In dieser Dissertation wird ein adaptives semiphysikalisches Simulationsmodell der Kraftfahrzeugdynamik entworfen. Dabei steht nicht die absolute Genauigkeit des Fahrzeugmodells im Vordergrund, sondern es wird ein Kompromiss zwischen der Genauigkeit des Modells und dem Bedarf an Rechenzeit und Speicherplatz angestrebt. Komplexe nichtlineare dynamische Teilmodelle des Kraftfahrzeugs werden mit Hilfe dynamischer neuronaler Netze modelliert. Zur Adaption des Fahrzeugmodells an die sich während des Fahrbetriebes ändernden Umweltbedingungen werden nichtlineare Beobachter eingesetzt. Durch die Integration der neuronalen Netze und der Beobachter in das physikalische Fahrzeugmodell entsteht ein adaptives semiphysikalisches Simulationsmodell der Kraftfahrzeugdynamik, welches auf einer echtzeitfähigen Hardware in einem Versuchsfahrzeug implementiert wird. Mit diesem Fahrzeugmodell wird das dynamische Fahrzeugverhalten offline simuliert und analysiert, und es wird der aktuelle Fahrzustand online im normalen Fahrbetrieb berechnet.
Adaptive semiphysikalische Echtzeitsimulation der Kraftfahrzeugdynamik im bewegten Fahrzeug
2001
180 Seiten, 94 Bilder, 16 Tabellen, 144 Quellen
Hochschulschrift
Deutsch
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