In modernen Automatikgetrieben erfolgt die Gangwahl nicht nur in Abhängigkeit von Drosselklappen- bzw. Fahrpedalstellungen und der Fahrgeschwindigkeit sondern auch in Abhängigkeit von zusätzlichen Parametern, wie zum Beispiel dem aktuellen Fahrwiderstand und der Fahrweise (sportlich oder verbrauchsorientiert). Diese zusätzlichen Einflußparameter werden über bestimmte, in der elektronischen Getriebesteuerung festgelegte Algorithmen gewichtet und bewertet. Die Eingangsgrößen sind jedoch immer in einer definierten Form miteinander verknüpft. Die zunehmenden Anforderungen an die Erkennung und Auswertung der zusätzlichen Einflußfaktoren steigern die Komplexität der seriellen Strukturen und die Anzahl der zu bestimmenden Parameter konventioneller Schaltprogramme. Mit Hilfe geeigneter Strukturen - eines neuronalen Netzes bzw. über geeignete Evolutionsstrategien - sollen zusätzliche Verknüpfungen und Interaktionen hergestellt werden, um die Schaltstrategie noch besser an die jeweilige Fahrsituation anzupassen. Einen Weg stellt die Umgestaltung in eine neuronale Gesamtstruktur dar, die bei gleicher Leistungsfähigkeit eine für den Anwender transparente Struktur aufweist und gleichzeitig mehrdimensionale Wirkungsbeziehungen ermöglicht. Eine weitere Neuerung stellt der Einsatz neuronaler Netze in der Fahrertyp- und Fahrsituationserkennung dar. Hierdurch werden nicht mehr absolute Größen, sondern Muster im Eingangsgrößenvektor zur Erkennung des Fahrertyps und von Fahrsituationen herangezogen, so daß die Erkennung nur unwesentlich an fahrzeugspezifischen Besonderheiten angepaßt werden muß. Somit stellen neuronale Netze eine Möglichkeit dar, die Fahrstrategie weiter zu verbessern und den Applikationsaufwand zu reduzieren.
Einsatz neuronaler Netze zur Verbesserung der Fahrstrategie bei Automatfahrzeugen
1999
15 Seiten, 10 Bilder, 5 Quellen
Conference paper
German
Einsatz neuronaler Netze zur Verbesserung der Fahrstrategie bei Automatfahrzeugen
Automotive engineering | 1999
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