Simulationsbasierte optimale Lösung des Zielkonfliktes zwischen Performance und Fahrbarkeit in der Rennfahrzeugabstimmung
| Autor: | Ganzner, Mathias |
|---|---|
| Jazyk: | němčina |
| Rok vydání: | 2023 |
| Předmět: | |
| DOI: | 10.34726/hss.2023.36843 |
| Popis: | Das Erstellen einer optimalen fahrdynamischen Abstimmung für einen Rennwagen beschäftigt Ingenieure seit Generationen. Beginnend mit der Abstimmung durch den Fahrversuch, wurde dies durch eine zunehmende theoretische Auslegung anhand von Berechnungsmodellen unterstützt. Durch eine verbesserte Messtechnik und einer Zunahme an verfügbarer Rechenleistung wird es ermöglicht, realistischere und genauere Simulationsmodelle zu erstellen, mit deren Hilfe versucht wird, die optimale Fahrzeugabstimmung zu finden. Hierzu werden insbesondere Rundenzeitsimulationen durchgeführt. Das globale Auslegungsziel ist die Erzielung der schnellsten Rundenzeit unter der Berücksichtigung der Rahmenbedingungen, insbesondere dem fahrerischen Können. Zur quantitativen Abbildung des fahrerischen Könnens wird in dieser Arbeit das Fahrerkönnen durch eine Transformation auf die Fahrbarkeit abgebildet, welche ausgewählte Kennwerte des Fahrzeuges sind. Zur Bestimmung von geeigneten Kennwerten für die Bewertung der Fahrbarkeit wird eine Literaturrecherche durchgeführt und neue Kennwerte definiert. Die Eigenschaften der Kennwerte werden durch verschiedene Untersuchungen analysiert und bewertet. Die als geeignet bestimmten Fahrbarkeitskennwerte werden in der für diese Fragestellung entwickelten optimalsteuerungsbasierten Rundenzeitsimulationsumgebung eingesetzt, um den Zielkonflikt zwischen Performance und Fahrbarkeit darzustellen. Dies ermöglicht eine praxisrelevante Setupoptimierung auf Basis der offline-Simulation. Es wird ein Auslegungsprozess definiert, der es ermöglicht mit praxistauglichen Methoden, durch die Verknüpfung von Fahrversuch und Simulation, eine optimale Abstimmung zu ermitteln. Anhand einer globalen Sensitivitätsanalyse und dazugehöriger Auswertungen wird es ermöglicht, die verschiedenen fahrdynamischen Zusammenhänge und Zielkonflikte darzustellen. Hieraus ergeben sich Parametertendenzen für die optimale Abstimmung. Durch den Einsatz numerischer Optimierungsverfahren wird automatisiert anhand vorgegebener Modellparameter auf Zielwerte optimiert, welche auch die Robustheit gegenüber Parameterunsicherheiten berücksichtigen. Es hat sich gezeigt, dass die Erstellung eines Metamodells eine effiziente numerische Optimierung ermöglicht, bei der das Simulationsmodell als Blackbox angesehen werden kann und somit ein universelles Verfahren erstellt wird. Zur Demonstration und Validierung des Prozesses wird dieser anhand eines Beispielfahrzeuges gezeigt. Die in der Dissertation erstellte Methode zur simulationsbasierten optimalen Lösung des Zielkonfliktes zwischen Performance und Fahrbarkeit, wird nun in der industriellen Praxis angewandt, um die zwei Welten Fahrversuch und Fahrdynamiksimulation enger zu verknüpfen und somit eine bessere Performance zu erzielen, wodurch Siege auf der Rennstrecke eingefahren werden. Finding the optimal setup of a race car challenges engineers since decades. While previously the setup was tuned based on vehicle testing on the track, tuning is now supported by applying advanced simulation models. Due to the availability of more accurate and applicable measurement equipment and increasing computing power, more realistic and better validated models may help to find the optimal setup. In practical application lap time simulations are applied where the global design target is the fasted lap time considering boundary conditions, in particular the skills of the driver. To take the driver skills into account, these are mapped to the drivability of the vehicle. To define suitable indicators to represent the drivability of a vehicle, a literature research is performed and new indicators are derived. The trade-off between performance (i.e. minimum lap time) and drivability is shown based on a newly developed optimal control lap time simulation environment applying the derived drivability indicators. This simulation environment enables a practice-oriented setup optimization based on off-line simulations, where the defined design process allows for an effective combination of test drives and simulations. Based on a global sensitivity analysis, the influence of different vehicle properties and parameter trends for the optimal setup can be shown. Due to numerical optimization it is possible to achieve the design goals automated, based on defined parameters that may take also model uncertainties into account. It is shown that the procedure may be even more efficient from a computing time perspective by applying generated (black box) meta models. Since any black-box model may be applied, the tool chain may be considered to be universal. To demonstrate and validate the proposed design process, an example use-case is shown. The main result of this thesis is the derived approach for simulation-based analysis and optimization of the trade-off between performance and drivability. The developed tool chain is already applied in industrial practice to closely link test drives and vehicle dynamics simulations, enabling better performance to win races on track. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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