Um die von der Gesetzgebung vorgeschriebenen CO2-Ziele zu erreichen, wird die Zahl der Plug-in-Hybrid-Elektrofahrzeuge zukünftig weiter steigen. Die Komplexität des elektrifizierten Antriebsstrangs macht es aufgrund der höheren Anzahl an Freiheitsgraden schwierig, die Fahrzeugkomponenten, die Betriebsstrategie und das Wärmemanagement zu optimieren. Im Folgenden wird die Optimierung des Thermomanagements eines HEVs bei niedrigen Umgebungstemperaturen vorgestellt. Dafür wurde ein umfassendes numerisches Fahrzeugmodell auf Basis des Opels Ampera erstellt und für zwei spezifizierte Fahrzyklen mit unterschiedlichem Leistungsbedarf (NEFZ und US06) analysiert. Durch die hohe Anzahl an Freiheitsgraden des elektrifizierten Antriebs ist die Optimierung schwierig und zeitaufwendig. Jedoch kann dieser Prozess durch die numerische Optimierung unterstützt werden. Hierfür wurde ein auf metaheuristischen Algorithmen und neuronalen Netzen basierender Optimierungsansatz entwickelt. Er wurde verwendet, um eine Betriebsstrategie zu finden, die den Kraftstoffverbrauch minimiert ohne den thermischen Komfort in der Fahrerkabine während der Aufheizphase einzuschränken. Es wird gezeigt, dass die Optimierungssoftware in der Lage ist, gute Konfigurationen in einem komplexen Suchraum mit elf Parametern mit circa 1000 Simulationsberechnungen zu finden. Es bleibt zu erwähnen, dass es sich bei den Optimierungsergebnissen um spezifische Lösungen für die beiden Fahrzyklen handelt. Die Abhängigkeit vom jeweiligen Fahrzyklus kommt durch die Unterschiede der Optimierungsergebnisse deutlich zum Ausdruck.


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    Titel :

    Numerische Optimierung elektrifizierter Antriebsstränge


    Beteiligte:

    Erschienen in:

    Erscheinungsdatum :

    2015


    Format / Umfang :

    8 Seiten, 9 Bilder, 11 Quellen




    Medientyp :

    Aufsatz (Zeitschrift)


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch




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