Ein detailliertes physikalisches Simulationsmodell einer Stadtbahn, welche sowohl die Traktion als auch die Nebenverbraucher abbildet, wird benötigt, um aktuelle Fahrzeugkonzepte weiterzuentwickeln und ganz neue Fahrzeugkonzepte abzuleiten. Die detaillierte Parametrisierung eines solch komplexen und aus vielen Parametern bestehenden Modells ist herausfordernd. Die konventionelle Art, umfangreiche Experimente durchzuführen, ist nicht umsetzbar. Ziel dieser Arbeit ist es daher, in Anlehnung an Methoden aus dem Bereich des maschinellen Lernens ein alternatives Vorgehen zu entwickeln, welches auf Basis von Langzeitmessungen die Modellparameter bestimmt und dabei gänzlich auf spezifische Experimente verzichtet. Um dieses Ziel zu erreichen, wird ein Vorgehen entwickelt, welches mithilfe von datengetriebener Modellierung und Modelltraining das Modell detailliert parametrisiert. Aufgestellt wird ein umfangreiches, modular aufgebautes physikalisches Modell einer Stadtbahn. Auf Basis der Daten aus Langzeitmessungen wird dieses Modell validiert und die Modellgüte mit einem $R^2$ von 0,96 (Traktion) bzw. von 0,91 (Nebenverbraucher) als sehr hoch eingestuft. Um die Möglichkeiten des erstellten Modells aufzuzeigen, wird als Beispiel für eine Weiterentwicklung bestehender Fahrzeugkonzepte eine Anpassung des HVAC-Systems untersucht. Es zeigt sich, dass die Verwendung einer Wärmepumpe ein sehr hohes Energieeinsparpotenzial bietet. Dabei wird unter anderem neben der Betriebsphase auch die Phase der Vor- und Zwischenkonditionierung im Depot betrachtet. Als Beispiel für die Ableitung neuer Fahrzeugkonzepte wird in dieser Arbeit ein Stadtbahnkonzept mit fahrdrahtunabhängiger Energieversorgung vorgestellt. In drei Fahrzeugkonzept-Varianten werden Batterien, Brennstoffzellen und Dieselmotoren als primäre Energieversorgung untersucht und auf 42 potenziellen Stadtbahnstrecken in Deutschland simuliert. Über alle Strecken ist die Batterie-Variante mit einem Median-Energiebedarf von 1,83 kWh/km sehr effizient. Die Brennstoffzellen-Variante hat, bezogen auf regenerativ erzeugte Primärenergie, einen um den Faktor 2,4 und die Diesel-Variante einen um den Faktor 5,4 höheren Primärenergiebedarf.
Modellbasierte Weiterentwicklung von Stadtbahnfahrzeugen mit Daten aus Langzeitmessungen
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