Ride Dynamics – Ride Safety – Driver's Place
| Autor: | Klose, Conrad, Wiest, Daniel, Meyer, Henning |
|---|---|
| Jazyk: | němčina |
| Rok vydání: | 2023 |
| Předmět: |
Fahrwerk
Fahrdynamik Fahrsicherheit Fahrkomfort Fahrerassistenzsysteme safety system Traktor ride dynamics Article vehicle cab Fahrdynamik ride dynamics ride safety ride comfort driver assistance systems Sicherheitssystem driver's seat suspension ddc:6 Veröffentlichung der TU Braunschweig ddc:63 ride safety Fahrkomfort ride comfort Fahrersitz Fahrsicherheit Fahrdynamik -- Fahrsicherheit -- Fahrkomfort -- Fahrerassistenzsysteme -- ride dynamics -- ride safety -- ride comfort -- driver assistance systems Fahrdynamik Fahrsicherheit Fahrkomfort Fahrerassistenzsysteme -- ride dynamics ride safety ride comfort driver assistance systems farm tractor Fahrzeugkabine Fahrerassistenzsysteme driver assistance systems |
| Popis: | Zur Verbesserung der Fahrdynamik und Fahrsicherheit werden vielfältige Ansätze diskutiert. Insbesondere auch klassische Themen wie die Traktionsleistung und Bodenverdichtung, aber auch die Fahrstabilität und der Fahrkomfort sind Gegenstand von Optimierungen. Anhand von aspektreicheren Modellen, Multi-Domänen-Simulationen und unter Verwendung moderner Ansätze wie künstlicher neuronaler Netze und Machine Learning werden Nischenbereiche erschlossen und Designentscheidungen in frühen Stadien des Produktentstehungsprozesses unterstützt. Weitere Forschungsansätze umfassen eine Unterstützung maschinenführender Personen durch zunehmend intelligentere Assistenzsysteme zur Handhabung komplexer Arbeitsaufgaben und zur Verbesserung des Nutzererlebnisses. Aber auch grundlegend verän-derte Aufgabenbereiche und Konzepte zur Interaktion und Kollaboration des Menschen mit hochautomatisierten und autonomen Maschinensystemen sind Teil aktueller Forschungsarbeiten. A wide range of approaches are being discussed to improve vehicle dynamics and driving safety. In particular, conventional topics such as tractive performance and soil compaction, but also driving stability and ride comfort are targets of optimization. By means of refined models, multi domain simulations and by the use of modern approaches such as artificial neural networks and machine learning, niche areas are addressed and design decisions are supported in early stages of product development processes. Other research approaches include assistance for machine operators through increasingly intelligent driver assistance systems with the purpose to address complex work tasks and to improve the user experience. But also fundamentally altered fields of operation and concepts for the interaction and collaboration of humans with highly automated and autonomous machine systems are part of current research. Jahrbuch Agrartechnik 2020, vol. 32, 2020 |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|