Moderne Steuergeräte im Automobilbereich haben aufgrund der gestiegenen Anforderungen an das Emissionsverhalten, Komfortfunktionen und Sicherheitsaspekte einen hohen Grad an Komplexität erreicht. Damit ist auch der Umfang der Datensätze, mit deren Hilfe die Steuergeräte individuell an die Motoren und Fahrzeuge angepasst werden, stark angestiegen. Heutige Datenstände haben teilweise über 10000 Parameter. Um der steigenden Komplexität Herr zu werden, hat die IAV das System zur wissensbasierten Plausibilisierung von Datensätzen entwickelt, das IAV-MEVA. Das System hat zwei Modi, in Modus 1 'Eingabe und Pflege der Daten' wird der Wissensaufbau der Datenbank durchgeführt. In Modus 2 'Erstellung eines Referenzdatenstands und Prüfung bestehender Datenstände' wird mit den Daten in der Datenbank gearbeitet. Die gesamten Einstellparameter der Software werden in einer Datenbank gespeichert. Diese ist serverbasiert programmiert und steht allen Projektbeteiligten über das Intranet zur Verfügung. Die Menge der Einstellparameter wird in Funktionen gegliedert, für deren Bedatung jeweils Funktionsexperten verantwortlich sind, die jeden ihrer Einstellparameter mindestens einem Kriterium zuordnen, von dem dieser abhängig ist. Da ein Parameter von mehreren Kriterien abhängen kann, ergibt sich eine Menge von Kriterien-Parameter-Kombinationen. Um einen Datenstand für ein Projekt zu erzeugen, muss der Projektbearbeiter sein Projekt zu Beginn in IAV-MEVA definieren. Als Ergebnis wird ein Referenzdatenstand erstellt. Soll ein bestehender, d.h. ein vom Projektverantwortlichen von Hand erstellter Datenstand überprüft werden, so wird dieser mit dem Referenzdatenstand verglichen. Es entsteht eine Liste mit den Unterschieden, also den Unplausibilitäten zwischen bestehendem und Referenzdatenstand. Die Unterschiede werden mit dem Funktionsexperten durchgesprochen. Die Verantwortung für die Bedatung einer Funktion und aller ihrer Varianten liegt bei dem Funktionsexperten, der für das fehlerfreie Arbeiten seiner Funktion in allen Projekten verantwortlich ist. Alle relevanten Änderungen fließen zu bestimmten Meilensteinen in die Datenbank ein.
Wissensbasierte Plausibilisierung von Datensätzen
Knowledge based assurance of the plausibility of datasets
Motortechnische Zeitschrift ; 66 , Sh Automotive Electronics ; 50-53
2005
4 Seiten, 4 Bilder
Article (Journal)
German
Wissensbasierte Plausibilisierung von Datensaetzen
Automotive engineering | 2005
|Wissensbasierte Plausibilisierung von Datensaetzen
Automotive engineering | 2005
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