Primär zwei Faktoren fordern eine signifikant bessere Prognosegüte im Bereich der Passiven Sicherheit als derzeit vorliegt. Zum einen die permanent ansteigenden Anforderungen im Bereich der Passiven Sicherheit. Sowohl die steigenden gesetzlichen Anforderungen, deren globale Harmonisierung, als auch das permanente Upgraden beziehungsweise Wettrüsten der Verbraucherschutzverbände stellen immer höhere Ansprüche an die Fahrzeugstrukturen. Gleichzeitig ist die Automobilindustrie gefordert Fahrzeuge mit immer geringerem Kraftstoff- beziehungsweise Energieverbrauch, zu entwickeln um den Umwelt und Nachhaltigkeitsaspekten gerecht zu werden. Da auch aus Sicherheitsgründen dies nicht auf Kosten des Beschleunigungsvermögens geschehen kann ist einer der wesentlichsten Stellhebel der Leichtbau, der erstmal in einem Spannungsverhältnis zu den Sicherheitsanforderungen steht. Der zweite Faktor der eine bessere virtuelle Prognosegüte fordert ist die Anforderung nach kürzeren Entwicklungszeiten. Dies ermöglicht den Unternehmen schneller auf die Marktanforderungen eingehen zu können und stärkt somit die Flexibilität. Für beide Faktoren ist die Fähigkeit virtuelle Versuche durch den Einsatz von Simulation mit hoher Prognosegüte durchführen zu können von entscheidender Bedeutung. Die aktuelle Veröffentlichung beschreibt einen Ansatz mit dem wir aktuellste Technologien im Bereich der optischen Datenerfassung, konkret das dreidimensionale Scanning von Fahrzeugen vor und nach dem Crash, mit dem Stand der Technik im Bereich der Simulation kombinieren. Die grundlegende Technologie wird an BMW's erstem Nullbaugruppenfahrzeug, dem 6er Gran Coupe, demonstriert. Ein weiteres Kapitel beschreibt die numerische Sensitivierung von Modellabbildungen mit dem Fokus Themengebiete für verbesserte Modellabbildungen zu erschließen und somit eine höhere Prognosegüte zu erreichen. Dies wird anhand eines aktuellen X5 Modells und eines US-NCAP Frontcrashversuchs demonstriert.

    There are mainly two factors which demand a signicantly better virtual forecast capability for crash safetiness in the car developement process as we have today. First the steadily increasing requirements concerning passive safetiness based on legal issues and consumer demands. Simulatenously the car industry has to build cars with reduced fuel consumption to adress environmental issues and maintain the consumer demand on good propulsion. For this reason signicant lighter cars are a must. The second factor which demands a better virtual forecast capability is a reduced development time. This provides faster answers to market requirements and strengthens the companies capabilities to react on market trends. For both factors virtual testing with a very high forecast capability and conrmation only dedicated physical (hardware) testing is essential to produce successfull products. The current paper describes an approach in which we combine latest technologies in optical measurements such as 3D hardware scanning of pre and post crash cars with the latest technologies in modelling crash relevant features such as failure in material, bonding and components. The technology is presented on BMW's rst zero prototype car, the 6 series Gran Coupe. Additional presented key features are the current solver technology as well as stochastic and numerical optimization to identify major discrepancies between multiple virtual testingscenarios and physical testing.


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    Title :

    Meilensteine in der Nullbaugruppen Fahrzeugentwicklung: Erweiterte optische und numerische Methoden zur Sicherstellung der Prognosegüte virtueller Methoden für die passive Sicherheit


    Contributors:


    Publication date :

    2012


    Size :

    11 Seiten, 10 Bilder, 2 Quellen




    Type of media :

    Conference paper


    Type of material :

    Print


    Language :

    German