Fahrbahnunebenheiten und werden von der Fahrzeuggeschwindigkeit beeinflusst. Aus diesem Grund erfolgt die Berechnung der Fahrwerksbelastungen zunächst separat im nieder- und hochfrequenten Bereich. Schließlich werden die beiden Anteile aufsummiert, Abbildung 7.1.
Baopu Qian
Kapitel 8. Ermittlung des hochfrequenten Anteils der Fahrwerksbelastungen
Zusammenfassung
Im vorangegangenen Kapitel sind die niederfrequenten Anteile der Fahrwerksbelastungen mittels physikalischer Methoden abgeschätzt worden. Die meisten der bisher verwendeten CAN-Signale werden von Sensoren beliefert, die sich „tief“ im Fahrzeug befinden, z. B.
Baopu Qian
Kapitel 9. Validierung der Algorithmen und Ermittlung der Prognosegüte
Zusammenfassung
In den vorangegangenen Kapiteln wurden Algorithmen zur Abschätzung der Fahrwerksbelastungen erläutert. Eine optimale rechnerische Abschätzung ist jedoch aus diversen Gründen nicht möglich.
Baopu Qian
Kapitel 10. Ausblick
Zusammenfassung
Die im Rahmen der Arbeit entwickelten Algorithmen ermöglichen die rechnerische Abschätzung der Fahrwerksbelastungen aus CAN-Daten, um Dauerfahrversuche besser auswerten zu können. Für eine zuverlässigere Lastabschätzung und einen breiteren Anwendungsumfang sind weitere Verbesserungsmöglichkeiten der Methoden denkbar.
Baopu Qian
Backmatter
Metadaten
Titel
Ermittlung von Fahrwerksbelastungen aus CAN-Daten
verfasst von
Baopu Qian
Copyright-Jahr
2023
Electronic ISBN
978-3-658-40975-3
Print ISBN
978-3-658-40974-6
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-40975-3