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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur virtuellen Applikation von Komponenten in Kraftfahrzeugen und eine Anordnung zur Durchführung des Verfahrens.
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Stand der Technik
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Unter der Applikation von Komponenten ist die Einrichtung und Einbindung der Komponenten in ein Gesamtsystem, bspw. das Kraftfahrzeug oder auch der Antriebsstrang des Kraftfahrzeugs, zu verstehen. Zur Unterstützung der Applikation der Komponenten werden Modelle der Komponenten und der Gesamtanordnungen verwendet, die u.a. eine Simulation des Verhaltens der Komponente in der Gesamtanordnung ermöglichen.
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Ein Modell einer technischen Anordnung stellt eine Nachbildung der Anordnung dar, in der zumindest einige Aspekte dieser Anordnung berücksichtigt bzw. beschrieben sind. Das Modell dient somit der Beschreibung und ggf. der Interpretation der Wirklichkeit. Modelle können grundsätzlich die Struktur und/oder das Verhalten des modellierten Systems beschreiben.
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Derartige Verfahren werden bspw. bei einer Applikation einer Lambdasonde eingesetzt, wobei es erforderlich ist, den gesamten Antriebsstrang zu berücksichtigen.
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Es existieren vereinzelt Verhaltensmodelle für Komponenten, eine Gesamt-Betrachtung zur Applikationsunterstützung von Komponenten existiert jedoch nicht.
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Basisverfahren zur Berechnung und Messung sind wiederum entwickelt. So existieren bspw. validierte Modelle zur eindimensionalen Ladungswechselberechnung von Motoren, validierte Modelle zur dreidimensionalen Strömungssimulation sowie Simulation auf Grundlage finiter Elemente sowie erste Untersuchungen zur Kopplung von eindimensionalen/dreidimensionalen Modellen und parametrierte Motorverhaltenssimulationen. Weiterhin gibt es eine entsprechende Datenverarbeitungssoftware.
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Unter einer eindimensionalen Ladungswechselberechnung ist die eindimensionale Berechnung der Strömung von dem Eintritt in den Ansaugtrakt bis zum Austritt zu verstehen. Dabei werden die Bewegung der Frischluft und die Bewegung des Abgases unter Berücksichtigung der Verbrennung dargestellt. Hierzu werden die physikalische Impulsbilanz, Energiebilanz und ggf. Stoffbilanz aufgestellt. Die Lösung dieser Bilanzen gibt an jedem Ort zu jedem Zeitpunkt zu jeder Zustandsgröße die Strömungsgeschwindigkeit, den Druck, die Temperatur und die Konzentration an. Hierbei erfolgt eine Unterteilung in einzelne Bilanzelemente.
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Mit einer dreidimensionalen Strömungssimulation wird das Systemverhalten einer Komponente bzw. eines Bereichs, bspw. der Gasdurchsatz, charakterisiert bzw. beschrieben. Diese Simulation beruht auf einem dreidimensionalen Modell.
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Es sind weiterhin umfangreiche Modelle bekannt, mit denen die Struktur der Komponente berücksichtigt werden kann. Für Lambdasonden sind auch sogenannte Strömungsberechnungen bekannt.
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Offenbarung der Erfindung
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Vor diesem Hintergrund werden ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1 und eine Anordnung gemäß Anspruch 9 vorgestellt. Weitere Ausführungen ergeben sich aus den Unteransprüchen und der Beschreibung.
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Das beschriebene Verfahren dient der Applikation von Komponenten in einer Gesamtanordnung, wobei ein Modell der Komponente in ein Simulationsmodell der Gesamtanordnung eingebunden wird. Die Applikation umfasst dabei die Einstellung der Parameter für die Komponente. Bei der Ausführung des Verfahrens kann mit Erfahrungswerten der Parameter, die bspw. aus einer Datenbank erhalten werden, begonnen werden. Mit Hilfe der Simulationsumgebung werden dann die Parameter optimiert. Anschließend werden die Ergebnisse der Optimierung am Prüfstand nachgemessen. Bei kleineren Abweichungen erfolgt eine Nachoptimierung direkt am Prüfstand. Bei größeren Abweichungen wird das Verfahren in der Simulationsumgebung fortgesetzt, wobei weiter optimiert wird und ggf. die Modelle optimiert werden.
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Zu berücksichtigen ist, dass in einer Datenbank ein Grunddatenbestand vorliegt. Derzeit wird eine Komponente appliziert, indem im Steuergerät sehr viele Parameter abgelegt werden. Entscheidend ist dabei die Erfahrung des Applikateurs, der weiß, welche Parameter der sehr vielen Parameter zu beeinflussen sind, um ein gewünschtes Verhalten zu erreichen. Dieser Erfahrungsschatz ist nunmehr in der Datenbank zu hinterlegen. Weiterhin liegt in der Datenbank ein Modell mit einer entsprechenden Detaillierungstiefe vor. Nunmehr erfolgt eine numerische Applikation. Ergebnis dieser ist eine Konfiguration, bspw. der Einbauort und die Einbaulage eines Sensors, die Vorgabe einer Betriebsspannung und ggf. ein vollständiger Datensatz für ein Steuergerät. Durch Erhöhung der Detaillierungstiefe der numerischen Modelle wird die Modellierungstiefe erhöht und auf diese Weise das Modell optimiert.
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Das vorgestellte Verfahren sieht in Ausgestaltung den Einsatz eines vereinfachten Basismodells auf Basis eines eindimensionalen Ladungswechselprogramms zur Simulation des kompletten Antriebsstrangs mit definierten Schnittstellen zu den Komponenten vor. Dies bietet die Möglichkeit, die nichtlineare Wechselwirkung der Komponenten untereinander und mit dem Antriebsstrang abzubilden und ein kinematisches Systemdesign vorzunehmen. Weiterhin ist die Analyse von Grenzlagen möglich, die entweder aus sicherheitstechnischen Gründen oder mangels experimentellen Zugangs nur numerisch betrachtet werden können. Das Modell wird mit einer Datenbank gekoppelt, um Erfahrungswerte sowohl aus den numerischen Untersuchungen als auch aus Messungen einzubinden. Es ergibt sich somit ein lernendes Basismodell.
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Das eindimensionales Ladungswechselprogramm stellt eine eindimensionale Modellierung, bspw. der Strömung, der Komponente, z.B. der Lambdasonde, dar. Dabei wird in einer physikalischen Erhaltungsgleichung eine physikalische Impulsbilanz aufgestellt. Dies lässt sich schneller als ein dreidimensionales Modell berechnen. Es können zeitabhängige Bedingungen berechnet werden, wobei Abgasstrom, Abgasmasse und Abgaszusammensetzung berücksichtigt werden können.
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Zu beachten ist, dass ein virtuelles eindimensionales Modell für bspw. die Lambdasonde verwendet werden kann, das als virtuelle Komponente zur Verfügung gestellt wird und in ein komplexes Motorsimulationsmodell eingesetzt werden kann.
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Ein eindimensionales Modell stellt einen Ersatz für ein aufwendiges dreidimensionales Modell dar und basiert auf diesem. Mit diesem wird bspw. der Gasdurchsatz an einem Ort physikalisch richtig beschrieben. Mit dem dreidimensionalen Modell wird das Systemverhalten einer Komponente bzw. eines Bereichs charakterisiert, bspw. den Gasdurchsatz durch eine Komponente. Basierend auf diesem Wissen wird ein eindimensionales Modell aufgebaut, bei dem Modellparameter, wie bspw. Abmessungen, derart angepasst werden, dass das Verhalten dem des dreidimensionalen Modells entspricht.
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Der Einsatz eines lernenden Basismodells führt zu einer Entlastung des Prüfstands. Weiterhin kann der Prüfstand bewertet werden. Zur Prüfstandsbewertung werden die Ergebnisse aus dem Prüfstand mit den Ergebnissen der Modellierung verglichen. Auf diese Weise ist es möglich, ggf. vorliegende Fehler im Prüfstand zu erkennen. Der Abgleich kann in beide Richtungen erfolgen. So ist es auch möglich, die Güte der zur Berechnung herangezogenen Modelle zu bewerten.
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Die Vorteile der Erfindung liegen in der Verkürzung von Applikationszeiten und der Möglichkeit, mehr und verstärkt grenzlagige Betriebspunkte zu untersuchen. Dies erhöht die Datenbasis der Applikation und führt somit zu einer Verbesserung der Qualität. Ein weiterer Vorteil ist, dass die Applikationsanforderungen schon im Designstatus des Antriebsstrangs beim OEM berücksichtigt werden können, um eine Optimierung der Einbauposition von Komponenten vorzunehmen.
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Das vorgestellte Verfahren weist, zumindest in einigen der Ausführungen, erhebliche Vorteile auf. So sind mit diesem Präventivmaßnahmen zu Qualitätsverbesserung gegeben. Positions- und Parameteroptimierung von Motorkomponenten werden ermöglicht. Dies führt zu einer Verkürzung der Applikationszeit und einer Verringerung der Kosten. Weiterhin wird eine Einbindung in eine Laborumgebung im Rahmen eines sogenannten Hardware-in-the-Loop-Tests bzw. HIL-Tests mit dem Ziel der Vorparametrierung im Labor ermöglicht. Darüber hinaus werden eine direkte Schnittstelle zu weiteren Werkzeugen, üblicherweise Softwarewerkzeugen zur Applikation, Validierung und Diagnose von Systemen in Kraftfahrzeugen und eine direkte Schnittstelle zur Motorsimulation, die von Seiten der Steuergeräteentwicklung durchgeführt wird.
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Die vorgestellte Anordnung umfasst typischerweise zwei Basissäulen:
- 1. ein physikalisches Modell ohne bzw. mit geringer Anzahl an Anpassparametern,
- 2. ein phänomenologisches Verhaltensmodell mit Anpassen der Parameter aus einer lernenden, dynamischen Datenbank.
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Unter einem phänomenologischen Modell ist ein Modell zu verstehen, dass durch Anregen eines Systems und Messen der Reaktionen dieses Systems erstellt wird. Hierzu wird der Verlauf der Reaktionen über den Anregungen aufgetragen und anschließend durch ein Anpassen ein Polynom ermittelt, das diesen Verlauf, zumindest angenähert, beschreibt. Dieses Polynom ist jedoch lediglich eine mathematische Beschreibung des Verhaltens.
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Weitere Vorteile und Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus der Beschreibung und den beiliegenden Zeichnungen.
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Es versteht sich, dass die voranstehend genannten und die nachstehend noch zu erläuternden Merkmale nicht nur in der jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinationen oder in Alleinstellung verwendbar sind, ohne den Rahmen der vorliegenden Erfindung zu verlassen.
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Kurze Beschreibung der Zeichnungen
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1 zeigt eine Ausführung eines Verfahrens zur Bestimmung von Parametern gemäß dem Stand der Technik.
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2 zeigt einen möglichen Ablauf des vorgestellten Verfahrens.
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Ausführungsformen der Erfindung
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Die Erfindung ist anhand von Ausführungsformen in den Zeichnungen schematisch dargestellt und wird nachfolgend unter Bezugnahme auf die Zeichnungen ausführlich beschrieben.
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1 zeigt eine mögliche Vorgehensweise gemäß dem Stand der Technik bei der Applikation von Komponenten im Kraftfahrzeug. Auf Grundlage der Erfahrung des Applikateurs werden Applikationsparameter für die gewünschte Anwendung generiert 10. Mit diesen Parametern werden auf dem Motorprüfstand Messungen 12 durchgeführt und die Ergebnisse mit Sollvorgaben verglichen 14.
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Wird mit den vom Applikateur ausgewählten Applikationsparametern nicht das gewünschte Komponentenverhalten erzielt 16, werden die Parameter vom Applikateur angepasst und die Schleife erneut durchlaufen, bis ein Parametersatz gefunden ist, mit dem die Anforderungen erfüllt werden. Sobald die Vorgaben erfüllt sind 18, ist ein Ergebnissatz für Applikationsparameter erhalten 20.
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Die in 1 beschriebene Vorgehensweise gemäß dem Stand der Technik stellt sich als zeitaufwendig und teuer heraus.
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2 zeigt schematisch eine Ausführung der Anordnung zur Durchführung des vorgestellten Verfahrens dar, die insgesamt mit der Bezugsziffer 30 bezeichnet ist.
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2 zeigt somit die Vorgehensweise bei der virtuellen Applikation von Komponenten gemäß dem beschriebenen Verfahren. Eine der zentralen Komponenten der Anordnung 30 zur virtuellen Applikation ist eine Datenbank 32, in der empirische Werte 34 für Applikationsparameter zur Erfüllung bestimmter Anforderungen hinterlegt sind. Dies stellt den Erfahrungsschatz des Applikateurs dar. Für eine neue Applikation 36 werden nun die Randbedingungen 38, wie bspw. Geometrie, Motortyp, Einbau, Verbau usw., und Anforderungen bzw. das Applikationsziel 40 eingegeben. Daraufhin wird aus der Datenbank 32 ein Parametersatz 42 zusammengestellt, der mit hoher Wahrscheinlichkeit die Anforderungen näherungsweise erfüllen wird. Diese Vorgehensweise stellt eine möglichst gute Startlösung für die nun folgende Simulation des Systemverhaltens bereit.
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Mit diesem Start-Parametersatz 42 wird das Komponentenverhalten in einer Umgebung 44 simuliert, die sowohl auf physikalisch basierte Modelle 46 als auch auf phänomenologische Modelle 48 zugreifen kann.
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In der Vorstellung des Gesamtpakets virtuelle Applikation kann grundsätzlich jede Komponente oder auch das Gesamtmodell der Anordnung in jeder beliebigen Modellierungstiefe abgebildet werden.
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Die einfachste Möglichkeit der Beschreibung des Systemverhaltens einer Komponente oder auch der Gesamtumgebung besteht in einem Polynomansatz mit anpassbaren Koeffizienten, also eine Gleichung der Form f(x) = a0 + a1·x + a2·x^2 + ..., wobei a0, a1, a2,... die bspw. an Messungen anpassbaren Koeffizienten darstellen. Im Falle einer solchen Anpassung an Messungen wird die Qualität der Regression umso besser, d.h. die Abweichung der mit dem Polynom berechneten von den tatsächlich gemessenen Werten wird umso kleiner, je höher der Grad des Polynoms ist. Trotzdem handelt es sich um eine Anpassung an Messwerte, also um ein phänomenologisches Modell.
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Als physikalisch basiertes Modell wird in diesem Zusammenhang ein Modell verstanden, welches auf einer mathematisch-physikalischen Modellierung basiert und bspw. die Bewegungsgleichung des Systems in Form einer Differentialgleichung darstellt. Diese Differentialgleichung ist allgemein gültig und wird mit einem Standard-Verfahren gelöst. Zur Abbildung des Systemverhaltens enthält die DGL physikalische Größen, z. B. Masse des Schwingers, Federkonstante, Dämpfungskonstante, die entsprechend an geänderte Systemausführungen angepasst werden. Durch die Verwendung einer mathematisch-physikalisch basierten, allgemeingültigen Gleichung kann das Systemverhalten deutlich besser, genauer und vor allem allgemeingültig beschrieben werden. Dies ist beim angepassten Polynom nicht der Fall.
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Führt man diese Vorgehensweise weiter, kann die Modellierungstiefe durch Hinzunahme zusätzlicher Erhaltungsgrößen weiter erhöht und die Ergebnisgenauigkeit gesteigert werden. Zur Abbildung der Strömung in der Abgasanlage bspw. wird die gesamte Abgasanlage in kleine Bilanzelemente unterteilt. Dies wird auch als Diskretisierung bezeichnet. Anschließend werden für jedes dieser Bilanzelemente die Erhaltungsgleichungen für Masse, Impuls, Energie, Stoffmengen und weiterer skalarer Größen gelöst. Aus den Einzelwerten in jedem Bilanzelement kann anschließend das Geschwindigkeitsfeld, das Temperatur- und Druckfeld, Konzentrationsverteilungen etc. rekonstruiert werden und man erhält die gewünschten Informationen im gesamten Rechengebiet. Das Gleichungssystem sieht hierbei immer gleich aus, variiert werden könnten in diesem Fall bspw. der in das Abgasrohr eintretende Abgasmassenstrom, dessen Temperatur oder Zusammensetzung.
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Das berechnete Komponentenverhalten wird mit den Anforderungen verglichen 50. Ist die Abweichung zu groß 52, wird der Parametersatz an einen Optimierer 54 übergeben, der einen neuen Parametersatz 56 bestimmt. Mit diesem optimierten Parametersatz 56 wird die Simulation in der Umgebung 44 erneut durchgeführt.
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Ist ein Parametersatz identifiziert, mit dem laut Simulation die Anforderungen erfüllt werden 60, wird mit diesem eine Messung am Prüfstand durchgeführt 62 und das gemessene Komponentenverhalten nochmals mit den Anforderungen verglichen 64. Werden die Anforderungen erfüllt 66, wird die Komponente mit diesem Parametersatz appliziert 68.
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Werden die Anforderungen nicht erfüllt 70, wird zunächst geprüft, wie groß die Abweichung zwischen gemessenem Ergebnis und den Anforderungen ist (Block 76). Bei kleinen Abweichungen 78 korrigiert ein Optimierer 80 den Parametersatz, was als Fein-Einstellung bezeichnet wird, und es findet eine erneute Messung 62 am Prüfstand statt. Bei großen Abweichungen 82 wird der Parametersatz 84 zurück in die Simulationsebenen geleitet und durchläuft dort einen erneuten Optimierungsprozess 54.
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Hierbei wird die Selbstlernfunktionalität der Anordnung genutzt. Da der Parametersatz in der ersten Simulationsoptimierung bereits als zielführend identifiziert wurde, müssen die der Simulationsumgebung 44 zugrunde liegende Modelle 46 und 48 überprüft und ggf. modifiziert werden. Ebenso wird die Datenbank 32 mit empirischen Werten mit den neu gewonnenen Erkenntnissen auf den aktuellen Stand gebracht. Dieser Lernprozess 100 bezieht sich auf Parameter, Funktionswerte, Prüfkriterien und Vorgaben.
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Die beschriebene Vorgehensweise erspart viele zeit- und kostenintensive Iterationen am Prüfstand. Das Verfahren zeichnet sich aus durch die automatisierte Kombination von
- • Datenbank mit Erfahrungsschatz,
- • Simulationsumgebung mit Optimierung und
- • Prüfstand zur Verifikation in Kombination mit einem intelligenten, selbst lernenden System, dessen Erfahrungsschatz somit mit jeder weiteren Applikation kontinuierlich wächst.
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Das vorgestellte Verfahren kann bspw. bei der Applikationsunterstützung für Systeme bei Kraftfahrzeugen und im Einsatz bei OEMs in der Motorenentwicklung und der Vorentwicklung eingesetzt werden.
