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Faculty / Organisational entity
Die Simulation von Prüfständen und insbesondere von Baugruppen und Gesamtfahrzeugen auf Prüfständen durch Kopplung von Mehrkörpersimulation mit Modellen für Regelung und Aktuatorik leistet einen wesentlichen Beitrag zur Entwicklungszeitverkürzung. In diesem Beitrag wird ein Kooperationsprojekt vorgestellt, in dem ein Co- Simulationsmodell für die beweglichen Massen sowie die Regelung und Hydraulik eines Gesamtfahrzeugprüfstands erstellt wurde. Es wird sowohl auf die Validierung des Fahrzeugmodells durch Straßenmessungen als auch auf die Identifikation und Validierung des Prüfstandsmodells einschließlich Servohydraulik und Regelung eingegangen.
Forderungen nach kürzeren Entwicklungszyklen bei gleichzeitig höherer Produktqualität führen in allen Bereichen der Nutzfahrzeugtechnik und insbesondere auch bei Baumaschinen zum verstärkten Einsatz von Simulationssoftware. Um in diesem Sinne Lebensdauerberechnungen durchführen zu können, sind jedoch genaue Kenntnisse über die im Kundeneinsatz auftretenden Betriebslasten und Beanspruchungen erforderlich. Für deren Ermittlung hat der Baumaschinenhersteller VOLVO Construction Equipment einen Mobilbagger umfassend mit Messtechnik ausgestattet, die neben den mechanischen Belastungen an der Arbeitsausrüstung auch wesentliche Kenndaten des Hydrauliksystems und des Fahrantriebs erfasst. Dieser Messbagger wurde bereits bei unterschiedlichen Kunden in Europa eingesetzt. Der Artikel beschreibt die methodische Vorgehensweise zur Verarbeitung der erfassten Daten und zur Generierung von repräsentativen Nutzungsprofilen am Beispiel der mechanischen Belastungen an der Arbeitseinrichtung, die im Wesentlichen vom Fraunhofer Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik (ITWM) erarbeitet wurde.
Bei der Erprobung sicherheitsrelevanter Bauteile von Nutzfahrzeugen steht man vor der Aufgabe, die sehr vielfältige Belastung durch die Kunden abschätzen zu müssen und daraus ein Prüfprogramm für die Bauteile abzuleiten, das mehreren gegenläufigen Anforderungen gerecht werden muss: Das Programm muss scharf genug sein, damit bei erfolgreicher Prüfung ein Ausfall im Feld im Rahmen eines bestimmungsgemäßen Gebrauchs ausgeschlossen werden kann, es soll aber nicht zu einer Überdimensionierung der Bauteile führen, und es soll mit relativ wenigen Bauteilversuchen eine ausreichende Aussagesicherheit erreicht werden. Wegen der hohen Anforderungen bzgl. Sicherheit müssen bei der klassischen statistischen Vorgehensweise – Schätzen der Verteilung der Kundenbeanspruchung aus Messdaten, Schätzen der Verteilung der Bauteilfestigkeit aus Versuchsergebnissen und Ableiten einer Ausfallwahrscheinlichkeit – die Verteilungen in den extremen Rändern bekannt sein. Dazu reicht aber das Datenmaterial in der Regel bei weitem nicht aus. Bei der klassischen „empirischen“ Vorgehensweise werden Kennwerte der Beanspruchung und der Festigkeit verglichen und ein ausreichender Sicherheitsabstand gefordert. Das hier vorgeschlagene Verfahren kombiniert beide Methoden, setzt dabei die Möglichkeiten der statistischen Modellierung soweit aufgrund der Datenlage vertretbar ein und ergänzt die Ergebnisse durch empirisch begründete Sicherheitsfaktoren. Dabei werden bei der Lastfestlegung die im Versuch vorhandenen Möglichkeiten berücksichtigt. Hauptvorteile dieses Verfahrens sind a) die Transparenz bzgl. der mit statistischen Mitteln erreichbaren Aussagen und des Zusammenspiels zwischen Lastermittlung und Versuch und b) die Möglichkeit durch entsprechenden Aufwand bei Messungen und Erprobung die empirischen zugunsten der statistischen Anteile zu reduzieren.
In the ground vehicle industry it is often an important task to simulate full vehicle models based on the wheel forces and moments, which have been measured during driving over certain roads with a prototype vehicle. The models are described by a system of differential algebraic equations (DAE) or ordinary differential equations (ODE). The goal of the simulation is to derive section forces at certain components for a durability assessment. In contrast to handling simulations, which are performed including more or less complex tyre models, a driver model, and a digital road profile, the models we use here usually do not contain the tyres or a driver model. Instead, the measured wheel forces are used for excitation of the unconstrained model. This can be difficult due to noise in the input data, which leads to an undesired drift of the vehicle model in the simulation.
Die Erprobung neuer Fahrzeugachsen oder Achsvarianten auf Basis von Lastdaten aus dem Fahrbetrieb erfolgt meist mit Hilfe komplexer mehrkanaliger Prüfstände. Bei solchen Erprobungen sollen im Allgemeinen die im Fahrbetrieb gemessenen Radnabenkräfte und Momente vom Prüfstand reproduziert werden. Aufgrund der komplexen Wechselwirkungen zwischen Prüfling und Prüfmaschine stellt sich bei jedem neuen Konzept die Frage, ob der gewünschte Test mit einem vorgegebenen Prüfsystemaufbau durchführbar ist, bzw. welche Konfiguration des Prüfsystems für den geplanten Test geeignet erscheint. In dieser Arbeit wird die Modellierung eines neuartigen Achsprüfsystemkonzeptes beschrieben, das auf zwei Hexapoden basiert. Die Modellierung umfasst neben der geometrischen Anordnung des Prüfsystems auch die Hydraulik sowie den internen Controller. Das Prüfsystemmodell wurde als so genanntes Template innerhalb des Fahrzeugsimulationsprogramms ADAMS/Car entwickelt und kann mit verschiedenen Achsmodellen zu einem Gesamtsystem gekoppelt werden. An diesem Gesamtmodell können alle am realen Prüfsystem auftretenden Arbeitsschritte wie Controllereinstellung, Drive-File-Iteration und Simulation durchgeführt werden. Geometrische oder hydraulische Parameter können auf einfache Weise geändert werden, um eine optimale Anpassung des Prüfsystems an den Prüfling und die vorgegebenen Lastdaten zu ermöglichen. Das im Rahmen des Projektes entwickelte Modell unterstützt und begleitet einerseits die Einführung des neuen Achsprüfsystemkonzeptes und kann andererseits zur virtuellen Vorbereitung von Testläufen eingesetzt werden. Am Beispiel einer Vorder- und einer Hinterachse wird die allgemeine Vorgehensweise erläutert und die neuen Möglichkeiten aufgezeigt, die sich durch die Prüfsystemsimulation ergeben.
Testing a new suspension based on real load data is performed on elaborate multi channel test rigs. Usually wheel forces and moments measured during driving maneuvers are reproduced on the rig. Because of the complicated interaction between rig and suspension each new rig configuration has to prove its efficiency with respect to the requirements and the configuration might be subject to optimization. This paper deals with modeling a new rig concept based on two hexapods. The real physical rig has been designed and meanwhile built by MOOG-FCS for VOLKSWAGEN. The aim of the simulation project reported here was twofold: First the simulation of the rig together with real VOLKSWAGEN suspension models at a time where the design was not yet finalized was used to verify and optimize the desired properties of the rig. Second the simulation environment was set up in a way that it can be used to prepare real tests on the rig. The model contains the geometric configuration as well as the hydraulics and the controller. It is implemented as an ADAMS/Car template and can be combined with different suspension models to get a complete assembly representing the entire test rig. Using this model, all steps required for a real test run such as controller adaptation, drive file iteration and simulation can be performed. Geometric or hydraulic parameters can be modified easily to improve the setup and adapt the system to the suspension and the load data.
In this paper, the model of Köttgen, Barkey and Socie, which corrects the elastic stress and strain tensor histories at notches of a metallic specimen under non-proportional loading, is improved. It can be used in connection with any multiaxial s -e -law of incremental plasticity. For the correction model, we introduce a constraint for the strain components that goes back to the work of Hoffmann and Seeger. Parameter identification for the improved model is performed by Automatic Differentiation and an established least squares algorithm. The results agree accurately both with transient FE computations and notch strain measurements.
In this article, we consider the quasistatic boundary value problems of linear elasticity and nonlinear elastoplasticity, with linear Hooke’s law in the elastic regime for both problems and with the linear kinematic hardening law for the plastic regime in the latter problem. We derive expressions and estimates for the difference of the solutions of both models, i.e. for the stresses, the strains and the displacements. To this end, we use the stop and play operators of nonlinear functional analysis. Further, we give an explicit example of a homotopy between the solutions of both problems.
This contribution presents a model reduction method for nonlinear problems in structural mechanics. Emanating from a Finite Element model of the structure, a subspace and a lookup table are generated which do not require a linearisation of the equations. The method is applied to a model created with commercial FEM software. In this case, the terms describing geometrical and material nonlinearities are not explicitly known.
Safety and reliability requirements on the one side and short development cycles, low costs and lightweight design on the other side are two competing aspects of truck engineering. For safety critical components essentially no failures can be tolerated within the target mileage of a truck. For other components the goals are to stay below certain predefined failure rates. Reducing weight or cost of structures often also reduces strength and reliability. The requirements on the strength, however, strongly depend on the loads in actual customer usage. Without sufficient knowledge of these loads one needs large safety factors, limiting possible weight or cost reduction potentials. There are a lot of different quantities influencing the loads acting on the vehicle in actual usage. These ‘influencing quantities’ are, for example, the road quality, the driver, traffic conditions, the mission (long haulage, distribution or construction site), and the geographic region. Thus there is a need for statistical methods to model the load distribution with all its variability, which in turn can be used for the derivation of testing specifications.