DE102021129166A1

DE102021129166A1 - Verbesserte dimensionierung von komponenten

Info

Publication number: DE102021129166A1
Application number: DE102021129166.6A
Authority: DE
Inventors: David Alfred Ostrowski; Christopher Leon Jones; Jacob Martin Povirk; Ashish Kumar Naidu; Andrew Block
Original assignee: Ford Global Technologies LLC
Current assignee: Ford Global Technologies LLC
Priority date: 2020-11-13
Filing date: 2021-11-09
Publication date: 2022-05-19
Also published as: US20220153283A1; CN114475628A

Abstract

Die vorliegende Offenbarung stellt eine verbesserte Dimensionierung von Komponenten bereit. Fahrzeugumgebungsdaten über den Betrieb einer Vielzahl von Fahrzeugen und Fahrzeugkomponentendaten für eine Fahrzeugkomponente werden in ein maschinelles Lernprogramm eingegeben, um eine Übertragungsfunktion zu erlangen, die Fahrzeugumgebungsdaten mit Fahrzeugkomponentendaten innerhalb eines spezifizierten Bereichs von Fahrzeugkomponentenparametern korreliert. Ein erstes Ereignis wird identifiziert, indem bestimmt wird, dass ein Datenelement in den Fahrzeugkomponentendaten außerhalb des spezifizierten Bereichs liegt. Ein prädiktives Schadensmodell einer Fahrzeugkomponente wird auf Grundlage des ersten Ereignisses aktualisiert. Ein virtueller Parameter eines Komponentenmodells wird auf Grundlage einer Ausgabe aus dem prädiktiven Schadensmodell eingestellt.

Description

TECHNISCHES GEBIET
Die Offenbarung betrifft im Allgemeinen Fahrzeugkomponenten.
ALLGEMEINER STAND DER TECHNIK
Fahrzeuge beinhalten eine Vielzahl von Komponenten. Die Komponenten sind jeweils mit spezifischen Toleranzen und für einen spezifischen Betrieb des Fahrzeugs spezifiziert. Beispielsweise überträgt ein Lenkritzel die Drehung einer Lenksäule in die Verschiebung einer Lenkzahnstange. Die Drehung des Lenkritzels führt zu Spannungen in dem Lenkritzel. Komponenten sind typischerweise derart ausgestaltet, dass sie Spannungen während des Betriebs aufnehmen.
KURZDARSTELLUNG
Ein System beinhaltet einen Computer, der einen Prozessor und einen Speicher beinhaltet, wobei auf dem Speicher Anweisungen gespeichert sind, die durch den Prozessor ausführbar sind, um Fahrzeugumgebungsdaten über den Betrieb einer Vielzahl von Fahrzeugen und Fahrzeugkomponentendaten für eine Fahrzeugkomponente in ein maschinelles Lernprogramm einzugeben, um eine Übertragungsfunktion zu erlangen, die Fahrzeugumgebungsdaten mit Fahrzeugkomponentendaten innerhalb eines spezifizierten Bereichs von Fahrzeugkomponentenparametern korreliert. Die Anweisungen beinhalten ferner Anweisungen zum Identifizieren eines ersten Ereignisses auf Grundlage des Bestimmens, dass ein Datenelement in den Fahrzeugkomponentendaten außerhalb des spezifizierten Bereichs liegt. Die Anweisungen beinhalten ferner Anweisungen zum Aktualisieren eines prädiktiven Schadensmodells einer Fahrzeugkomponente auf Grundlage des ersten Ereignisses. Die Anweisungen beinhalten ferner Anweisungen zum Einstellen eines virtuellen Parameters eines Komponentenmodells auf Grundlage einer Ausgabe aus dem prädiktiven Schadensmodell. Die Anweisungen können ferner Anweisungen zum, bei Bestimmen, dass eine Anzahl von ersten Ereignissen für die Vielzahl von Fahrzeugen gleich einem Schwellenwert ist, Eingeben des ersten Ereignisses und des Datenelements für jedes erste Ereignis in ein zweites maschinelles Lernprogramm. Die Anweisungen können ferner Anweisungen zum Ausgeben einer Ereignisübertragungsfunktion, die das erste Ereignis mit den Daten der ersten Ereignisse korreliert, aus dem zweiten maschinellen Lernprogramm beinhalten. Die Anweisungen können ferner Anweisungen zum Bestimmen einer Haltbarkeitsübertragungsfunktion durch Kombinieren der Übertragungsfunktion und der Ereignisübertragungsfunktion beinhalten. Die Anweisungen können ferner Anweisungen zum Aktualisieren des prädiktiven Schadensmodells auf Grundlage der Haltbarkeitsübertragungsfunktion beinhalten.
Die Anweisungen können ferner Anweisungen zum Aktualisieren des spezifizierten Bereichs derart beinhalten, dass er das Datenelement für jedes erste Ereignis beinhaltet.
Die Anweisungen können ferner Anweisungen zum, bei Bestimmen, dass eine Anzahl von ersten Ereignissen unter einem Schwellenwert liegt, Anfordern einer Benutzereingabe, die ein Vorliegen oder Nichtvorliegen des ersten Ereignisses spezifiziert, beinhalten.
Die Anweisungen können ferner Anweisungen zum, bei Empfangen der Benutzereingabe, die das Vorliegen des ersten Ereignisses spezifiziert, Aktualisieren des spezifizierten Bereichs derart beinhalten, dass er das Datenelement beinhaltet.
Die Anweisungen können ferner Anweisungen zum Erzeugen einer Ereignishüllkurve, die das Datenelement der Fahrzeugkomponentendaten beinhaltet, und Bereitstellen der Ereignishüllkurve an einen Benutzercomputer beinhalten.
Die Anweisungen können ferner Anweisungen zum, bei einer Anzahl von ersten Ereignissen über einem Schwellenwert, Aktualisieren des spezifizierten Bereichs derart beinhalten, dass er das Datenelement beinhaltet.
Die Anweisungen können ferner Anweisungen zum Verringern des spezifizierten Bereichs auf Grundlage dessen, dass eine Anzahl von ersten Ereignissen kleiner oder gleich einer Untergrenze ist, beinhalten.
Die Anweisungen können ferner Anweisungen zum, bei Einstellen des virtuellen Parameters des Komponentenmodells, Aktualisieren eines prädiktiven Schadensmodells eines eingestellten Komponentenmodells auf Grundlage des ersten Ereignisses und Einstellen einer virtuellen Komponente des eingestellten Komponentenmodells auf Grundlage der Ausgabe des prädiktiven Schadensmodells des eingestellten Komponentenmodells beinhalten.
Die Anweisungen können ferner Anweisungen zum Aktualisieren aufeinanderfolgender prädiktiver Schadensmodelle von aufeinanderfolgenden eingestellten Komponentenmodellen auf Grundlage des ersten Ereignisses beinhalten, bis ein Optimierungskriterium für den virtuellen Parameter erfüllt ist.
Die Anweisungen können ferner Anweisungen zum Eingeben des eingestellten Komponentenmodells in ein Fahrzeugdynamikmodell beinhalten, das Leistungsdaten für die virtuelle Komponente ausgibt, die gemäß dem eingestellten Komponentenmodell konstruiert ist.
Das Fahrzeugdynamikmodell kann ein Modell einer Vielzahl von Straßensegmenten beinhalten und die Leistungsdaten beinhalten Daten der virtuellen Komponente, die in jedem Straßensegment betrieben wird.
Das Fahrzeugdynamikmodell kann ein Modell einer Vielzahl von Umgebungsbedingungen beinhalten und die Leistungsdaten beinhalten Daten der virtuellen Komponente, die bei der Vielzahl von Umgebungsbedingungen betrieben wird.
Die Anweisungen können ferner Anweisungen zum, bei Erkennen eines Diagnosefehlercodes, welcher der Fahrzeugkomponente zugeordnet ist, Korrelieren des ersten Ereignisses mit dem Diagnosefehlercode und Aktualisieren des spezifizierten Bereichs derart beinhalten, dass er das Datenelement beinhaltet.
Die Anweisungen können ferner Anweisungen zum, bei Bestimmen, dass eine Anzahl von ersten Ereignissen nach einer vorbestimmten Zeit gleich null ist, Erhöhen des spezifizierten Bereichs beinhalten.
Die Ausgabe des prädiktiven Schadensmodells kann Daten erzeugen, die Spannungen an der virtuellen Komponente angeben.
Die Fahrzeugumgebungsdaten beinhalten Straßendaten, Wetterdaten, Verkehrsdichtedaten, Fahrzeugleistungsdaten und Benutzereingabedaten.
Ein Verfahren beinhaltet Eingeben von Fahrzeugumgebungsdaten über den Betrieb einer Vielzahl von Fahrzeugen und Fahrzeugkomponentendaten für eine Fahrzeugkomponente in ein maschinelles Lernprogramm, um eine Übertragungsfunktion zu erlangen, die Fahrzeugumgebungsdaten mit Fahrzeugkomponentendaten innerhalb eines spezifizierten Bereichs von Fahrzeugkomponentenparametern korreliert. Das Verfahren beinhaltet ferner Identifizieren eines ersten Ereignisses auf Grundlage des Bestimmens, dass ein Datenelement in den Fahrzeugkomponentendaten außerhalb des spezifizierten Bereichs liegt. Das Verfahren beinhaltet ferner Aktualisieren eines prädiktiven Schadensmodells einer Fahrzeugkomponente auf Grundlage des ersten Ereignisses. Das Verfahren beinhaltet ferner Einstellen eines virtuellen Parameters eines Komponentenmodells auf Grundlage einer Ausgabe aus dem prädiktiven Schadensmodell.
Das Verfahren kann ferner bei Bestimmen, dass eine Anzahl von ersten Ereignissen für die Vielzahl von Fahrzeugen gleich einem Schwellenwert ist, Eingeben des ersten Ereignisses und des Datenelements für jedes erste Ereignis in ein zweites maschinelles Lernprogramm beinhalten. Das Verfahren kann ferner Ausgeben einer Ereignisübertragungsfunktion, die das erste Ereignis mit den Daten der ersten Ereignisse korreliert, aus dem zweiten Programm zum maschinellen Lernen beinhalten. Das Verfahren kann ferner Bestimmen einer Haltbarkeitsübertragungsfunktion durch Kombinieren der Übertragungsfunktion und der Ereignisübertragungsfunktion beinhalten. Das Verfahren kann ferner Aktualisieren des prädiktiven Schadensmodells auf Grundlage der Haltbarkeitsübertragungsfunktion beinhalten.
Das Verfahren kann ferner bei Einstellen des virtuellen Parameters des Komponentenmodells Aktualisieren eines prädiktiven Schadensmodells eines eingestellten Komponentenmodells auf Grundlage des ersten Ereignisses und Einstellen einer virtuellen Komponente des eingestellten Komponentenmodells auf Grundlage der Ausgabe des prädiktiven Schadensmodells des eingestellten Komponentenmodells beinhalten.
Ferner ist in dieser Schrift eine Rechenvorrichtung offenbart, die dazu programmiert ist, beliebige der vorstehenden Verfahrensschritte auszuführen. Darüber hinaus ist in dieser Schrift ein Computerprogrammprodukt offenbart, das ein computerlesbares Medium beinhaltet, auf dem durch einen Computerprozessor ausführbare Anweisungen gespeichert sind, um beliebige der vorstehenden Verfahrensschritte auszuführen.
Figurenliste

1 ist ein Blockdiagramm für ein beispielhaftes System zum Erfassen von Fahrzeugkomponentendaten.
2A ist ein erster Teil eines Ablaufdiagramms eines beispielhaften Prozesses für eine Fahrzeugkomponente oder deren Ausgestaltung.
2B ist ein zweiter Teil des Ablaufdiagramms aus 2A.

DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
Ein Server kann Fahrzeugkomponentendaten und Fahrzeugumgebungsdaten während des Fahrzeugbetriebs von einer Vielzahl von Fahrzeugen erfassen. Typischerweise erfasst der Server Fahrzeugkomponentendaten innerhalb eines spezifizierten Bereichs von Fahrzeugkomponentenparametern. Der spezifizierte Bereich kann auf Grundlage vorhergesagter Betriebsbedingungen der Fahrzeugkomponente bestimmt werden und daher kann es sein, dass er nicht alle tatsächlichen Betriebsbedingungen für die Fahrzeugkomponente fasst. Vorteilhafterweise kann der Server Ereignisse auf Grundlage von Daten außerhalb eines spezifizierten oder erwarteten Bereichs von Betriebsparametern identifizieren. Der Server kann dann den spezifizierten Bereich auf Grundlage der Ereignisse aktualisieren, was es dem Server ermöglicht, Daten für die tatsächlichen Betriebsbedingungen der Fahrzeugkomponente zu erfassen.
Der Server kann dann ein Komponentenmodell einer virtuellen Komponente mit einer Übertragungsfunktion testen, die Umgebungsdaten mit Fahrzeugkomponentendaten innerhalb des spezifizierten Bereichs korreliert, wodurch Spezifikationen verbessert werden, die für eine Komponente bereitgestellt werden können, d. h., eine Größe und/oder Form kann besser spezifiziert werden. Das heißt, durch Einstellen des Modells gemäß Spannungen und Dehnungen, die gemäß erfassten Komponentendaten aufgetreten sind, kann die Komponente derart ausgestaltet werden, dass sie ein oder mehrere Optimierungskriterien erfüllt, z. B. Kosten, Gewicht, Ermüdungsgrenze usw. Das Eingeben der Übertragungsfunktion in ein prädiktives Schadensmodell für das Komponentenmodell stellt eine genauere Darstellung der Spannungen bereit, die während des Betriebs auf die Fahrzeugkomponente ausgeübt werden würden, und ermöglicht es, das Komponentenmodell unter Berücksichtigung dieser Spannungen einzustellen.
Unter Bezugnahme auf 1 beinhaltet ein beispielhaftes System 100 zum Erfassen von Fahrzeugkomponentendaten eine Vielzahl von Fahrzeugen 105 und einen Server 140. Ein Fahrzeugcomputer 110 in jedem Fahrzeug 105 empfängt Daten von Sensoren 115. Der Fahrzeugcomputer 110 stellt die Daten an den Server 140 bereit. Der Server 140 ist dazu programmiert, Fahrzeugumgebungsdaten über den Betrieb der Vielzahl von Fahrzeugen 105 und Fahrzeugkomponentendaten für eine Fahrzeugkomponente 125 in ein maschinelles Lernprogramm einzugeben, um eine Übertragungsfunktion zu erlangen, die Fahrzeugumgebungsdaten mit Fahrzeugkomponentendaten innerhalb eines spezifizierten Bereichs von Fahrzeugkomponentenparametern korreliert. Der Server 140 ist ferner dazu programmiert, ein erstes Ereignis auf Grundlage des Bestimmens, dass ein Datenelement in den Fahrzeugkomponentendaten außerhalb des spezifizierten Bereichs liegt, zu identifizieren. Der Server 140 ist ferner dazu programmiert, eine prädiktives Schadensmodell einer Fahrzeugkomponente auf Grundlage des ersten Ereignisses zu aktualisieren. Der Server 140 ist ferner dazu programmiert, einen virtuellen Parameters eines Komponentenmodells auf Grundlage einer Ausgabe aus dem prädiktiven Schadensmodell einzustellen.
Jedes Fahrzeug 105 beinhaltet einen Fahrzeugcomputer 110, Sensoren 115, Aktoren 120 zum Betreiben verschiedener Fahrzeugkomponenten 125 und ein Fahrzeugkommunikationsmodul 130. Das Kommunikationsmodul 130 ermöglicht es dem Fahrzeugcomputer 110, mit einem Server 140 und/oder anderen Fahrzeugen zu kommunizieren, z. B. über ein Nachrichten- oder Rundrufprotokoll, wie etwa dedizierte Nahbereichskommunikation (Dedicated Short Range Communications - DSRC), ein zellulares und/oder ein anderes Protokoll, das die Kommunikation von Fahrzeug zu Fahrzeug, von Fahrzeug zu Infrastruktur, von Fahrzeug zu Cloud oder dergleichen unterstützen kann, und/oder über ein Paketnetz 135.
Der Fahrzeugcomputer 110 beinhaltet einen Prozessor und einen Speicher, wie sie bekannt sind. Der Speicher beinhaltet eine oder mehrere Formen computerlesbarer Medien und darauf sind durch den Fahrzeugcomputer 110 ausführbare Anweisungen zum Durchführen verschiedener Vorgänge, einschließlich der in dieser Schrift offenbarten, gespeichert. Der Fahrzeugcomputer 110 kann ferner zwei oder mehr Rechenvorrichtungen beinhalten, die zusammenarbeiten, um Vorgänge des Fahrzeugs 105, einschließlich der in dieser Schrift beschriebenen, auszuführen. Ferner kann der Fahrzeugcomputer 110 ein Universalcomputer mit einem Prozessor und einem Speicher sein, wie vorstehend beschrieben, und/oder kann eine dedizierte elektronische Schaltung beinhalten, einschließlich einer ASIC, die für einen bestimmten Vorgang hergestellt ist, z. B. eine ASIC zum Verarbeiten von Sensordaten und/oder Kommunizieren der Sensordaten. In einem anderen Beispiel kann der Fahrzeugcomputer 110 ein FPGA (feldprogrammierbares Gate-Array) beinhalten, bei dem es sich um eine integrierte Schaltung handelt, die so hergestellt ist, dass sie durch einen Benutzer konfigurierbar ist. In der Regel wird eine Hardware-Beschreibungssprache, wie etwa VHDL (Very High Speed Integrated Circuit Hardware Description Language - Hardware-Beschreibungssprache für integrierte Schaltungen mit sehr hoher Geschwindigkeit), in der elektronischen Ausgestaltungsautomatisierung verwendet, um digitale und Mischsignal-Systeme, wie etwa FPGA und ASIC, zu beschreiben. Beispielsweise wird eine ASIC auf Grundlage von VHDL-Programmierung hergestellt, die vor der Herstellung bereitgestellt wird, wohingegen logische Komponenten innerhalb einer FPGA auf Grundlage von VHDL-Programmierung konfiguriert sein können, z. B. auf einem Speicher gespeichert, der elektrisch mit der FPGA-Schaltung verbunden ist. In einigen Beispielen kann eine Kombination aus Prozessor(en), ASIC(s) und/oder FPGA-Schaltungen in dem Fahrzeugcomputer 110 eingeschlossen sein.
Der Fahrzeugcomputer 110 kann das Fahrzeug 105 in einem autonomen, einem teilautonomen oder einem nicht autonomen (oder manuellen) Modus betreiben. Im Rahmen dieser Offenbarung ist ein autonomer Modus als einer definiert, bei dem jedes von Antrieb, Bremsung und Lenkung des Fahrzeugs 105 durch den Fahrzeugcomputer 110 gesteuert wird; in einem teilautonomen Modus steuert der Fahrzeugcomputer 110 eines oder zwei von Antrieb, Bremsung und Lenkung des Fahrzeugs 105; in einem nicht autonomen Modus steuert ein menschlicher Fahrzeugführer jedes von Antrieb, Bremsung und Lenkung des Fahrzeugs 105. Der Fahrzeugcomputer 110 kann eine Programmierung beinhalten, um eines oder mehrere von Bremsen, Antrieb (z. B. Steuerung der Beschleunigung des Fahrzeugs 105 durch Steuern eines oder mehrerer von einer Brennkraftmaschine, einem Elektromotor, einem Hybridmotor usw.), Lenkung, Getriebe, Steuerung der Klimaanlage, Innen- und/oder Außenbeleuchtung, Hupe, Türen usw. des Fahrzeugs 105 zu betreiben sowie um zu bestimmen, ob und wann der Fahrzeugcomputer 110 derartige Vorgänge anstelle eines menschlichen Fahrzeugführers steuern soll.
Der Fahrzeugcomputer 110 kann mehr als einen Prozessor beinhalten, z. B. in elektronischen Steuereinheiten (Electronic Controller Units - ECUs) oder dergleichen enthalten, die in dem Fahrzeug 105 enthalten sind, um verschiedene Fahrzeugkomponenten 125 zu überwachen und/oder zu steuern, z. B. eine Getriebesteuerung, eine Bremssteuerung, eine Lenksteuerung usw., oder kommunikativ mit diesen gekoppelt sein, z. B. über ein Kommunikationsnetz des Fahrzeugs, wie etwa einen Kommunikationsbus, wie nachstehend näher beschrieben. Der Fahrzeugcomputer 110 ist im Allgemeinen zur Kommunikation in einem Fahrzeugkommunikationsnetz, das einen Bus in dem Fahrzeug 105 beinhalten kann, wie etwa ein Controller Area Network (CAN) oder dergleichen, und/oder anderen drahtgebundenen und/oder drahtlosen Mechanismen eingerichtet.
Der Fahrzeugcomputer 110 kann über das Netz des Fahrzeugs 105 Nachrichten an verschiedene Vorrichtungen in dem Fahrzeug 105 übertragen und/oder Nachrichten (z. B. CAN-Nachrichten) von den verschiedenen Vorrichtungen, z. B. Sensoren 115, einem Aktor 120, ECUs usw., empfangen. Alternativ oder zusätzlich dazu kann das Fahrzeugkommunikationsnetz in Fällen, in denen der Fahrzeugcomputer 110 tatsächlich eine Vielzahl von Vorrichtungen umfasst, zur Kommunikation zwischen Vorrichtungen verwendet werden, die in dieser Offenbarung als der Fahrzeugcomputer 110 dargestellt sind. Ferner können, wie nachstehend erwähnt, verschiedene Steuerungen und/oder Sensoren 115 dem Fahrzeugcomputer 110 Daten über das Fahrzeugkommunikationsnetz bereitstellen.
Die Sensoren 115 des Fahrzeugs 105 können eine Vielfalt an Vorrichtungen einschließen, die bekanntlich Daten an den Fahrzeugcomputer 110 bereitstellen. Beispielsweise können die Sensoren 115 (einen) Light-Detection-and-Ranging-Sensor(en) (LIDAR-Sensor(en)) 115 usw. einschließen, der/die auf einem Verdeck des Fahrzeugs 105, hinter einer Windschutzscheibe des Fahrzeugs 105, um das Fahrzeug 105 herum usw. angeordnet ist/sind und relative Standorte, Größen und Formen von Objekten bereitstellt/bereitstellen, die das Fahrzeug 105 umgeben. Als ein anderes Beispiel können ein oder mehrere Radarsensoren 115, die an Stoßfängern des Fahrzeugs 105 befestigt sind, Daten bereitstellen, um Standorte der Objekte, von zweiten Fahrzeugen usw. bezogen auf den Standort des Fahrzeugs 105 bereitzustellen. Die Sensoren 115 können ferner alternativ oder zusätzlich zum Beispiel (einen) Kamerasensor(en) 115 beinhalten, z. B. eine Frontkamera, Seitenkamera usw., der/die Bilder von einem das Fahrzeug 105 umgebenden Bereich bereitstellt/bereitstellen. Im Zusammenhang mit dieser Offenbarung ist ein Objekt ein physischer, d. h. materieller, Gegenstand, der eine Masse aufweist und der durch physikalische Phänomene (z. B. Licht oder andere elektromagnetische Wellen oder Schall usw.), die durch Sensoren 115 erkennbar sind, dargestellt werden kann. Somit fallen das Fahrzeug 105 sowie weitere Gegenstände, einschließlich der nachfolgend erörterten, unter die Definition von „Objekt“ in dieser Schrift. Der Fahrzeugcomputer 110 ist dazu programmiert, Daten von einem oder mehreren Sensoren 115 im Wesentlichen kontinuierlich, periodisch und/oder auf Anweisung eines Servers 140 usw. zu empfangen. Die Daten können zum Beispiel einen Standort des Fahrzeugs 105 beinhalten. Standortdaten geben einen Punkt oder Punkte auf einer Bodenfläche an und können in einer bekannten Form vorliegen, z. B. Geokoordinaten, wie etwa Längengrad- und Breitengradkoordinaten, die über ein Navigationssystem erlangt wurden, wie bekannt, welches das globale Positionierungsbestimmungssystem (GPS) verwendet. Zusätzlich oder alternativ können die Daten einen Standort eines Objekts, z. B. eines Fahrzeugs, eines Schildes, eines Baums usw., in Bezug auf das Fahrzeug 105 beinhalten. Als ein Beispiel können die Daten Bilddaten der Umgebung um das Fahrzeugs 105 sein. In einem solchen Beispiel können die Bilddaten ein oder mehrere Objekte, z. B. andere Fahrzeuge, und/oder Markierungen, z. B. Fahrbahnmarkierungen, auf oder entlang einer aktuellen Straße beinhalten. Mit Bilddaten sind hier digitale Bilddaten gemeint, die z. B. Pixel mit Intensitäts- und Farbwerten umfassen und durch Kamerasensoren 115 aufgenommen werden können. Die Sensoren 115 können an einer beliebigen geeigneten Stelle in oder an dem Fahrzeug 105 montiert sein, z. B. an einem Stoßfänger des Fahrzeugs 105, an einem Dach des Fahrzeugs 105 usw., um Bilder der Umgebung des Fahrzeugs 105 zu erfassen.
Die Aktoren 120 des Fahrzeugs 105 sind über Schaltungen, Chips oder andere elektronische und/oder mechanische Komponenten umgesetzt, die verschiedene Fahrzeugteilsysteme gemäß zweckmäßigen Steuersignalen betätigen können, wie es bekannt ist. Die Aktoren 120 können verwendet werden, um Steuerkomponenten 125 zu steuern, einschließlich Bremsung, Beschleunigung und Lenkung eines Fahrzeugs 105.
Im Zusammenhang mit der vorliegenden Offenbarung handelt es sich bei einer Fahrzeugkomponente 125 um eine oder mehrere Hardwarekomponenten, die dazu ausgelegt sind, eine(n) mechanische(n) oder elektromechanische(n) Funktion oder Vorgang durchzuführen - wie etwa das Fahrzeug 105 zu bewegen, das Fahrzeug 105 abzubremsen oder anzuhalten, das Fahrzeug 105 zu lenken usw. Zu nicht einschränkenden Beispielen für Komponenten 125 gehören eine Antriebskomponente (die z. B. eine Brennkraftmaschine und/oder einen Elektromotor usw. beinhaltet), eine Getriebekomponente, eine Lenkkomponente (die z. B. eines oder mehrere von einem Lenkrad, einer Lenkzahnstange usw. beinhalten kann), eine Aufhängungskomponente 125 (die z. B. eines oder mehrere von einem Dämpfer, z. B. einem Stoßdämpfer oder einer Strebe, einer Muffe, einer Feder, einem Querlenker, einem Kugelgelenk, einem Gestänge usw. beinhalten kann), eine Bremskomponente, eine Einparkhilfekomponente, eine Komponente zur adaptiven Geschwindigkeitsregelung, eine Komponente zum adaptiven Lenken, ein oder mehrere passive Rückhaltesysteme (z. B. Airbags), ein beweglicher Sitz usw.
Des Weiteren kann der Fahrzeugcomputer 110 dazu konfiguriert sein, über ein Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikationsmodul 130 oder eine Schnittstelle mit Vorrichtungen außerhalb des Fahrzeugs 105, z. B. über eine drahtlose Kommunikation von Fahrzeug zu Fahrzeug (Vehicle-to-Vehicle - V2V) oder von Fahrzeug zu Infrastruktur (Vehicle-to-Infrastructure - V2X) (Mobilfunk und/oder DSRC usw.), mit einem anderen Fahrzeug und/oder mit einem Server 140 (typischerweise über direkte Hochfrequenzkommunikation) zu kommunizieren. Das Kommunikationsmodul 130 könnte einen oder mehrere Mechanismen, wie etwa einen Sendeempfänger, beinhalten, durch welche die Computer von Fahrzeugen kommunizieren können, einschließlich einer beliebigen gewünschten Kombination aus drahtlosen Kommunikationsmechanismen (z. B. Mobilfunk, drahtlos, Satellit, Mikrowellen und Hochfrequenz) und einer beliebigen gewünschten Netztopologie (oder -topologien, wenn eine Vielzahl von Kommunikationsmechanismen genutzt wird). Zu beispielhafter über das Kommunikationsmodul 130 bereitgestellter Kommunikation gehören Mobilfunk, Bluetooth, IEEE 802.11, dedizierte Nahbereichskommunikation (DSRC) und/oder Weitverkehrsnetze (Wide Area Networks - WAN), einschließlich des Internets, die Datenkommunikationsdienste bereitstellen.
Das Netz 135 stellt einen oder mehrere Mechanismen dar, durch die ein Fahrzeugcomputer 110 mit entfernten Rechenvorrichtungen, z. B. dem Server 140, einem anderen Fahrzeugcomputer usw., kommunizieren kann. Demnach kann es sich bei dem Netz 135 um einen oder mehrere von verschiedenen drahtgebundenen oder drahtlosen Kommunikationsmechanismen handeln, einschließlich einer beliebigen gewünschten Kombination aus drahtgebundenen (z. B. Kabel und Glasfaser) und/oder drahtlosen (z. B. zellular, drahtlos, Satellit, Mikrowellen und Funkfrequenz) Kommunikationsmechanismen und einer beliebigen gewünschten Netzwerktopologie (oder -topologien, wenn mehrere Kommunikationsmechanismen genutzt werden). Zu beispielhaften Kommunikationsnetzen gehören drahtlose Kommunikationsnetze (z. B. unter Verwendung von Bluetooth®, Bluetooth® Low Energy (BLE), IEEE 802.11, Fahrzeug-zu-Fahrzeug (V2V), wie etwa dedizierte Nahbereichskommunikation (DSRC) usw.), lokale Netze (Local Area Network - LAN) und/oder Weitverkehrsnetze (WAN), einschließlich des Internets, die Datenkommunikationsdienste bereitstellen.
Während ein Fahrzeug 105 entlang einer Straße betrieben wird, kann ein Fahrzeugcomputer 110 dazu programmiert sein, Fahrzeugkomponentendaten für eine oder mehrere Fahrzeugkomponenten 125 zu empfangen. Beispielsweise kann der Fahrzeugcomputer 110 Daten von Sensoren 115 von einem oder mehreren Sensoren 115 empfangen, die der jeweiligen Fahrzeugkomponente 125 zugeordnet sind. Zu den Fahrzeugkomponentendaten gehören Fahrzeugkomponentenparameter der Fahrzeugkomponente 125. In diesem Zusammenhang ist ein „Komponentenparameter“ eine messbare Betriebsgröße einer Fahrzeugkomponente 125. Komponentenparameter beschreiben physikalische Phänomene, die mit Betriebskomponenten assoziiert sind. Zu beispielhaften Komponentenparametern gehören z. B. ein Drehmoment, eine Temperatur, eine Winkelgeschwindigkeit usw. Der Fahrzeugcomputer 110 kann dann die Fahrzeugkomponentendaten für jede Fahrzeugkomponente 125 an den Server 140 bereitstellen. Beispielsweise kann der Fahrzeugcomputer 110 die Fahrzeugkomponentendaten an den Server 140, z. B. über das Netz 135, übertragen.
Die Fahrzeugkomponentendaten können zudem Benutzereingabedaten einschließen. Der Fahrzeugcomputer 110 kann Benutzereingabedaten von Sensoren 115 bestimmen, die einer oder mehreren Fahrzeugkomponenten 125 zugeordnet sind. Benutzereingabedaten spezifizieren eine Benutzereingabe in eine oder mehrere Fahrzeugkomponenten 125. Beispielsweise kann der Fahrzeugcomputer 110 die Betätigung einer Bremskomponente 125 über einen Bremssensor 115 erkennen. Ein Bremssensor 115 kann eine beliebige geeignete Art von Sensor sein, um die Bewegung eines Bremspedals zu messen, einschließlich, wie viel Druck auf das Bremspedal ausgeübt wird. Der Bremssensor 115 kann ein entsprechendes Signal an den Fahrzeugcomputer 110 ausgeben. Als ein anderes Beispiel kann der Fahrzeugcomputer 110 von einem Lenkradsensor Lenkdaten empfangen, die einen Lenkradwinkel spezifizieren. Der Lenkradwinkel gibt eine Dreheingabe von dem Benutzer an dem Lenkrad an.
Zusätzlich kann der Fahrzeugcomputer 110 dazu programmiert sein, Fahrzeugumgebungsdaten zu erlangen. Eine Straße ist im vorliegenden Zusammenhang ein Bereich der Bodenoberfläche, der eine beliebige Oberfläche einschließt, die für den Landfahrzeugverkehr bereitgestellt ist. Eine Straße ist mit Grenzen definiert, z. B. durch Geofencing. Fahrzeugumgebungsdaten sind eine Teilmenge von Daten, insbesondere Daten, die Messungen von Phänomenen außerhalb eines Fahrzeugs, d. h. in einer Umgebung um das Fahrzeug, bereitstellen, die über den Betrieb eines oder mehrerer Teilsysteme und/oder einer oder mehrerer Komponenten 125 des Fahrzeugs 105 erfasst werden; Fahrzeugumgebungsdaten schließen Straßendaten, Wetterdaten, Verkehrsdichtedaten und Fahrzeugleistungsdaten ein.
Der Fahrzeugcomputer 110 kann dann die Fahrzeugumgebungsdaten an den Server 140 bereitstellen. Beispielsweise kann der Fahrzeugcomputer 110 die Fahrzeugumgebungsdaten an den entfernten Servercomputer 140, z. B. über das Netz 135, übertragen.
Der Fahrzeugcomputer 110 kann zum Beispiel eine aktuelle Straße zum Betrieb des Fahrzeugs 105 auf Grundlage von Kartendaten identifizieren. Der Fahrzeugcomputer 110 kann die Kartendaten von dem entfernten Servercomputer 140, z. B. über das Netz 135, empfangen. In einem derartigen Beispiel spezifiziert der Geofence einen Umfang der Straße gemäß Geokoordinaten, wie sie z. B. in dem globalen Positionsbestimmungssystem (GPS) verwendet werden und die Linien spezifizieren, die Grenzen, d. h. den Umfang, der Straße definieren. Der Fahrzeugcomputer 110 kann dann auf Grundlage der Standortdaten des Fahrzeugs 105, die angeben, dass sich das Fahrzeug 105 innerhalb des Geofence befindet, bestimmen, dass sich das Fahrzeug 105 auf der Straße befindet.
Bei Identifizieren der aktuellen Straße zum Betrieb des Fahrzeugs 105 kann der Fahrzeugcomputer 110 eine oder mehrere Eigenschaften der aktuellen Straße bestimmen, d. h. physikalische Größen, welche die Abmessungen und/oder Einschränkungen der Straße beschreiben. Beispielsweise können die Straßeneigenschaften eine Krümmung, eine Neigung, eine Geschwindigkeitsbegrenzung, eine Anzahl der Fahrstreifen usw. beinhalten. Der Fahrzeugcomputer 110 kann zum Beispiel die Straßeneigenschaften auf Grundlage der Kartendaten bestimmen. Der Fahrzeugcomputer 110 kann dann eine Art der aktuellen Straße auf Grundlage der Eigenschaften der aktuellen Straße bestimmen. Eine Straßenart ist eine Klassifizierung der Straße, welche die erwartete Fahrzeugnutzung der Straße beschreibt. Jede Straßenart ist ferner durch eine Vielzahl vordefinierter Eigenschaften definiert. Eine Straßenart kann durch eine Kennung identifiziert sein, welche die Straßenart beschreibt. Zu nicht einschränkenden Beispiele für Straßenarten gehören: Schnellstraßen, Fernstraßen, Autobahnen, Zufahrtsstraßen, Nebenstraßen, Ausfahrten, Auffahrten. Die Vielzahl vordefinierter Eigenschaften für jede Straßenart kann z. B. durch behördliche Vorschriften spezifiziert sein.
Der Fahrzeugcomputer 110 kann die Wetterdaten für den Standort des Fahrzeugs 105 auf Grundlage von Daten der Sensoren 115 Sensoren bestimmen. Beispielsweise kann der Fahrzeugcomputer 110 Bilddaten analysieren, z.B. unter Verwendung von Bildverarbeitungstechniken, um die Wetterdaten für den Standort des Fahrzeugs 105 zu bestimmen. Als ein anderes Beispiel kann der Fahrzeugcomputer 110 Daten z. B. von einem Niederschlagssensor 115, einem Umgebungstemperatursensor 115, einem Luftfeuchtigkeitssensor 115 usw. empfangen, die Wetterdaten für den Standort des Fahrzeugs 105 angeben. In einem wieder anderen Beispiel kann der Fahrzeugcomputer 110 Wetterdaten von einem externen Server, z. B. von einer Wetterstation, empfangen. Die Wetterdaten beinhalten typischerweise herkömmliche Messungen, z. B. Umgebungslufttemperatur, Umgebungsluftfeuchtigkeit, Niederschlagsinformationen, Vorhersagen, Windgeschwindigkeit usw. Das heißt, die Wetterdaten können eine Windgeschwindigkeit und eine Windrichtung zusätzlich zu einem anderen physikalischen Phänomen in einer Umgebung spezifizieren, z. B. eine Lufttemperatur, eine Menge an Umgebungslicht, ein Vorliegen oder Nichtvorliegen von Niederschlag, eine Art von Niederschlag (z. B. Schnee, Regen usw.), eine Menge an Niederschlag (z. B. ein Volumen oder eine Tiefe des Niederschlags, der pro Zeiteinheit empfangen wird, z. B. eine Menge an Regen pro Minute oder Stunde), ein Vorliegen oder Nichtvorliegen von atmosphärischen Verdeckungen, welche die Sicht beeinträchtigen können, z. B. Nebel, Rauch, Staub, Smog, ein Grad an Sichtbarkeit (z. B. auf einer Skala von 0 bis 1, wobei 0 keine Sichtbarkeit bedeutet und 1 eine unverdeckte Sichtbarkeit bedeutet) usw.
Der Fahrzeugcomputer 110 kann die Verkehrsdichte der Straße auf Grundlage von Daten der Sensoren 115, z.B. Bilddaten der Umgebung um das Fahrzeug 105, bestimmen. Verkehrsdichtedaten spezifizieren eine Verkehrsdichte für eine Straße. Die Verkehrsdichte ist eine Anzahl von Fahrzeugen pro Entfernungseinheit entlang einer Länge einer Straße, z. B. Anzahl von Fahrzeugen pro Kilometer. Der Fahrzeugcomputer 110 kann dann die Anzahl der Fahrzeuge, die in der gleichen Richtung wie das Fahrzeug 105 entlang eines Abschnitts der Straße fahren, z. B. unter Verwendung von Bildverarbeitungstechniken, zählen und diese Anzahl durch die Länge des Abschnitts der Straße teilen. Der Fahrzeugcomputer 110 kann die Länge des Abschnitts auf Grundlage von Sichtfeldern der Sensoren 115 bestimmen, die z. B. in einem Speicher des Fahrzeugcomputers 110 gespeichert sind.
Der Fahrzeugcomputer 110 kann Fahrzeugleistungsdaten auf Grundlage von Daten der Sensoren 115 bestimmen. In diesem Zusammenhang sind „Leistungsdaten“ Daten, die eine quantitative Messung einer Ausgabe des Fahrzeugs 105 bereitstellen. Beispielsweise können die Leistungsdaten z. B. eine Geschwindigkeit des Fahrzeugs 105, eine Beschleunigung des Fahrzeugs 105, eine Fahrtrichtung des Fahrzeugs 105 usw. beinhalten. Der Fahrzeugcomputer 110 kann Geschwindigkeitsdaten von einem Fahrzeuggeschwindigkeitssensor empfangen. Ein Fahrzeuggeschwindigkeitssensor kann eine Fahrzeuggeschwindigkeit, d. h. eine Bewegungsrate des Fahrzeugs, typischerweise in einer Vorwärtsrichtung, in Bezug auf eine Bodenfläche, wie etwa eine Straße, ausgeben. Beispielsweise können bekanntlich ein oder mehrere Raddrehzahlsensoren bereitgestellt werden, um eine Drehrate der Fahrzeugräder zu erkennen, anhand derer eine Geschwindigkeit des Fahrzeugs bestimmt werden kann. Alternativ oder zusätzlich dazu kann ein Fahrzeuggeschwindigkeitssensor eine Drehrate einer Kurbelwelle erkennen, anhand derer die Fahrzeuggeschwindigkeit bestimmt werden kann. Zusätzlich kann der Fahrzeugcomputer 110 Beschleunigungsdaten von einer inertialen Messeinheit (Intertial Measurement Unit - IMU) empfangen. Eine „inertiale Messeinheit“ ist ein Satz von Sensoren 115, die Linearbeschleunigung und Drehbeschleunigungen in einem Fahrzeugkoordinatensystem erkennen. Die IMU-Sensoren 115 können z. B. Beschleunigungsmesser, Gyroskope, Drucksensoren, Magnetometer usw. einschließen.
Der Server 140 kann eine herkömmliche Rechenvorrichtung sein, z. B. einen oder mehrere Prozessoren und einen oder mehrere Speicher beinhalten, die dazu programmiert sind, Vorgänge bereitzustellen, wie hier Schrift offenbart. Ferner kann auf den Server 140 über das Netz 135, z. B. das Internet, ein zellulares Netz und/oder ein anderes Weitverkehrsnetz, zugegriffen werden.
Bei Empfangen der Fahrzeugumgebungsdaten und der Fahrzeugkomponentendaten kann der Server 140 die Fahrzeugumgebungsdaten, die Fahrzeugkomponentendaten und einen spezifizierten Bereich von Fahrzeugkomponentenparametern in ein erstes maschinelles Lernprogramm eingeben, das eine Übertragungsfunktion ausgibt. Eine Übertragungsfunktion ist eine mathematische Funktion, welche die Ausgabe eines Systems für jede mögliche Eingabe modelliert. Bei dem ersten maschinellen Lernprogramm kann es sich um ein neuronales Netz, z. B. ein neuronales Faltungsnetz (Convolutional Neural Network - CNN), handeln. Ein CNN ist ein Softwareprogramm, das auf einer Rechenvorrichtung umgesetzt sein kann und das dazu trainiert werden kann, die Fahrzeugumgebungsdaten und die Fahrzeugkomponentendaten einzugeben und eine Übertragungsfunktion auszugeben. Ein CNN beinhaltet eine Reihe von Schichten, wobei jede Schicht die vorherige Schicht als Eingabe verwendet. Jede Schicht enthält eine Vielzahl von Neuronen, die jeweils als Eingabe Daten empfangen, die durch eine Teilmenge der Neuronen der vorangehenden Schichten erzeugt wurden, und eine Ausgabe erzeugen, die an Neuronen in der nächsten Schicht gesendet wird. Zu Arten von Schichten gehören Faltungsschichten, die ein Punktprodukt aus einer Gewichtung und einer kleinen Region von Eingabedaten berechnen; Poolschichten, die einen Downsampling-Vorgang entlang räumlicher Abmessungen durchführen; und vollständig verbundene Schichten, die auf Grundlage der Ausgabe aller Neuronen der vorangehenden Schicht erzeugt werden. Die letzte Schicht des neuronalen Faltungsnetzes erzeugt eine Wertung für jede potenzielle Übertragungsfunktion, und die endgültige Ausgabe ist die Übertragungsfunktion mit der höchsten Wertung.
Die Übertragungsfunktion korreliert die Fahrzeugumgebungsdaten mit den Fahrzeugkomponentendaten innerhalb des spezifizierten Bereichs von Fahrzeugkomponentenparametern. Der spezifizierte Bereich ist ein Bereich, der durch Minimal- und Maximalwerte von Fahrzeugkomponentenparametern definiert ist, die z. B. durch einen Komponentenhersteller oder Fahrzeughersteller bestimmt wurden, z. B. auf Grundlage von empirischen Tests, vorheriger Feldverwendung usw., bis zum normalen Fahrzeugkomponentenbetrieb. Wie vorstehend erläutert, sind Fahrzeugkomponentenparameter eine messbare Größe des Betriebs einer Fahrzeugkomponente 125. Der Minimal- und der Maximalwert können auf Grundlage von empirischen Tests von Fahrzeugkomponentenparametern und spezifizierten Werten, bei denen Materialermüdung auftreten kann, bestimmt werden. Der spezifizierte Bereich kann z. B. in einem Speicher des Servers 140 gespeichert sein.
Der Server 140 kann dazu programmiert sein, eine Gesamtzahl von Ereignissen für eine Fahrzeugkomponente (wie nachstehend erörtert, wird angenommen, dass ein Ereignis eintritt, wenn ein Parameter außerhalb seines spezifizierten Bereichs liegt) auf Grundlage von Fahrzeugkomponentendaten zu bestimmen. Beispielsweise kann der Server 140 die Fahrzeugkomponentenparameter mit dem spezifizierten Bereich vergleichen. Der Server 140 kann dann jedes Datenelement zählen, das außerhalb des spezifizierten Bereichs liegt. Das heißt, der Server 140 kann die Gesamtzahl von Ereignissen um eins erhöhen, wenn bestimmt wird, dass ein Datenelement außerhalb des spezifizierten Bereichs liegt. Der Server 140 kann die Gesamtzahl von Ereignissen speichern, z. B. in einem Speicher des Servers 140.
Der Server 140 kann den spezifizierten Bereich für einen Komponentenparameter auf Grundlage der Gesamtzahl von Ereignissen aktualisieren. Beispielsweise kann der Server 140 den spezifizierten Bereich verringern, wenn bestimmt wird, dass die Gesamtzahl von Ereignissen für eine vorbestimmte Zeit gleich null ist. Beispielsweise kann der Server 140 den Maximalwert des Fahrzeugkomponentenparameters um einen vorbestimmten Prozentsatz, z. B. 5 %, verringern (oder den Minimalwert erhöhen). Der vorbestimmte Prozentsatz kann auf Grundlage von empirischen Tests von Fahrzeugkomponentenparametern und spezifizierten Werten, bei denen Materialermüdung auftreten kann, bestimmt werden. Die vorbestimmte Zeit kann empirisch bestimmt werden, z. B. durch Bestimmen einer durchschnittlichen Zeit des Fahrzeugbetriebs, um ein Ereignis zu identifizieren. Die vorbestimmte Zeit kann z. B. in einem Speicher des Servers 140 gespeichert sein. Der Server 140 kann zum Beispiel einen Zeitgeber auslösen, wenn erkannt wird, dass ein Fahrzeug in Betrieb ist, z. B. indem Daten von dem Fahrzeug empfangen werden. Der Zeitgeber kann eine Dauer aufweisen, die gleich der vorbestimmten Zeit ist. Der Server 140 kann den Zeitgeber stoppen, wenn erkannt wird, dass ein Fahrzeug nicht in Betrieb ist, z. B. indem keine Daten von dem Fahrzeug empfangen werden.
Der Server 140 kann dazu programmiert sein, den spezifizierten Bereich auf Grundlage der Gesamtzahl von Ereignissen für die Fahrzeugkomponente zu aktualisieren. Beispielsweise kann der Server 140 die Gesamtzahl von Ereignissen mit einer Untergrenze vergleichen. Wenn die Gesamtzahl von Ereignissen größer oder gleich der Untergrenze ist, kann der Server 140 den spezifizierten Bereich beibehalten. Wenn die Gesamtzahl von Ereignissen kleiner als die Untergrenze ist, kann der Server 140 den spezifizierten Bereich verringern, z. B. um den vorgegebenen Prozentsatz. Die Untergrenze kann durch Bestimmen einer Mindestanzahl von Ereignissen bestimmt werden, die ein Verhältnis (z. B. durch einen Fahrzeug- und/oder Komponentenhersteller spezifiziert) der Anzahl von Ereignissen zu den Fahrzeugkomponentenparametern innerhalb des spezifizierten Bereichs erfüllen. Die Untergrenze kann z. B. im Speicher des Servers 140 gespeichert sein. Der Server 140 kann den spezifizierten Bereich weiter um den vorbestimmten Prozentsatz verringern, bis die Gesamtzahl von Ereignissen größer oder gleich der Untergrenze ist.
Der Server 140 ist dazu programmiert, jedes Ereignis auf Grundlage jedes Datenelements von Fahrzeugkomponentendaten, das außerhalb des spezifizierten Bereichs liegt, zu identifizieren. Beispielsweise kann der Server 140 jedes Datenelement, das außerhalb des spezifizierten Bereichs liegt, und die Fahrzeugumgebungsdaten, die jedem Datenelement zugeordnet sind, in ein anderes maschinelles Lernprogramm eingeben, das ein identifiziertes Ereignis für jeden Datenelement ausgibt. Das maschinelle Lernprogramm kann eine Vielzahl von Ereignissen auf Grundlage der Daten erzeugen, die außerhalb des spezifizierten Bereichs liegen.
Das maschinelle Lernprogramm, das die identifizierten Ereignisse ausgibt, kann ein neuronales Netz sein, z. B. ein tiefes neuronales Netz, wie etwa ein CNN, ein R-CNN (regionenbasiertes CNN), ein schnelles R-CNN und ein schnelleres R-CNN, usw., das eine Kostenfunktion beinhaltet. Die Kostenfunktion kann eine Vielzahl von gewichteten Variablen beinhalten, die abgestimmt werden können, um eine Differenz zwischen einer Referenzeingabe und einer erzeugten Ausgabe zu minimieren. Das maschinelle Lernprogramm kann Ereignisse ausgeben, die Werten der Kostenfunktion unter einem vorbestimmten Kostenschwellenwert entsprechen. Der Kostenschwellenwert kann als ein Wert bestimmt werden, bei dem das maschinelle Lernprogramm eine Ausgabe erzeugt, die korrekt einer Referenzeingabe mit einem vorbestimmten Prozentsatz entspricht, z. B. werden 95 % der Eingaben korrekt in der erzeugten Ausgabe identifiziert. Das maschinelle Lernprogramm kann Ereignisse gemäß spezifischen Eigenschaften gruppieren. Beispielsweise kann das maschinelle Lernprogramm Ereignisse gemäß einem Straßenattribut, wie nachstehend beschrieben, und dann gemäß einem Fahrzeugnutzungssattribut gruppieren.
In diesem Zusammenhang ist ein „Ereignis“ einem Satz von Eigenschaften über eine Straße zugeordnet, der Straßenattribute und Fahrzeugnutzungsattribute auf der Straße beinhaltet. Zusätzlich kann der Satz von Eigenschaften über die Straße Benutzerattribute beinhalten. Straßen, die unterschiedlichen Ereignissen zugeordnet sind, verursachen unterschiedliche Spannungen an den Komponenten 125, die Einstellungen an der Ausgestaltung der Komponenten 125 erfordern können, um die Lebensdauer der Komponente 125 zu verbessern. Jedes Ereignis ist spezifischen Straßenattributen zugeordnet. Ein „Straßentattribut“ ist eine Beschreibung physikalischer Eigenschaften der Straße und des umgebenden Bereichs. Das heißt, jedes Straßenattribut beschreibt Eigenschaften bezüglich einer Straße und/oder der Umgebung um die Straße, die den Betrieb der Komponente 125 beeinflussen können. Beispielsweise kann jedes Straßenattribut eine oder mehrere Arten von Straßen beschreiben, z. B. eine Schnellstraße, eine Autobahn, eine Stadtstraße usw. Zusätzlich oder alternativ dazu kann jedes Straßenattribut eine oder mehrere Eigenschaften der Straße beschreiben, z. B. eine Geschwindigkeitsbegrenzung, eine Krümmung, eine Steigung usw. Zusätzlich oder alternativ dazu kann jedes Straßenattribut Wetterdaten für die Straße beinhalten, z. B. ein Vorliegen oder Nichtvorliegen von Niederschlag, eine Art von Niederschlag usw.
Jedes Ereignis ist spezifischen Fahrzeugnutzungsattributen zugeordnet. Ein „Fahrzeugnutzungsattribut“ ist eine Beschreibung der Fahrzeugleistung auf der Straße. Das heißt, jedes Fahrzeugnutzungsattribut ist eine Größe, d. h. ein Wert, der spezifiziert, wie das Fahrzeug betrieben wird, was den Betrieb der Komponente 125 beeinflussen kann. Beispielsweise kann jedes Fahrzeugnutzungsattribut die Verkehrsdichte der Straße beschreiben. Beispielsweise könnte das Betreiben des Fahrzeugs 105 auf einer Straße mit einer Verkehrsdichte über einem Sättigungspunkt (d. h. eine Verkehrsdichte, über der die Geschwindigkeit des Verkehrs, d. h. die durchschnittliche Geschwindigkeit von Fahrzeugen an einem Punkt auf einer Straße, abnimmt) Bremsen des Fahrzeugs bis zu einem Stillstand und Beschleunigen des Fahrzeugs aus dem Stillstand, was den Betrieb der Komponenten 125 mehrerer Teilsysteme, z. B. Antrieb, Bremsung usw., beinhaltet. Zusätzlich oder alternativ dazu kann jedes Fahrzeugnutzungsattribut die Fahrzeugleistung beschreiben, z. B. Geschwindigkeit, Beschleunigung, usw. Durch das Anhalten, Abbiegen und Beschleunigen kann sich der Verschleiß an den Komponenten 125 erhöhen, die verschiedenen Teilsystemen zugeordnet sind (z. B. Bremsen, Lenken, Antrieb usw.).
Zusätzlich oder alternativ dazu können jedem Ereignis Benutzerattribute zugeordnet sein. Ein „Benutzerattribut“ ist eine Beschreibung der Benutzerführung eines Fahrzeugs 105 auf der Straße. Das heißt, jedes Benutzerattribut spezifiziert, wie die Benutzerführung der Fahrzeuge 105 den Betrieb der Komponente 125 beeinflussen kann. Beispielsweise kann jedes Benutzerattribut eine Benutzereingabe beschreiben, z. B. ein auf ein Lenkrad ausgeübtes Drehmoment, ein auf ein Bremspedal ausgeübter Druck, ein auf ein Fahrpedal ausgeübter Druck usw. Durch eine Benutzereingabe, z. B. aggressives Bremsen oder Beschleunigen, Abbiegen bei übermäßigen Geschwindigkeiten usw., kann der Verschleiß der Komponenten 125, die verschiedenen Teilsystemen (z. B. Bremsen, Lenken, Antrieb usw.) zugeordnet sind, weiter erhöht werden. Der Server 140 kann Daten, die den Ereignissen zugewiesen sind, verwenden, um die Ausgestaltung der Komponenten 125, die den jeweiligen Teilsystemen zugeordnet sind, auf Grundlage von Straßenattributen, Fahrzeugnutzungsattributen und/oder Benutzerattributen einzustellen.
Der Server 140 kann den spezifizierten Bereich auf Grundlage einer Anzahl von identifizierten Ereignissen aktualisieren. Beispielsweise kann der Server 140 bei Bestimmen, dass die Gesamtzahl von Ereignissen größer oder gleich der Untergrenze ist, eine Anzahl von ersten Ereignissen mit einem ersten Schwellenwert vergleichen. Der erste Schwellenwert kann empirisch bestimmt werden, z. B. durch Bestimmen einer maximalen Anzahl von ersten Ereignissen, über denen der Server 140 bestimmt, dass das erste Ereignis einen Normalbetrieb der Fahrzeugkomponente darstellt. Der erste Schwellenwert kann z. B. im Speicher des Servers 140 gespeichert sein. Bei Bestimmen, dass die Anzahl der ersten Ereignisse größer oder gleich dem ersten Schwellenwert ist, kann der Server 140 den spezifizierten Bereich aktualisieren. Beispielsweise kann der Server 140 den spezifizierten Bereich erhöhen, z. B. durch Verringern des Minimalwerts und/oder Erhöhen des Maximalwerts des Fahrzeugkomponentenparameters, sodass er die Fahrzeugkomponentendaten beinhaltet, die dem ersten Ereignis zugeordnet sind. Zusätzlich oder alternativ dazu kann der Server 140 bei Bestimmen, dass die Anzahl der ersten Ereignisse kleiner als der erste Schwellenwert ist, die Anzahl der ersten Ereignisse mit einem zweiten Schwellenwert vergleichen. Der zweite Schwellenwert kann empirisch bestimmt werden, z. B. durch Bestimmen einer Anzahl von Ereignissen, bei denen der Server 140 eine Ereignisübertragungsfunktion identifizieren kann (wie nachstehend erörtert). Der zweite Schwellenwert kann z. B. im Speicher des Servers 140 gespeichert sein.
Der Server 140 kann dazu programmiert sein, die Anzahl von identifizierten Ereignisse durch Zählen jedes identifizierten Ereignisses zu bestimmen. Beispielsweise kann der Server 140 bei Identifizieren eines ersten Ereignisses die Anzahl von ersten Ereignisse um eins erhöhen. Der Server 140 kann die Anzahl jedes identifizierten Ereignisses z. B. in einem Speicher des Servers 140 speichern.
Bei Bestimmen, dass die Anzahl von ersten Ereignissen größer oder gleich dem zweiten Schwellenwert ist, ist der Server 140 dazu programmiert, eine Ereignisübertragungsfunktion zu bestimmen. Eine Ereignisübertragungsfunktion korreliert das erste Ereignis mit dem Datenelement für jedes erste Ereignis innerhalb eines Ereignisbereichs. Der Ereignisbereich ist ein Bereich, der durch einen Minimal- und einen Maximalwert von Daten von Fahrzeugkomponentenparametern definiert ist, die dem ersten Ereignis zugeordnet sind. Der Server 140 kann das erste Ereignis und das Datenelement für jedes erste Ereignis in ein zweites maschinelles Lernprogramm eingeben, das eine Ereignisübertragungsfunktion ausgibt. Das zweite maschinelle Lernprogramm kann im Wesentlichen dem ersten maschinellen Lernprogramm ähnlich sein, wie vorstehend erörtert.
Zusätzlich dazu kann der Server 140 bei Bestimmen der Ereignisübertragungsfunktion eine Haltbarkeitsübertragungsfunktion auf Grundlage der Ereignisübertragungsfunktion und der Übertragungsfunktion bestimmen. Eine Haltbarkeitsübertragungsfunktion korreliert die Fahrzeugumgebungsdaten mit den Fahrzeugkomponentendaten innerhalb eines Haltbarkeitsbereichs. Beispielsweise kann der Server 140 die Ereignisübertragungsfunktion und die Übertragungsfunktion kombinieren, z.B. hinzufügen: $D (x) = w_{1} T (x) + w_{2} E (x)$
wobei D(x) die Haltbarkeitsübertragungsfunktion darstellt, T(x) die Übertragungsfunktion darstellt, E(x) die Ereignisübertragungsfunktion darstellt und w₁ und w₂ Gewichtungen, z. B. zwischen 0 und 1, sind. Die Gewichtungen w₁ und w₂ können empirisch bestimmt werden, indem viele Beobachtungen des tatsächlichen Betriebs der Fahrzeugkomponenten 125 und des simulierten Betriebs der virtuellen Komponenten 125 vorgenommen werden. Der Server 140 kann den Haltbarkeitsbereich durch Kombinieren, z. B. Hinzufügen, des spezifizierten Bereichs und des Ereignisbereichs bestimmen. Beispielsweise kann der Server 140 den spezifizierten Bereich erhöhen, z. B. durch Verringern des Minimalwerts und/oder Erhöhen des Maximalwerts des Fahrzeugkomponentenparameters, sodass er den Ereignisbereich beinhaltet.
Bei Bestimmen, dass die Anzahl von ersten Ereignissen kleiner als der zweite Schwellenwert ist, kann der Server 140 eine Ereignishüllkurve für jedes erste Ereignis erzeugen. Eine Ereignishüllkurve ist ein Verlauf von Fahrzeugumgebungsdaten und Fahrzeugkomponentendaten im Zeitverlauf. Der Server 140 gibt Fahrzeugumgebungsdaten und Fahrzeugkomponentendaten, die innerhalb eines Zeitraums erfasst wurden, in die Ereignishüllkurve ein. Die Ereignishüllkurve zeigt Änderungen der Fahrzeugumgebungsdaten und der Fahrzeugkomponentendaten während des Zeitraums an. Die Ereignishüllkurve ist zentriert, weist also einen Ursprung bei dem ersten Ereignis auf. Das heißt, der Zeitraum erstreckt sich vor und nach einem Zeitpunkt des ersten Ereignisses über eine gleiche Dauer. Der Zeitraum kann zum Beispiel ein vorbestimmter Zeitraum sein, z. B. 30 Sekunden, 2 Minuten, 5 Minuten usw. Der Zeitraum kann z. B. in einem Speicher des Servers 140 gespeichert sein.
Der Server 140 kann dazu programmiert sein, die Ereignishüllkurve an einen Benutzercomputer 145 bereitzustellen. Beispielsweise kann der Server 140 die Ereignishüllkurve an den Benutzercomputer 145, z. B. über das Netz 135, übertragen. Der Benutzercomputer 145 kann dann die Ereignishüllkurve an einen Benutzer anzeigen. Der Benutzercomputer 145 kann eine herkömmliche Rechenvorrichtung sein, d. h. einen oder mehrere Prozessoren und einen oder mehrere Speicher beinhalten, die dazu programmiert sind, Vorgänge bereitzustellen, wie sie etwa in dieser Schrift offenbart sind. Ferner kann auf den Benutzercomputer 145 über das Netz 135, z. B. das Internet, ein zellulares Netz und/oder ein anderes Weitverkehrsnetz, zugegriffen werden.
Bei einer gleichen wie oder einer anderen Übertragung als die Ereignishüllkurve kann der Server 140 eine Benutzereingabe anfordern, die ein Vorliegen oder Nichtvorliegen des ersten Ereignisses spezifiziert. Der Benutzercomputer 145 kann eine Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI) beinhalten, die Benutzereingabevorrichtungen wie etwa Knöpfe, Schaltflächen, Schalter, Pedalen, Hebel, Berührungsbildschirme und/oder Mikrofone usw. einschließt. Die Eingabevorrichtungen können Sensoren beinhalten, um Benutzereingaben zu erkennen und Benutzereingabedaten an den Benutzercomputer 145 bereitzustellen. Das heißt, der Benutzercomputer 145 kann dazu programmiert sein, eine Benutzereingabe von der HMI zu empfangen. Der Benutzer kann jede Benutzereingabe über die HMI bereitstellen, z. B. durch Drücken einer virtuellen Schaltfläche auf einer Berührungsbildschirmanzeige, durch Bereitstellen von Sprachbefehlen usw. Beispielsweise kann eine in einer HMI enthaltene Berührungsbildschirmanzeige Sensoren beinhalten, um zu erkennen, dass ein Benutzer eine virtuelle Schaltfläche auf der Berührungsbildschirmanzeige drückt, um z. B. das Vorliegen oder Nichtvorliegen des identifizierten Ereignisses zu spezifizieren, wobei die Eingabe in dem Benutzercomputer 145 empfangen und verwendet werden kann, um die Auswahl der Benutzereingabe zu bestimmen. Der Benutzercomputer 145 kann dann die Benutzereingabe an den Server 140 bereitstellen. Beispielsweise kann der Benutzercomputer 145 eine die Benutzereingabe spezifizierende Antwort an den Server 140, z. B. über das Netz 135, übertragen.
Der Server 140 kann dann zum Beispiel den spezifizierten Bereich für einen Komponentenparameter auf Grundlage der Benutzereingabe aktualisieren, die ein Vorliegen des ersten Ereignisses spezifiziert. Beispielsweise kann der Server 140 den spezifizierten Bereich erhöhen, sodass er die Fahrzeugkomponentendaten beinhaltet, die dem ersten Ereignis zugeordnet sind. Umgekehrt kann der Server 140 den spezifizierten Bereich auf Grundlage der Benutzereingabe, die ein Nichtvorliegen des ersten Ereignisses angibt, beibehalten. Zusätzlich oder alternativ dazu kann der Server 140 bei Bestimmen, dass die Anzahl von ersten Ereignissen kleiner als der zweite Schwellenwert ist, dazu programmiert sein, den spezifizierten Bereich auf Grundlage von Gesundheitsdaten für die Fahrzeugkomponente 125 zu aktualisieren. Der Server 140 kann die Gesundheitsdaten mit dem ersten Ereignis korrelieren. Beispielsweise kann der Server 140 die Gesundheitsdaten mit dem ersten Ereignis vergleichen. Wenn ein Fahrzeugkomponentendatenelement, das in den Gesundheitsdaten enthalten ist, mit dem Fahrzeugkomponentendatenelement des ersten Ereignisses übereinstimmt, kann der Server 140 die Gesundheitsdaten mit dem ersten Ereignis korrelieren. Wenn Fahrzeugkomponentendaten, die in den Gesundheitsdaten enthalten sind, nicht mit dem Fahrzeugkomponentendatenelement des ersten Ereignisses übereinstimmen, kann der Server 140 keine Korrelation zwischen den Gesundheitsdaten und dem ersten Ereignis bestimmen. Gesundheitsdaten sind Daten, die mögliche Fehler oder dergleichen (d. h. eine Abweichung von einem definierten normalen Betriebsverhalten) in der Fahrzeugkomponente 125 identifizieren. Die Gesundheitsdaten können einen Diagnosefehlercode beinhalten, welcher der Fahrzeugkomponente 125 zugeordnet ist. Der Server 140 kann zum Beispiel den DTC von dem Fahrzeugcomputer 110 empfangen. Bei einem solchen Beispiel kann der Fahrzeugcomputer 110 Daten, z.B. von einem oder mehreren Sensoren 115, welche die jeweilige Fahrzeugkomponente 125 überwachen, empfangen, die den Betrieb der Fahrzeugkomponente 125 beschreiben. Wenn ein oder mehrere Fahrzeugkomponentenparameter außerhalb des spezifizierten Bereichs liegen, kann der Fahrzeugcomputer 110 einen DTC für die Fahrzeugkomponente 125 setzen. Der Fahrzeugcomputer 110 kann dann den DTC und die Fahrzeugkomponentendaten an den Server 140 bereitstellen, z. B. über das Netz 135 übertragen. Der Server 140 kann dann den spezifizierten Bereich derart aktualisieren, dass er die Fahrzeugkomponentendaten beinhaltet, die dem DTC zugeordnet sind. Zusätzlich oder alternativ dazu können die Gesundheitsdaten Garantiedaten beinhalten, die der Fahrzeugkomponente zugeordnet sind. Der Server 140 kann die Garantiedaten, z. B. über das Netz 135, von einem oder mehreren Computern, wie etwa dem Benutzercomputer 145 oder einem Computer, der einem Händler, einer Reparaturstation usw. zugeordnet ist, empfangen. Die Garantiedaten beinhalten Fahrzeugkomponentendaten. Der Server 140 kann dann den spezifizierten Bereich derart aktualisieren, dass er die Fahrzeugkomponentendaten beinhaltet, die den Garantiedaten zugeordnet sind.
Der Server 140 ist dazu programmiert, eine aktualisierte Übertragungsfunktion auf Grundlage des aktualisierten spezifizierten Bereichs zu bestimmen. Beispielsweise kann der Server 140 die Fahrzeugumgebungsdaten, die Fahrzeugkomponentendaten und den aktualisierten spezifizierten Bereich von Fahrzeugkomponentenparametern in das erste maschinelle Lernprogramm eingeben, wie vorstehend erörtert. In dieser Situation gibt das erste maschinelle Lernprogramm eine aktualisierte Übertragungsfunktion aus. Die aktualisierte Übertragungsfunktion korreliert die Fahrzeugumgebungsdaten mit den Fahrzeugkomponentendaten innerhalb des aktualisierten spezifizierten Bereichs von Fahrzeugkomponentenparametern.
Der Server 140 kann ein Komponentenmodell für jede Fahrzeugkomponente 125 erzeugen. Ein „Komponentenmodell“ ist eine dreidimensionale Darstellung, welche die Maße, d. h. Abmessungen, der Komponente 125 beschreibt, z. B. Längen, Breiten, Höhen, Dicken, Konturen oder Krümmungen usw. sowie andere Attribute, die zum Konstruieren der Komponente, einschließlich der Materialzusammensetzung, erforderlich sind. Das Komponentenmodell kann in einer technischen Zeichnung, wie etwa einer Zeichnung beim rechnerunterstützten Konstruieren (Computer-Aided Design - CAD) und/oder einem Modell bei rechnergestützter Entwicklung (Computer-Aided Engineering - CAE), wiedergegeben werden. Beispielsweise kann die Komponente 125 ein Lenkdifferential sein, das Drehmoment von einem Antriebsstrang auf ein Rad überträgt. In einem solchen Beispiel sollte die Komponente 125 optimiert werden, um eine Materialmenge zum Herstellen der Komponente 125 zu verringern, während die Materialfestigkeit zum Übertragen von Drehmoment über einen vorbestimmten Zeitraum, z. B. eine Zeit, die durch eine Herstellergarantie spezifiziert ist, z. B. fünf Jahre, und/oder eine vorbestimmte Nutzung, z. B. 60.000 Meilen, beibehalten wird. Das Komponentenmodell kann z. B. in einem Speicher des Servers 140 gespeichert sein. Der Server 140 kann ein erstes Komponentenmodell gemäß einem vorbestimmten Satz von Abmessungen für die Komponente 125 erzeugen und kann die Größe und/oder Form des ersten Komponentenmodells auf ein anderes Komponentenmodell einstellen.
Der Server 140 kann das Komponentenmodell und eine Funktion, z. B. eine von der Übertragungsfunktion, der aktualisierten Übertragungsfunktion oder der Haltbarkeitsübertragungsfunktion, in ein prädiktives Schadensmodell eingeben. Das „prädiktive Schadensmodell“ ist eine Simulation von Spannungen an einer virtuellen Komponente 125, die durch das Komponentenmodell dargestellt ist, z. B. mechanische Spannungen, thermische Spannungen, Spannungen im Zeitverlauf, Spannungen durch Bewegung von Abschnitten der Komponente 125 usw. Das prädiktive Schadensmodell kann ein CAE-Modell sein, welches das Komponentenmodell und die Funktion als Eingabe empfängt und Daten, die Spannungen der virtuellen Komponente 125 angeben, als Ausgabe erzeugt. Das heißt, das prädiktive Schadensmodell kann eine Gleichung oder ein Satz von Gleichungen sein, die bzw. der Spannungen an der virtuellen Komponente 125 aus Eingaben, wie etwa einem simulierten Drehmoment, simuliert. Beispielsweise kann die Ausgabe des prädiktiven Schadensmodells eine „Ermüdungsgrenze“ beinhalten, d. h. eine Menge an Bewegung, die Spannungen an der virtuellen Komponente spezifiziert, die Dehnungen erzeugen, die eine Dehngrenze des Materials überschreiten. Beispielsweise kann die Ermüdungsgrenze einer sich drehenden Komponente 125, z. B. eines Lenkdifferentials, eine Anzahl von Umdrehungen sein, bis die Spannungen die Dehngrenze bei einem spezifizierten Drehmoment erreichen. Das heißt, das spezifizierte Drehmoment kann die virtuelle Komponente 125 drehen und Spannungen erzeugen. Wenn die Spannungen Dehnungen auslösen, welche die Dehngrenze erreichen oder überschreiten, kann das prädiktive Schadensmodell die Anzahl der Umdrehungen, bei denen die Dehngrenze erreicht wurde, als die Ermüdungsgrenze ausgeben.
Der Server 140 kann einen oder mehrere virtuelle Parameter, z. B. eine Größe, eine Form, ein Gewicht, eine Materialdicke usw., des Komponentenmodells auf Grundlage des prädiktiven Schadensmodells einstellen. Wie vorstehend beschrieben, beschreibt das Komponentenmodell die Größe, Form und Materialzusammensetzung der virtuellen Komponente 125. Der Server 140 kann auf Grundlage der Ausgabe von dem prädiktiven Schadensmodell das Komponentenmodell einstellen, um die Ausgabe von dem prädiktiven Schadensmodell einzustellen. Der Server 140 kann ferner einen virtuellen Parameters des Komponentenmodells auf Grundlage der Ausgabe aus dem prädiktiven Schadensmodell einstellen. Beispielsweise kann der Server 140 eine Größe eines Abschnitts des Komponentenmodells verringern, um ein neues Komponentenmodell zu erzeugen, um eine Materialmenge zu verringern, die erforderlich ist, um die Komponente 125 zu konstruieren, und das eingestellte Komponentenmodell in das prädiktive Schadensmodell eingeben, um eine Ermüdungsgrenze für das eingestellte Komponentenmodell zu erzeugen. In einem anderen Beispiel kann der Server 140 eine Größe des Komponentenmodells auf ein eingestelltes Komponentenmodell erhöhen, um Dehnungen zu verringern, die durch Spannungen an der virtuellen Komponente 125 verursacht werden.
Der Server 140 kann das Komponentenmodell einstellen, bis ein oder mehrere Optimierungskriterien erfüllt sind. In diesem Zusammenhang ist ein „Optimierungskriterium“ eine messbare Größe der virtuellen Komponente 125, die sich ändert, wenn der Server 140 das Komponentenmodell anpasst. Zu beispielhafte Optimierungskriterien gehören z. B. Größe, Kosten, Gewicht, Ermüdungsgrenze usw. Beispielsweise kann der Server 140 die Größe des Komponentenmodells verringern und das eingestellte Komponentenmodell in das prädiktive Schadensmodell eingeben, bis ein Gewichtsoptimierungskriterium und ein Ermüdungsgrenzenoptimierungskriterium erfüllt sind. Das heißt, wenn der Server 140 die Größe des Komponentenmodell verringert, nimmt das Gewicht einer gemäß dem Komponentenmodell konstruierten Fahrzeugkomponente 125 ab und nimmt die Ermüdungsgrenze der Fahrzeugkomponente 125 ab. Der Server 140 kann die Funktion und aufeinanderfolgenden eingestellten dreidimensionalen Komponentenmodelle in aufeinanderfolgende prädiktive Schadensmodelle eingeben, bis ein oder mehrere Optimierungskriterien erfüllt sind. Der Server 140 kann die Größe des Komponentenmodells einstellen, um das Gewicht der virtuellen Komponente 125 zu verringern, während die durch die Optimierungskriterien spezifizierte Ermüdungsgrenze beibehalten wird. Alternativ oder zusätzlich dazu kann der Server 140 eine Form und/oder eine Materialzusammensetzung des Komponentenmodells einstellen, um die Optimierungskriterien zu erfüllen. Beispielsweise kann der Server 140 einen Abschnitt des Komponentenmodells identifizieren, an dem eine Spannung einen ersten Spannungsschwellenwert überschreitet, und kann eine Materialdicke des Abschnitts erhöhen, um die Spannung auf unter den ersten Spannungsschwellenwert zu verringern. Der Server 140 kann einen zweiten Abschnitt des Komponentenmodells identifizieren, an dem eine Spannung unter einem zweiten Spannungsschwellenwert liegt, und kann eine Materialdicke des zweiten Abschnitts verringern, um ein Gewicht des zweiten Abschnitts zu verringern. Der Spannungsschwellenwert kann z. B. eine Dehngrenze des Materials, multipliziert mit einem vorbestimmten Sicherheitsfaktor, z. B. 0,8, sein. Der zweite Spannungsschwellenwert kann die Dehngrenze des Materials, multipliziert mit einem Mindestspannungsmultiplikator, z. B. 0,2, sein.
Bei Erfüllen der Optimierungskriterien kann der Server 140 das eingestellte Komponentenmodell in ein Fahrzeugdynamikmodell eingeben. Das „Fahrzeugdynamikmodell“ ist ein kinematisches Modell, das eine Bewegung des Fahrzeugs 105 beschreibt und das Leistungsdaten für eine virtuelle Komponente 125 ausgibt, die gemäß dem eingestellten Komponentenmodell konstruiert ist. Das Fahrzeugdynamikmodell beinhaltet ein Modell einer Vielzahl von virtuellen Straßensegmenten, wobei jedes Straßensegment eine oder mehrere Straßenbedingungen darstellt, die einem Ereignis zugeordnet sind, wie oben beschrieben. Jedes Straßensegment beinhaltet eine spezifizierte Krümmung, Neigung und Überhöhung sowie Verkehrszeichen, Verkehrsampeln und Straßenmarkierungen. Zusätzlich oder alternativ dazu kann das Fahrzeugdynamikmodell die Funktion empfangen und kann die Leistung der virtuellen Komponente 125 gemäß der Funktion modellieren. Das heißt, das Fahrzeugdynamikmodell und die Ausgabeleistung der virtuellen Komponente 125 gemäß den Fahrzeugumgebungsdaten und die von der Vielzahl von Fahrzeugen 105 empfangenen Fahrzeugkomponentendaten. Durch Eingeben eines virtuellen Fahrzeugs mit dem eingestellten Komponentenmodell in das Fahrzeugdynamikmodell kann der Server 140 Daten über die Leistung der virtuellen Komponente 125, die durch das eingestellte Komponentenmodell dargestellt ist, auf Straßensegmenten, die den Ereignissen entsprechen, erfassen. Das heißt, der Server 140 kann die virtuelle Komponente 125 in einer Vielzahl von unterschiedlichen (simulierten und/oder tatsächlichen) Umgebungen und Fahrzeugnutzungsszenarien testen, die das prädiktive Schadensmodell ergänzen.
2A ist ein erster Abschnitt eines Ablaufdiagramms eines beispielhaften Prozesses 200 (wobei der zweite Abschnitt in 2B dargestellt ist, da das gesamte Ablaufdiagramm nicht auf ein einziges Zeichenblatt passt) für eine Fahrzeugkomponente 125 oder deren Ausgestaltung. Der Prozess 200 beginnt bei einem Block 205. Der Prozess 200 kann durch einen Server 140 ausgeführt werden, der auf einem Speicher davon gespeicherte Programmanweisungen ausführt.
In dem Block 205 empfängt der Server 140 Fahrzeugumgebungsdaten und Fahrzeugkomponentendaten von einer Vielzahl von Fahrzeugen 105, z. B. über ein Netz 135. Ein Fahrzeugcomputer 110 in jedem Fahrzeug 105 kann beispielsweise dazu programmiert sein, Fahrzeugkomponentendaten für eine oder mehrere Fahrzeugkomponenten 125 zu erlangen. Beispielsweise kann der Fahrzeugcomputer 110 Daten von Sensoren 115 von einem oder mehreren Sensoren 115 empfangen, die der jeweiligen Fahrzeugkomponente 125 zugeordnet sind. Die Daten der Sensoren 115 können einen oder mehrere Fahrzeugkomponentenparameter beinhalten. Wie vorstehend dargelegt, ist ein Fahrzeugkomponentenparameter eine messbare Betriebsgröße einer Fahrzeugkomponente 125. Der Fahrzeugcomputer 110 kann dann die Fahrzeugkomponentendaten an den Server 140 übertragen, z. B. über das Netz 135.
Zusätzlich kann der Fahrzeugcomputer 110 dazu programmiert sein, Fahrzeugumgebungsdaten zu erlangen. Wie vorstehend dargelegt, beinhalten die Fahrzeugumgebungsdaten Straßendaten, Wetterdaten, Verkehrsdichtedaten, Fahrzeugleistungsdaten und Benutzereingabedaten. Der Fahrzeugcomputer 110 kann die Fahrzeugumgebungsdaten auf Grundlage von Daten der Sensoren 115 erkennen, wie vorstehend erörtert. Der Fahrzeugcomputer 110 kann dann die Fahrzeugumgebungsdaten, z. B. über das Netz 135, an den entfernten Computer 140 übertragen. Der Prozess 200 geht zu einem Block 210 über.
In dem Block 210 erzeugt der Server 140 eine Übertragungsfunktion, die Fahrzeugumgebungsdaten mit den Fahrzeugkomponentendaten innerhalb eines spezifizierten Bereichs korreliert. Wie vorstehend dargelegt, ist der spezifizierte Bereich ein Bereich, der durch einen Minimal- und einen Maximalwert von Fahrzeugkomponentenparametern definiert ist und dem normalen Fahrzeugkomponentenbetrieb entspricht. Der Server 140 kann zum Beispiel die Fahrzeugumgebungsdaten, die Fahrzeugkomponentendaten und den spezifizierten Bereich in ein erstes maschinelles Lernprogramm eingeben, das die Übertragungsfunktion ausgibt, wie vorstehend erörtert. Der Prozess 200 geht zu einem Block 215 über.
In dem Block 215 bestimmt der Server 140 eine Gesamtzahl von Ereignissen für eine Fahrzeugkomponente. Wir vorstehend dargelegt, ist ein Ereignis ein Satz von Eigenschaften über eine Straße, der ein Straßenattribut und ein Fahrzeugnutzungsattribut auf der Straße beinhaltet. Der Server 140 kann die Gesamtzahl von Ereignissen bestimmen, indem er jedes Datenelement der Fahrzeugkomponentendaten gezählt wird, das außerhalb des spezifizierten Bereichs liegt. Der Prozess 200 geht zu einem Block 220 über.
In dem Block 220 bestimmt der Server 140, ob die Gesamtzahl von Ereignissen größer oder gleich einer Untergrenze ist (wie vorstehend erörtert). Beispielsweise kann der Server 140 die Gesamtzahl von Ereignissen mit der Untergrenze vergleichen. Wenn die Gesamtzahl von Ereignissen größer oder gleich der Untergrenze ist, geht der Prozess 200 zu einem Block 230 über. Andernfalls geht der Prozess 200 zu einem Block 225 über.
In dem Block 225 aktualisiert der Server 140 den spezifizierten Bereich. Beispielsweise kann der Server 140 den spezifizierten Bereich um einen vorbestimmten Prozentsatz verringern (wie vorstehend erörtert). Der Prozess 200 kehrt zu dem Block 220 zurück.
In dem Block 230 identifiziert der Server 140 jedes Ereignis auf Grundlage jedes Datenelements, das außerhalb des spezifizierten Bereichs liegt. Beispielsweise kann der Server 140 jedes Datenelement, das außerhalb des spezifizierten Bereichs liegt, und die Fahrzeugumgebungsdaten, die jedem Datenelement zugeordnet sind, in ein anderes maschinelles Lernprogramm eingeben, das ein identifiziertes Ereignis für jeden Datenelement ausgibt. Wie vorstehend dargelegt, kann das maschinelle Lernprogramm eine Vielzahl von Ereignissen auf Grundlage der Daten identifizieren. Der Prozess 200 geht zu einem Block 235 über.
In dem Block 235 bestimmt der Server 140, ob eine Anzahl von identifizierten (z. B. ersten) Ereignissen größer oder gleich einem ersten Schwellenwert ist (wie vorstehend erörtert). Beispielsweise kann der Server 140 bei Identifizieren eines ersten Ereignisses die Anzahl von ersten Ereignisse um eins erhöhen. Der Server 140 kann dann die Anzahl von ersten Ereignisse mit dem ersten Schwellenwert vergleichen. Wenn die Anzahl von ersten Ereignissen größer oder gleich dem ersten Schwellenwert ist, geht der Prozess 200 zu einem Block 240 über. Andernfalls geht der Prozess 200 zu einem Block 255 über.
In dem Block 240 aktualisiert der Server 140 den spezifizierten Bereich auf Grundlage des ersten Ereignisses. Beispielsweise kann der Server 140 den spezifizierten Bereich erhöhen, z. B. durch Verringern des Minimalwerts und/oder Erhöhen des Maximalwerts des Fahrzeugkomponentenparameters, sodass er die Fahrzeugkomponentendaten beinhaltet, die dem ersten Ereignis zugeordnet sind. Der Prozess 200 geht zu einem Block 245 über.
In dem Block 245 aktualisiert der Server 140 die Übertragungsfunktion auf Grundlage des aktualisierten spezifizierten Bereichs. Beispielsweise kann der Server 140 die Fahrzeugumgebungsdaten, die Fahrzeugkomponentendaten und den aktualisierten spezifizierten Bereich in das erste maschinelle Lernprogramm eingeben. Das erste maschinelle Lernprogramm kann dann eine aktualisierte Übertragungsfunktion ausgeben, welche die Fahrzeugumgebungsdaten mit den Fahrzeugkomponentendaten innerhalb des aktualisierten spezifizierten Bereichs korreliert. Der Prozess 200 geht zu einem Block 250 über.
In dem Block 250 gibt der Server 140 die aktualisierte Übertragungsfunktion in ein prädiktives Schadensmodell ein. Zusätzlich kann der Server 140 ein Komponentenmodell für jede Fahrzeugkomponente 125 erzeugen und kann das Komponentenmodell in das prädiktive Schadensmodell eingeben. Der Server 140 kann einen oder mehrere virtuelle Parameter des Komponentenmodells auf Grundlage der Ausgabe aus dem prädiktiven Schadensmodell einstellen, wie vorstehend definiert. Der Server 140 kann das Komponentenmodell weiter einstellen, bis ein oder mehrere Optimierungskriterien (wie vorstehend erörtert) erfüllt sind, indem er die aktualisierte Übertragungsfunktion und aufeinanderfolgende eingestellte Komponentenmodelle in aufeinanderfolgende prädiktive Schadensmodelle eingibt, bis ein oder mehrere Optimierungskriterien erfüllt sind. Der Prozess 200 geht zu einem Block 295 über.
Nun bestimmt der Server 140 bezogen auf 2B, nach dem in 2A dargestellten Block 250, in dem Block 255, ob die Anzahl von ersten Ereignissen größer oder gleich einem zweiten Schwellenwert ist (wie vorstehend erörtert). Wenn die Anzahl von ersten Ereignissen größer oder gleich dem zweiten Schwellenwert ist, geht der Prozess 200 zu einem Block 260 über. Andernfalls geht der Prozess 200 zu einem Block 275 über.
In dem Block 260 erzeugt der Server 140 eine Ereignisübertragungsfunktion auf Grundlage des ersten Ereignisses. Die Ereignisübertragungsfunktion korreliert das erste Ereignis mit dem Datenelement für jedes erste Ereignis innerhalb eines Ereignisbereichs. Wie vorstehend dargelegt, ist der Ereignisbereich ein Bereich, der durch einen Minimal- und einen Maximalwert von Daten von Fahrzeugkomponentenparametern definiert ist, die dem ersten Ereignis zugeordnet sind. Der Server 140 kann das erste Ereignis und das Datenelement für jedes erste Ereignis in ein zweites maschinelles Lernprogramm eingeben, das die Ereignisübertragungsfunktion ausgibt. Das zweite maschinelle Lernprogramm kann im Wesentlichen dem ersten maschinellen Lernprogramm ähnlich sein, wie vorstehend erörtert. Der Prozess 200 geht zu einem Block 265 über.
In dem Block 265 erzeugt der Server 140 eine Haltbarkeitsübertragungsfunktion auf Grundlage der Ereignisfunktion und der Übertragungsfunktion. Die Haltbarkeitsübertragungsfunktion korreliert die Fahrzeugumgebungsdaten mit den Fahrzeugkomponentendaten innerhalb eines Haltbarkeitsbereichs. Beispielsweise kann der Server 140 die Ereignisübertragungsfunktion und die Übertragungsfunktion kombinieren, z. B. hinzufügen, wie vorstehend erörtert. Zudem bestimmt der Server 140 den Haltbarkeitsbereich durch Kombinieren, z. B. Hinzufügen, des spezifizierten Bereichs und des Ereignisbereichs. Der Prozess 200 geht zu dem Block 270 über. In dem Block 270 gibt der Server 140 die Haltbarkeitsübertragungsfunktion in ein prädiktives Schadensmodell ein. Zusätzlich kann der Server 140 ein Komponentenmodell für jede Fahrzeugkomponente 125 erzeugen und kann das Komponentenmodell in das prädiktive Schadensmodell eingeben. Der Server 140 kann einen oder mehrere virtuelle Parameter des Komponentenmodells auf Grundlage der Ausgabe aus dem prädiktiven Schadensmodell einstellen, wie vorstehend definiert. Der Server 140 kann das Komponentenmodell weiter einstellen, bis ein oder mehrere Optimierungskriterien (wie vorstehend erörtert) erfüllt sind, indem er die Haltbarkeitsübertragungsfunktion und aufeinanderfolgende eingestellte Komponentenmodelle in aufeinanderfolgende prädiktive Schadensmodelle eingibt, bis ein oder mehrere Optimierungskriterien erfüllt sind. Der Prozess 200 geht zu dem Block 295 über. In dem Block 275 erzeugt der Server 140 eine Ereignishüllkurve für jedes erste Ereignis. Wie vorstehend dargelegt, ist eine Ereignishüllkurve ein Verlauf von Fahrzeugumgebungsdaten und Fahrzeugkomponentendaten im Zeitverlauf. Der Server 140 kann Fahrzeugumgebungsdaten und Fahrzeugkomponentendaten, die innerhalb eines Zeitraums erfasst wurden (wie vorstehend erörtert), in die Ereignishüllkurve eingeben. Der Prozess 200 geht zu einem Block 280 über.
In dem Block 280 kann der Server 140 eine Benutzereingabe anfordern, die ein Vorliegen oder Nichtvorliegen des ersten Ereignisses spezifiziert. Beispielsweise kann der Server 140 die Anforderung und die Ereignishüllkurve an einen Benutzercomputer 145, z. B. über das Netz 135, übertragen. Der Benutzercomputer 145 kann eine HMI beinhalten, um Benutzereingaben zu erkennen und dem Benutzercomputer 145 Benutzereingabedaten bereitzustellen. Der Benutzercomputer 145 kann die Auswahl der Benutzereingabe auf Grundlage der Benutzereingabedaten bestimmen. Der Benutzercomputer 145 kann dann die Auswahl der die Benutzereingabe an den Server 140, z. B. über das Netz 135, übertragen.
In dem Block 285 bestimmt der Server 140, ob das erste Ereignis vorliegt. Beispielsweise kann der Server 140 die Benutzerauswahl von dem Benutzercomputer 145 empfangen, wie in Block 280 erörtert. In dem Fall, dass die Benutzerauswahl das Vorliegen des ersten Ereignisses spezifiziert, kann der Server 140 bestimmen, dass das erste Ereignis vorliegt. In dem Fall, dass die Benutzerauswahl das Nichtvorliegen des ersten Ereignisses spezifiziert, kann der Server 140 bestimmen, dass das erste Ereignis nicht vorliegt.
Zusätzlich oder alternativ dazu kann der Server 140 Gesundheitsdaten für die Fahrzeugkomponente 125, z. B. von dem Benutzercomputer 145 oder einem anderen Computer, empfangen. Wie vorstehend erörtert, können die Gesundheitsdaten einen DTC und/oder Garantiedaten beinhalten, die der Fahrzeugkomponente 125 zugeordnet sind. Der Server 140 kann dann die Gesundheitsdaten mit dem ersten Ereignis vergleichen. In dem Fall, dass die Gesundheitsdaten mit dem ersten Ereignis korrelieren, kann der Server 140 bestimmen, dass das erste Ereignis vorliegt. In dem Fall, dass die Gesundheitsdaten nicht mit dem ersten Ereignis korrelieren, kann der Server 140 bestimmen, dass das erste Ereignis nicht vorliegt. Wenn das erste Ereignis vorliegt, kehrt der Prozess 200 zu dem Block 240 zurück. Andernfalls geht der Prozess 200 zu einem Block 290 über.
In dem Block 290 gibt der Server 140 die Übertragungsfunktion in ein prädiktives Schadensmodell ein. Zusätzlich kann der Server 140 ein Komponentenmodell für jede Fahrzeugkomponente 125 erzeugen und kann das Komponentenmodell in das prädiktive Schadensmodell eingeben. Der Server 140 kann einen oder mehrere virtuelle Parameter des Komponentenmodells auf Grundlage der Ausgabe aus dem prädiktiven Schadensmodell einstellen, wie vorstehend definiert. Der Server 140 kann das Komponentenmodell weiter einstellen, bis ein oder mehrere Optimierungskriterien (wie vorstehend erörtert) erfüllt sind, indem er die Übertragungsfunktion und aufeinanderfolgenden eingestellten Komponentenmodelle in aufeinanderfolgende prädiktive Schadensmodelle eingibt, bis ein oder mehrere Optimierungskriterien erfüllt sind. Der Prozess 200 geht zu einem Block 295 über.
In dem Block 295 bestimmt der Server 140 die Leistung einer virtuellen Komponente, die gemäß dem eingestellten Komponentenmodell konstruiert ist. Beispielsweise kann der Server 140 das eingestellte Komponentenmodell in ein Fahrzeugdynamikmodell (wie vorstehend erörtert) eingeben, das Leistungsdaten für eine virtuelle Komponente 125 ausgibt. Durch Eingeben der virtuellen Komponente 125 in das Fahrzeugdynamikmodell kann der Server 140 die virtuelle Komponente 125 in einer Vielzahl von unterschiedlichen (simulierten und/oder tatsächlichen) Umgebungen und Fahrzeugnutzungsszenarien testen, die das prädiktive Schadensmodell ergänzen. Der Prozess 200 endet nach dem Block 295.
Im hier verwendeten Sinne bedeutet der Ausdruck „im Wesentlichen“, dass eine Form, eine Struktur, ein Maß, eine Menge, eine Zeit usw. aufgrund von Mängeln bei Materialien, Bearbeitung, Herstellung, Datenübertragung, Berechnungszeit usw. von einer/einem genauen beschriebenen Geometrie, Entfernung, Maß, Menge, Zeit usw. abweichen kann.
Im Allgemeinen können die beschriebenen Rechensysteme und/oder -vorrichtungen ein beliebiges aus einer Reihe von Computerbetriebssystemen einsetzen, einschließlich unter anderem Versionen und/oder Varianten der Anwendung Ford Sync®, der Middleware AppLink/Smart Device Link, des Betriebssystems Microsoft Automotive®, des Betriebssystems Microsoft Windows®, des Betriebssystems Unix (z. B. des Betriebssystems Solaris®, vertrieben durch die Oracle Corporation in Redwood Shores, Kalifornien), des Betriebssystems AIX UNIX, vertrieben durch International Business Machines in Armonk, New York, des Betriebssystems Linux, der Betriebssysteme Mac OSX und iOS, vertrieben durch die Apple Inc. in Cupertino, Kalifornien, des BlackBerry OS, vertrieben durch die Blackberry, Ltd. in Waterloo, Kanada, und des Betriebssystems Android, entwickelt durch die Google, Inc. und die Open Handset Alliance, oder QNX® CAR Platform for Infotainment, angeboten durch QNX Software Systems. Beispiele für Rechenvorrichtungen schließen unter anderem Folgendes ein: einen Fahrzeugbordcomputer, einen Computerarbeitsplatz, einen Server, einen Desktop-, Notebook-, Laptop- oder Handheld-Computer oder ein anderes Rechensystem und/oder eine andere Rechenvorrichtung.
Computer und Rechenvorrichtungen beinhalten im Allgemeinen computerausführbare Anweisungen, wobei die Anweisungen durch eine oder mehrere Rechenvorrichtungen ausgeführt werden können, wie etwa durch die vorstehend aufgeführten. Computerausführbare Anweisungen können von Computerprogrammen kompiliert oder interpretiert werden, die unter Verwendung einer Vielfalt von Programmiersprachen und/oder -techniken erstellt werden, einschließlich unter anderem und entweder für sich oder in Kombination Java™, C, C++, Matlab, Simulink, Stateflow, Visual Basic, Java Script, Perl, HTML usw. Einige dieser Anwendungen können auf einer virtuellen Maschine zusammengestellt und ausgeführt werden, wie etwa der Java Virtual Machine, der Dalvik Virtual Machine oder dergleichen. Im Allgemeinen empfängt ein Prozessor (z. B. ein Mikroprozessor) Anweisungen, z. B. von einem Speicher, einem computerlesbaren Medium usw., und führt diese Anweisungen aus, wodurch er einen oder mehrere Prozesse durchführt, einschließlich eines oder mehrerer der hierin beschriebenen Prozesse. Derartige Anweisungen und andere Daten können unter Verwendung einer Vielfalt von computerlesbaren Medien gespeichert und übermitteln werden. Eine Datei in einer Rechenvorrichtung ist im Allgemeinen eine Sammlung von Daten, die auf einem computerlesbaren Medium, wie etwa einem Speichermedium, einem Direktzugriffsspeicher usw., gespeichert ist.
Der Speicher kann ein computerlesbares Medium (auch als prozessorlesbares Medium bezeichnet) einschließen, das ein beliebiges nicht transitorisches (z. B. greifbares) Medium einschließt, das am Bereitstellen von Daten (z. B. Anweisungen) beteiligt ist, die durch einen Computer (z. B. durch einen Prozessor eines Computers) ausgelesen werden können. Ein derartiges Medium kann viele Formen annehmen, einschließlich unter anderem nicht flüchtiger Medien und flüchtiger Medien. Zu nichtflüchtigen Medien können zum Beispiel Bild- und Magnetplatten und anderer dauerhafter Speicher gehören. Flüchtige Medien können zum Beispiel dynamischen Direktzugriffsspeicher (direct random access memory - DRAM) einschließen, der in der Regel einen Hauptspeicher darstellt. Derartige Anweisungen können durch ein Übertragungsmedium oder mehrere Übertragungsmedien übertragen werden, einschließlich Koaxialkabeln, Kupferdraht und Glasfaser, einschließlich der Drähte, aus denen ein Systembus besteht, der mit einem Prozessor einer ECU gekoppelt ist. Gängige Formen computerlesbarer Medien schließen zum Beispiel Folgendes ein: eine Diskette, eine Folienspeicherplatte, eine Festplatte, ein Magnetband, ein beliebiges anderes magnetisches Medium, eine CD-ROM, eine DVD, ein beliebiges anderes optisches Medium, Lochkarten, Lochstreifen, ein beliebiges anderes physisches Medium mit Lochmustern, einen RAM, einen PROM, einen EPROM, einen FLASH-EEPROM, einen beliebigen anderen Speicherchip oder eine beliebige andere Speicherkassette oder ein beliebiges anderes Medium, das von einem Computer gelesen werden kann.
Datenbanken, Datendepots oder andere Datenspeicher, die in dieser Schrift beschrieben sind, können verschiedene Arten von Mechanismen zum Speichern von, Zugreifen auf und Abrufen von verschiedene(n) Arten von Daten beinhalten, einschließlich einer hierarchischen Datenbank, eines Satzes von Dateien in einem Dateisystem, einer Anwendungsdatenbank in einem proprietären Format, eines relationalen Datenbankverwaltungssystems (relational database management system - RDBMS) usw. Jeder derartige Datenspeicher ist im Allgemeinen in einer Rechenvorrichtung enthalten, die ein Computerbetriebssystem einsetzt, wie etwa eines der vorstehend erwähnten, und es wird auf eine oder mehrere von vielfältigen Weisen über ein Netzwerk darauf zugegriffen. Auf ein Dateisystem kann von einem Computerbetriebssystem zugegriffen werden und es kann Dateien beinhalten, die in verschiedenen Formaten gespeichert sind. Ein RDBMS setzt im Allgemeinen die Structured Query Language (SQL) zusätzlich zu einer Sprache zum Erzeugen, Speichern, Editieren und Ausführen gespeicherter Prozeduren ein, wie etwa die vorangehend erwähnte PL/SQL-Sprache.
In einigen Beispielen können Systemelemente als computerlesbare Anweisungen (z. B. Software) auf einer oder mehreren Rechenvorrichtungen (z. B. Servern, Personal Computern usw.) umgesetzt sein, die auf diesen zugeordneten computerlesbaren Medien (z. B. Platten, Speichern usw.) gespeichert sind. Ein Computerprogrammprodukt kann derartige Anweisungen umfassen, die auf computerlesbaren Medien zum Ausführen der hier beschriebenen Funktionen gespeichert sind.
Gemäß der vorliegenden Erfindung wird ein System bereitgestellt, das einen Computer aufweist, der einen Prozessor und einen Speicher beinhaltet, wobei auf dem Speicher Anweisungen gespeichert sind, die durch den Prozessor ausführbar sind zum: Eingeben von Fahrzeugumgebungsdaten über den Betrieb einer Vielzahl von Fahrzeugen und Fahrzeugkomponentendaten für eine Fahrzeugkomponente in ein maschinelles Lernprogramm, um eine Übertragungsfunktion zu erlangen, die Fahrzeugumgebungsdaten mit Fahrzeugkomponentendaten innerhalb eines spezifizierten Bereichs von Fahrzeugkomponentenparametern korreliert; Identifizieren eines ersten Ereignisses auf Grundlage des Bestimmens, dass ein Datenelement in den Fahrzeugkomponentendaten außerhalb des spezifizierten Bereichs liegt; Aktualisieren eines prädiktiven Schadensmodells einer Fahrzeugkomponente auf Grundlage des ersten Ereignisses; und Einstellen eines virtuellen Parameters eines Komponentenmodells auf Grundlage einer Ausgabe von dem prädiktiven Schadensmodell.
Gemäß einer Ausführungsform beinhalten die Anweisungen ferner Anweisungen zum, bei Bestimmen, dass eine Anzahl von ersten Ereignissen für die Vielzahl von Fahrzeugen gleich einem Schwellenwert ist, Eingeben des ersten Ereignisses und des Datenelements für jedes erste Ereignis in ein zweites maschinelles Lernprogramm; Ausgeben einer Ereignisübertragungsfunktion, die das erste Ereignis mit den Daten der ersten Ereignisse korreliert, aus dem zweiten maschinellen Lernprogramm; Bestimmen einer Haltbarkeitsübertragungsfunktion durch Kombinieren der Übertragungsfunktion und der Ereignisübertragungsfunktion; und Aktualisieren des prädiktiven Schadensmodells auf Grundlage der Haltbarkeitsübertragungsfunktion.
Gemäß einer Ausführungsform beinhalten die Anweisungen ferner Anweisungen zum Aktualisieren des spezifizierten Bereichs derart, dass er das Datenelement für jedes erste Ereignis beinhaltet.
Gemäß einer Ausführungsform beinhalten die Anweisungen ferner Anweisungen zum, bei Bestimmen, dass eine Anzahl von ersten Ereignissen unter einem Schwellenwert liegt, Anfordern einer Benutzereingabe, die ein Vorliegen oder Nichtvorliegen des ersten Ereignisses spezifiziert.
Gemäß einer Ausführungsform beinhalten die Anweisungen ferner Anweisungen zum, bei Empfangen der Benutzereingabe, die das Vorliegen des ersten Ereignisses spezifiziert, Aktualisieren des spezifizierten Bereichs derart, dass er das Datenelement beinhaltet.
Gemäß einer Ausführungsform beinhalten die Anweisungen ferner Anweisungen zum Erzeugen einer Ereignishüllkurve, die das Datenelement der Fahrzeugkomponentendaten beinhaltet, und Bereitstellen der Ereignishüllkurve an einen Benutzercomputer.
Gemäß einer Ausführungsform beinhalten die Anweisungen ferner Anweisungen zum, bei Bestimmen, dass eine Anzahl von ersten Ereignissen über einem Schwellenwert liegt, Aktualisieren des spezifizierten Bereichs derart, dass er das Datenelement beinhaltet.
Gemäß einer Ausführungsform beinhalten die Anweisungen ferner Anweisungen zum Verringern des spezifizierten Bereichs auf Grundlage dessen, dass eine Anzahl von ersten Ereignissen kleiner oder gleich einer Untergrenze ist.
Gemäß einer Ausführungsform beinhalten die Anweisungen ferner Anweisungen zum, bei Einstellen des virtuellen Parameters des Komponentenmodells, Aktualisieren eines prädiktiven Schadensmodells eines eingestellten Komponentenmodells auf Grundlage des ersten Ereignisses und Einstellen einer virtuellen Komponente des eingestellten Komponentenmodells auf Grundlage der Ausgabe des prädiktiven Schadensmodells des eingestellten Komponentenmodells.
Gemäß einer Ausführungsform beinhalten die Anweisungen ferner Anweisungen zum Aktualisieren aufeinanderfolgender prädiktiver Schadensmodelle von aufeinanderfolgenden eingestellten Komponentenmodellen auf Grundlage des ersten Ereignisses, bis ein Optimierungskriterium für den virtuellen Parameter erfüllt ist.
Gemäß einer Ausführungsform beinhalten die Anweisungen ferner Anweisungen zum Eingeben des eingestellten Komponentenmodells in ein Fahrzeugdynamikmodell, das Leistungsdaten für die virtuelle Komponente ausgibt, die gemäß dem eingestellten Komponentenmodell konstruiert ist.
Gemäß einer Ausführungsform beinhaltet das Fahrzeugdynamikmodell ein Modell einer Vielzahl von Straßensegmenten und beinhalten die Leistungsdaten Daten der virtuelle Komponenten, die in jedem Straßensegment betrieben wird.
Gemäß einer Ausführungsform beinhaltet das Fahrzeugdynamikmodell ein Modell einer Vielzahl von Umgebungsbedingungen und beinhalten die Leistungsdaten Daten der virtuellen Komponente, die bei der Vielzahl von Umgebungsbedingungen betrieben wird.
Gemäß einer Ausführungsform beinhalten die Anweisungen ferner Anweisungen zum, bei Erkennen eines Diagnosefehlercodes, welcher der Fahrzeugkomponente zugeordnet ist, Korrelieren des ersten Ereignisses mit dem Diagnosefehlercode und Aktualisieren des spezifizierten Bereichs derart, dass er das Datenelement beinhaltet.
Gemäß einer Ausführungsform beinhalten die Anweisungen ferner Anweisungen zum, bei Bestimmen, dass eine Anzahl von ersten Ereignissen nach einer vorbestimmten Zeit gleich null ist, Erhöhen des spezifizierten Bereichs.
Gemäß einer Ausführungsform erzeugt die Ausgabe des prädiktiven Schadensmodells Daten, die Spannungen der virtuellen Komponente angeben.
Gemäß einer Ausführungsform beinhalten die Fahrzeugumgebungsdaten Straßendaten, Wetterdaten, Verkehrsdichtedaten, Fahrzeugleistungsdaten und Benutzereingabedaten.
Gemäß der vorliegenden Erfindung beinhaltet ein Verfahren: Eingeben von Fahrzeugumgebungsdaten über den Betrieb einer Vielzahl von Fahrzeugen und Fahrzeugkomponentendaten für eine Fahrzeugkomponente in ein maschinelles Lernprogramm, um eine Übertragungsfunktion zu erlangen, die Fahrzeugumgebungsdaten mit Fahrzeugkomponentendaten innerhalb eines spezifizierten Bereichs von Fahrzeugkomponentenparametern korreliert; Identifizieren eines ersten Ereignisses auf Grundlage des Bestimmens, dass ein Datenelement in den Fahrzeugkomponentendaten außerhalb des spezifizierten Bereichs liegt; Aktualisieren eines prädiktiven Schadensmodells einer Fahrzeugkomponente auf Grundlage des ersten Ereignisses; und Einstellen eines virtuellen Parameters eines Komponentenmodells auf Grundlage einer Ausgabe von dem prädiktiven Schadensmodell.
Gemäß einer Ausführungsform ist die vorstehende Erfindung ferner gekennzeichnet durch, bei Bestimmen, dass eine Anzahl von ersten Ereignissen für die Vielzahl von Fahrzeugen gleich einem Schwellenwert ist, Eingeben des ersten Ereignisses und des Datenelements für jedes erste Ereignis in ein zweites maschinelles Lernprogramm; Ausgeben einer Ereignisübertragungsfunktion, die das erste Ereignis mit den Daten der ersten Ereignisse korreliert, aus dem zweiten maschinellen Lernprogramm; Bestimmen einer Haltbarkeitsübertragungsfunktion durch Kombinieren der Übertragungsfunktion und der Ereignisübertragungsfunktion; und Aktualisieren des prädiktiven Schadensmodells auf Grundlage der Haltbarkeitsübertragungsfunktion.
Gemäß einer Ausführungsform ist die vorstehende Erfindung ferner gekennzeichnet durch, bei Einstellen des virtuellen Parameters des Komponentenmodells, Aktualisieren eines prädiktiven Schadensmodells eines eingestellten Komponentenmodells auf Grundlage des ersten Ereignisses und Einstellen einer virtuellen Komponente des eingestellten Komponentenmodells auf Grundlage der Ausgabe des prädiktiven Schadensmodells des eingestellten Komponentenmodells.

Claims

Verfahren, umfassend: Eingeben von Fahrzeugumgebungsdaten über den Betrieb einer Vielzahl von Fahrzeugen und Fahrzeugkomponentendaten für eine Fahrzeugkomponente in ein maschinelles Lernprogramm, um eine Übertragungsfunktion zu erlangen, die Fahrzeugumgebungsdaten mit Fahrzeugkomponentendaten innerhalb eines spezifizierten Bereichs von Fahrzeugkomponentenparametern korreliert; Identifizieren eines ersten Ereignisses auf Grundlage des Bestimmens, dass ein Datenelement in den Fahrzeugkomponentendaten außerhalb des spezifizierten Bereichs liegt; Aktualisieren eines prädiktiven Schadensmodells einer Fahrzeugkomponente auf Grundlage des ersten Ereignisses; und Einstellen eines virtuellen Parameters eines Komponentenmodells auf Grundlage einer Ausgabe aus dem prädiktiven Schadensmodell.
Verfahren nach Anspruch 1, ferner umfassend: bei Bestimmen, dass eine Anzahl von ersten Ereignissen für die Vielzahl von Fahrzeugen gleich einem Schwellenwert ist, Eingeben des ersten Ereignisses und des Datenelements für jedes erste Ereignis in ein zweites maschinelles Lernprogramm; Ausgeben einer Ereignisübertragungsfunktion, die das erste Ereignis mit den Daten der ersten Ereignisse korreliert, aus dem zweiten Programm zum maschinellen Lernen; Bestimmen einer Haltbarkeitsfunktion durch Kombinieren der Übertragungsfunktion und der Ereignisübertragungsfunktion; und Aktualisieren des prädiktiven Schadensmodells auf Grundlage der Haltbarkeitsfunktion.
Verfahren nach Anspruch 2, ferner umfassend Aktualisieren des spezifizierten Bereichs derart, dass er das Datenelement für jedes erste Ereignis beinhaltet.
Verfahren nach Anspruch 1, ferner umfassend, bei Bestimmen, dass eine Anzahl von ersten Ereignissen unter einem Schwellenwert liegt, Anfordern einer Benutzereingabe, die ein Vorliegen oder Nichtvorliegen des ersten Ereignisses spezifiziert.
Verfahren nach Anspruch 4, ferner umfassend, bei Empfangen der Benutzereingabe, die das Vorliegen des ersten Ereignisses spezifiziert, Aktualisieren des spezifizierten Bereichs derart, dass er das Datenelement beinhaltet.
Verfahren nach Anspruch 4, ferner umfassend Erzeugen einer Ereignishüllkurve, die das Datenelement der Fahrzeugkomponentendaten beinhaltet, und Anzeigen der Ereignishüllkurve an einen Benutzer.
Verfahren nach Anspruch 1, ferner umfassend Verringern des spezifizierten Bereichs auf Grundlage dessen, dass eine Anzahl von ersten Ereignissen kleiner oder gleich einer Untergrenze ist.
Verfahren nach Anspruch 1, ferner umfassend, bei Einstellen des virtuellen Parameters des Komponentenmodells, Aktualisieren eines prädiktiven Schadensmodells des eingestellten Komponentenmodells auf Grundlage des ersten Ereignisses und Einstellen einer virtuellen Komponente des eingestellten Komponentenmodells auf Grundlage der Ausgabe des prädiktiven Schadensmodells des eingestellten Komponentenmodells.
Verfahren nach Anspruch 8, ferner umfassend Aktualisieren aufeinanderfolgender prädiktiver Schadensmodelle von aufeinanderfolgenden eingestellten Komponentenmodellen auf Grundlage des ersten Ereignisses, bis ein Optimierungskriterium für den virtuellen Parameter erfüllt ist.
Verfahren nach Anspruch 1, ferner umfassend, bei Erkennen eines Diagnosefehlercodes, welcher der Fahrzeugkomponente zugeordnet ist, Korrelieren des ersten Ereignisses mit dem Diagnosefehlercode und Aktualisieren des spezifizierten Bereichs derart, dass er das Datenelement beinhaltet.
Verfahren nach Anspruch 1, ferner umfassend, bei Bestimmen, dass eine Anzahl von ersten Ereignissen nach einer vorbestimmten Zeit gleich null ist, Erhöhen des spezifizierten Bereichs.
Verfahren nach Anspruch 1, ferner umfassend, bei Bestimmen, dass eine Anzahl von ersten Ereignissen über einem Schwellenwert liegt, Aktualisieren des spezifizierten Bereichs derart, dass er das Datenelement beinhaltet.
Computer, der dazu programmiert ist, das Verfahren nach einem der Ansprüche 1-12 auszuführen.
Computerprogrammprodukt, das Anweisungen zum Ausführen des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1-12 umfasst.
Fahrzeug, das einen Computer umfasst, der dazu programmiert ist, das Verfahren nach einem der Ansprüche 1-12 auszuführen.