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Faculty / Organisational entity
Optimal control methods for the calculation of invariant excitation signals for multibody systems
(2010)
Input signals are needed for the numerical simulation of vehicle multibody systems. With these input data, the equations of motion can be integrated numerically and some output quantities can be calculated from the simulation results. In this work we consider the corresponding inverse problem: We assume that some reference output signals are available, typically gained by measurement and focus on the task to derive the input signals that produce the desired reference output in a suitable sense. If the input data is invariant, i.e., independent of the specific system, it can be transferred and used to excite other system variants. This problem can be formulated as optimal control problem. We discuss solution approaches from optimal control theory, their applicability to this special problem class and give some simulation results.
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.
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.
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.
Von sicherheitsrelevanten Bauteilen im Automobilbau verlangt man, dass beim Kunden bis zur Zeit/Strecke q0 höchstens ein Anteil p0 ausgefallen ist. Die Verifikation dieses Quantils geschieht in einer Reihe von Versuchen, bei denen die Bauteile mit einer typischen Kraft zyklisch belastet werden, bis ein gewisses, im Vorfeld festgelegtes, Schadensbild auftritt und die Anzahl Ti der Zyklen („Schwingspiele“) als Lebensdauer notiert wird. Typischerweise ist der Stichprobenumfang N dabei sehr gering (N < 10), während gleichzeitig ein extremes Quantil 0 p0 0, 1 verifiziert werden soll. Verwendet man als Lebensdauerverteilung eine Weibulloder Lognormalverteilung, so tritt in den Quantilschätzern ein deutlicher Bias auf, der beseitigt werden soll. Da es sich hierbei in der Regel um einen positiven Bias handelt, würde man Bauteile als serientauglich einstufen, obwohl sie möglicherweise deutlich unter den Vorgaben liegen. Die Berechnung von Konfidenzintervallen für Quantile geschieht über Delta-Methoden, die ebenfalls schlechte Resultate liefern (in Form einer zu geringen empirischen Signifikanz linksseiter Intervalle). Im Folgenden werden Verallgemeinerungen der Bootstrap- und Jackknife- Biaskorrektur vorgestellt, welche nicht nur versuchen den Bias zu beseitigen, sondern direkt den mittleren quadratischen Fehler des Schätzers weitestgehend zu reduzieren. Simulationsstudien zeigen, dass dies für geringe Stichprobenumfänge gelingt. Außerdem wird untersucht, inwiefern die Methode in Kombination mit der Bootstrap-Quantil-Methode einen verbesserten Intervallschätzer für Quantile liefert. Dabei werden simulierte Daten betrachtet, deren Parameter repräsentativ für Lebensdauerverteilungen von sicherheitsrelevanten Bauteilen sind.