2. Zusammenfassung

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Entwicklung von Algorithmen zur rechnerischen Belastungsermittlung von Fahrwerksbelastungen aus CAN-Daten. Diese Methoden sind eine Ergänzung zu konventionellen messtechnischen Verfahren, die aufgrund hoher Kosten und Betreuungsaufwands selten eingesetzt werden. Aus über 1000 CAN-Signalen werden 20 taugliche Signale ausgewählt, um die Radnabenkräfte und -momente abzuschätzen. Zusätzliche physikalische Parameter wie Fahrzeugmasse und Gangübersetzungen werden rechnerisch abgeleitet. Die Fahrwerksbelastungen werden in nieder- und hochfrequente Anteile aufgeteilt und methodisch unterschiedlich behandelt. Niederfrequente Belastungen werden physikalisch modelliert, während hochfrequente Belastungen durch eine empirische Methode basierend auf der Radgeschwindigkeit ermittelt werden. Die Prognosegüte der Algorithmen wird durch diverse Auswertungen und Sensitivitätsanalysen validiert. Die Anwendungsfälle zeigen, dass die Algorithmen in spezifischen Szenarien zielführend sind und ein großes Erweiterungspotenzial besitzen.