Seit mehreren Jahrzehnten werden in der Erprobung und Entwicklung von Fahrzeugantrieben synthetische Fahrzyklen verwendet. Diese synthetischen Fahrzyklen werden herangezogen, um größere Mengen gemessener Betriebsdaten in komprimierter Form darzustellen und eine relevante Fahrweise zu beschreiben. Im Hinblick auf die Erprobung von Fahrzeugen oder einzelnen Antriebskomponenten auf einem Prüfstand sind synthetische Fahrzyklen unerlässlich, da die Durchführung eines Tests mit der Gesamtheit der ursprünglich vorliegenden Betriebsdaten sehr zeit- und kostenintensiv oder gar nicht durchführbar wäre. Aber auch für die simulative rechnergestützte Antriebsstrangentwicklung sind synthetische Fahrzyklen wichtig, um den Berechnungsaufwand bei der Auswertung vieler verschiedener Parametrierungen eines Antriebsstrangs zu verringern.
Die stochastische Synthese von möglichst kurzen und repräsentativen Testzyklen aus Flottendaten stellt einen wesentlichen Forschungsbereich des IMS dar, wobei eine umfangreiche Toolbox aufgebaut wurde. Die Verfahren arbeiten multidimensional und können die gegenseitige Abhängigkeit von mehreren Signalen in realistischen Testzyklen berücksichtigen.
Unser Angebot:
- Synthese von repräsentativen Fahrzyklen für Prüfstandsversuche oder simulative Auswertungen auf Basis von großen Mengen von Fahrzeugbetriebsdaten.
- Einordnung und systematischer Vergleich von Fahrprofilen und speziellen Kundenfahrzyklen zu Referenzprofilen (z.B. WLTC).
Publikationen:
Eßer, Arved ; Zeller, M. ; Foulard, Stéphane ; Rinderknecht, Stephan (2018): Stochastic Synthesis of Representative and Multidimensional Driving Cycles. In: SAE International Journal of Alternative Powertrains, 7 (3), S. 263-272. ISSN 2167-4205
Eßer, Arved ; Rinderknecht, Stephan (2020): Process for the Validation of Using Synthetic Driving Cycles Based on Naturalistic Driving Data Sets.. Rhodes, Greece, IEEE 23rd International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), 20-23 Sept. 2020, ISBN 978-1-7281-4149-7, DOI: 10.1109/ITSC45102.2020.9294369