Toyota führt die Software-in-the-Loop-Simulation mit VEOS durch, der PC-basierten Simulationsplattform von dSpace.

Bei der Entwicklung seiner elektrischen Fahrzeuge setzt der japanische Automobilhersteller Toyota auf die SiL-Simulation von dSpace.

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Toyota optimiert Entwicklung elektrischer Fahrzeuge mit SiL-Simulation von dSpace

Durot Electric hat mit seiner Safety Layer Vehicle Control Unit (VCU) eine Basis für die sichere Entwicklung von Elektrofahrzeugen und mobilen Maschinen geschaffen.

Zwei Mitarbeiter von Durot Electric bereiten die Inbetriebnahme eines Kommunalfahrzeugs vor.

Mobile Automation

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Fahrzeugsteuerung mit integrierter Sicherheitsebene für die Softwareentwicklung

Dieses Beispiel für einen Premium-Firmeneintrag zeigt, wie Sie Ihr Unternehmen in unserem Branchenverzeichnis „Wer bietet was?“ darstellen können.

Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG  

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Safety / Security

Messtechnik

Fahrerassistenzsysteme / Automatisiertes Fahren

Connectivity (Bussysteme, Telekommunikation, 4G / 5G, WLAN)

Die fünf Vorteile des Produkt-Highlights und für welches Kampagnenziel es am besten geeignet ist

Produkt-Highlight Beispiel-Artikel

Die fünf Vorteile der Native Ad und für welches Kampagnenziel sie am besten geeignet ist

Extrusion

Kunststoffverarbeitung: Verfahren

Spritzgießen

Heißkanalsysteme

Kunststoffverarbeitung: Maschinen und Komponenten

Komponenten für die Kunststoffverarbeitung

Additive Fertigung

Blasformen

Compoundieren

Kunststoff-Aufbereitung

Native Ad Beispiel-Artikel

Simphera heißt die neue Simulations- und Validierungslösung für die Automobilentwicklung, die dSpace vor kurzem in den Markt eingeführt hat.

Simphera unterstützt Entwickler und Absicherungsingenieure durch die Bereitstellung von drei Lösungsbausteinen, die nahtlos ineinandergreifen.

Skalierbare Simulation und Validierung optimieren Entwicklung automatisierter Fahrzeuge

Während Sensormodelle ein wichtiger Aspekt der Simulation sind, sind sie ebenso wichtig für die Leistung des Umgebungsmodells und der darin enthaltenen Sensorfusion.

Sensormodelle als Schlüsselelement für Sensorfusion

Optimierte Debug- und Trace-Funktionen für die neue S32K3 Automotive Mikrocontrollerfamilie von NXP bietet die neue Version der UDE von PLS.

Die neue Version der Universal Debug Engine bietet mit ihren Debug-, Analyse- und Testfunktionen Unterstützung für die neue S32K3-Mikrocontroller-Serie von NXP.

Elektronische Bauelemente

UDE von PLS unterstützt NXPs S32K3-MCUs mit optimierten Debug-, Analyse- und Testfunktionen

iSYSTEM stellt eine Reihe von kostenlosen Profiler Packages für verschiedene AUTOSAR Embedded-Echtzeitbetriebssysteme vor.

Der winIDEA Analyzer von iSystem, links die aufgezeichneten Objekte und rechts deren zeitliche Korrelation.

Software / Betriebssysteme / KI

Kostenlose Packages vereinfachen AUTOSAR Entwicklung

PMS ist der innovative Hersteller von Microcontroller- Systemlösungen für die Automotive- und Automationsindustrie. PMS hat weltweite Alleinstellungsmerkmale mit dem Muti-Projekt- Entwicklungssystem PMS Universal Programming Studio und mit grafischen Programmiertools für die Programmierung in Funktionsbausteinen, Flussdiagramm und Entscheidungstabellen.

PMS Prahm Microcomputer Systeme  

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Beratung und Consulting

Dienstleistungen

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Energie-Management

Stromversorgung

Energiespeichersysteme

KFZ-Regelsysteme (Motor, Fahrwerk, Komfort, Licht, Getriebe)

Kfz-Sicherheit, aktiv

Komfort im Kfz

Messtechnik, Testlösungen, Diagnose

Hyundai Motor Company inklusive Kia Motors und Siemens planen eine Technologiepartnerschaft zur digitalen Transformation.

NX-Software und Teamcenter-Software aus dem Xcelerator-Portfolio von Siemens werden zu Standardlösungen für die Datenmanagement- und Konstruktionsumgebung der nächsten Generation von Hyundai und Kia.

Siemens kooperiert mit Hyundai und Kia

Um in der Software-dominierten Mobilität zukünftig erfolgreich agieren zu können, nimmt Bosch weitere Weichenstellungen vor.

Bosch bündelt Entwicklung für universelle Fahrzeug-Software in einer Einheit: Unter dem Dach von ETAS soll künftig die Entwicklung von anwendungsunabhängiger Software für Autos und Cloud gebündelt werden. 

Bosch bündelt Entwicklung universeller Fahrzeug-Software unter dem Dach von ETAS

Die Bosch-Tochter ETAS stellt sich als Lösungsanbieter für das Software-definierte Fahrzeug neu auf.

Die ETAS-Geschäftsführung bestehend aus dem Vorsitzenden Christoph Hartung (Mitte) sowie Götz Nigge (rechts), Executive Vice President Operations, und Günter Gromeier (links), Executive Vice President Sales, treiben die Entwicklung des Unternehmens als Lösungsanbieter für das Software-definierte Fahrzeug voran.

ETAS stellt sich neu auf

dSpace und KPIT haben auf der CES die Smart Charging Solution Suite vorgestellt und wollen damit die Entwicklung und den Test von Ladesystemen für Elektrofahrzeuge beschleunigen.

KPIT und dSpace bieten zukünftig ein Lösungspaket für die Entwicklung von Bordladegeräten und für die Durchführung von Konformitätsprüfungen an.

Messe CES

KPIT und dSpace beschleunigen den Test von Ladesystemen für E-Fahrzeuge

Das Themenspektrum der HANSER automotive reichte im vergangenen Jahr vom automatisierten Fahren über künstliche Intelligenz, Safety & Security, bis hin zur Vernetzung und alternativen Antrieben.

Die Ausgaben des Jahres 2021 der HANSER automotive enthielten spannende Artikel.

Die meistgelesenen Fachartikel der HANSER automotive 2021

Virtuelle Generierung von Lastprofilen und -kollektiven zur Entwicklung von E-Autos

Ganzheitlicher modellbasierter Simulationsansatz

Die Konzeption von Antriebssträngen und deren Komponenten ist in Zeiten diverser Antriebsstrangarchitekturen und dem Wunsch nach Modularisierung eine Herausforderung.

Die Konzeption von Antriebssträngen und deren Komponenten ist in Zeiten diverser Antriebsstrangarchitekturen und dem Wunsch nach Modularisierung eine Herausforderung. Um dieser zu begegnen, kann der virtuelle Fahrversuch bei einer agilen Auslegung des Antriebssystems und seiner Komponenten unterstützen.

Die derzeitige Entwicklung von Antriebssystemen und -komponenten ist stark von der fortschreitenden Elektrifizierung geprägt − die Vielfalt an Antriebsstrangkonfigurationen und Software-Paketen nimmt kontinuierlich zu. Gleichzeitig gibt es aufgrund der Komplexität und des Neuheitsgrads elektrifizierter Antriebsstränge im Vergleich zu konventionellen Antriebssträngen deutlich weniger hilfreiche Erfahrungswerte, die eine Grundlage für die Entwicklung bilden könnten.

Im Hinblick auf die Hardware-Komponenten sind Position und Anzahl der Elektromotoren sowie die Kapazität und Auslegung der Traktionsbatterie ausschlaggebend für die mechanischen und elektrischen Lasten. Darüber hinaus haben auch die spezifische Betriebsstrategie sowie die Fahrszenarien einen großen Einfluss auf die Lastprofile und -kollektive sämtlicher Antriebsstrangarchitekturen und -varianten. Diese bilden zugleich die Basis für die nachfolgenden Entwicklungs- und Testprozesse.

Aufgrund dieser Komplexität ist es vorteilhaft, so früh wie möglich im Entwicklungsprozess virtuelle Testfahrten durchzuführen, um eine agile Auslegung des Antriebssystems mitsamt den zugehörigen Komponenten zu ermöglichen. Hierbei leistet der Einsatz eines virtuellen Fahrzeugprototyps einen großen Beitrag zu einer kontinuierlichen Integration (Continuous Integration, CI) sowie einer effizienten Zusammenarbeit zwischen den involvierten Entwicklungsteams [1].

Um aussagekräftige Lastdaten für spätere Entwicklungsprozesse zu generieren, kann ein ganzheitlicher modellbasierter Ansatz genutzt werden. Dieser umfasst Fahrer-, Fahrzeug-, Straßen-, Verkehrs- und Umweltmodelle und ermöglicht darauf basierend eine hohe Flexibilität und Kontrolle über sämtliche Testszenarien. Bereits vorhandene Zyklus- und Belastungsprofile lassen sich weiterhin in die Szenarien einbeziehen, weil sie eine spezifische Modellreduktion darstellen. Das ist beispielsweise in Form eines Fahrzeuggeschwindigkeitsprofils umsetzbar, das aus einer bestimmten Kombination von Fahrer, Fahrzeug, Straße und Verkehr abgeleitet ist. Es birgt jedoch gleichzeitig den Nachteil der komplexen und komplizierten Anpassbarkeit an ein anderes Fahrzeug oder Szenario.

Eine offene Integrations- und Testplattform wie CarMaker ermöglicht die Durchführung des virtuellen Fahrversuchs. In diesem können Fahrzeuge mit unterschiedlichen Hardware- und Software-Konfigurationen über sämtliche Entwicklungsstufen hinweg durchgängig und reproduzierbar in verschiedenen Szenarien virtuell getestet werden. Die Flexibilität und Integrationsfähigkeit bietet eine hervorragende Grundlage für die virtuelle Generierung von Lastdaten.

Anwendungsbeispiel:  AWD Torque Vectoring

Zur Lastendatengenerierung wird ein allradgetriebenes Elektrofahrzeug mit einem Elektromotor pro Achse modelliert. Für dieses Fahrzeug kommen zwei verschiedene Torque-Vectoring-Strategien (TVS) zum Einsatz, um die Momente zwischen Vorder- und Hinterachse zu verteilen. Mögliche Einsatzzwecke dafür sind etwa eine optimale Verwendung verschiedener Elektromotoren (Bauart und Leistung) in Hinsicht auf Energieeffizienz oder die Abstimmung der Fahrdynamik in Bezug auf die gewünschte Fahrzeug-DNA des Automobilherstellers.

Die Versuche werden dafür in verschiedenen simulierten Fahrszenarien durchgeführt. Bei dem in diesem Artikel beschriebenen Anwendungsbeispiel liegt der Fokus auf der Testmethodik an sich und nicht auf der exakten und detaillierten Modellierung, Parametrierung und Kalibrierung eines bestimmten, sich auf dem Markt befindlichen Fahrzeugs.

Als Grundlage für das Anwendungsbeispiel dient ein generisches Beispielfahrzeug, das zum Standardumfang der Simulationsumgebung CarMaker gehört. Dessen Chassis orientiert sich an einem Fahrzeug aus dem Sportcoupé-Segment. Das Fahrzeuggewicht beträgt 2.200 kg bei einer maximalen Gesamtleistung von 250 kW. Jeweils ein Elektromotor mit 125 kW Leistung und einem Maximalmoment von 200 Nm treibt über ein Differenzialgetriebe eine Achse an.

Die Leistungsabgabe des Elektromotors einschließlich der Leistungselektronik wird mit einfachen Kennzahlen modelliert. Die maximale Leistung ist dabei im motorischen Betrieb höher als im generatorischen Betrieb, weil letztere über die maximale Ladeleistung der Batterie begrenzt wird. In diesem Anwendungsbeispiel ist die generatorische Leistung auf 50 Prozent der motorischen Leistung limitiert. Die Batterie wird mit einem Ersatzschaltbild modelliert [2]. Das verwendete Reifenmodell – RTTire von IPG Automotive – berechnet eine Kraft auf Basis eines Schlupffaktors und berücksichtigt darüber hinaus Nichtlinearitäten an der Haftungsgrenze [3].

Die beiden erwähnten TVS werden angewandt, um die Momente zwischen der Vorder- und Hinterachse zu verteilen. Bei einer konstanten TVS wird das gewünschte Antriebsmoment statisch im Verhältnis 1:1 zwischen Vorder- und Hinterachse verteilt. Bei einer variablen TVS wird das Fahrzeug bevorzugt durch den Heckmotor angetrieben. Falls das gewünschte Antriebsmoment das Maximalmoment des Heckmotors übersteigt, wird das fehlende Moment über den Vorderachsmotor bereitgestellt (Bild 1).

Die standardmäßige Bremskraftverteilung zwischen Vorder- und Hinterachse beträgt im Anwendungsbeispiel 2:1. Dabei kommt eine serielle Rekuperationsstrategie zum Einsatz. Die Reibbremse an beiden Achsen kommt nur dann zum Einsatz, wenn das Soll-Bremsmoment an der jeweiligen Achse das maximal mögliche Rekuperationsmoment des Elektromotors übersteigt. Bei Geschwindigkeiten unterhalb von 12,5 km/h findet keine Rekuperation statt.

Beim Testszenario Beschleunigung und Bremsung wird das Fahrzeug unter Volllast auf eine Geschwindigkeit von 100 km/h beschleunigt. Anschließend wird die Geschwindigkeit gehalten, bevor das Fahrzeug bei Geradeausfahrt zum Stillstand gebracht wird. Die Ergebnisse in Bild 2 zeigen einen Ausschnitt der Momentenverläufe. Zunächst werden beide Motoren benötigt, um die Momentenanforderung beim Beschleunigen zu erfüllen. Zum Halten der Geschwindigkeit im zweiten Abschnitt wird nur noch der Heckmotor benötigt. Bei der Verzögerung werden wiederum beide Motoren für die Rekuperation verwendet.

Im zweiten Testszenario Real Driving Emissions (RDE) fährt das Fahrzeug auf einer öffentlichen Strecke mitsamt Straßenverkehr. Die Testfahrt entspricht den aktuellen Fahrdynamikvorschriften für den Test von RDE [4]. Die Ergebnisse für die Häufigkeitsverteilungen sind in Bild 3 dargestellt.

Mit der variablen TVS wird vorwiegend die Hinterachse für den Antrieb eingesetzt. Bei Beschleunigungsphasen wird der Frontmotor hinzugeschaltet, während die Momente mit durchgängig weniger als 50 Nm vergleichsweise niedrig sind. Bei der Verzögerung kommen grundsätzlich beide Motoren zum Einsatz, sodass an der Vorderachse hauptsächlich negative Momente anliegen.

Im Testszenario Nürburgring-Nordschleife fährt das Fahrzeug, gesteuert von einem sportlich agierenden Fahrermodell, eine Runde auf der gleichnamigen Rennstrecke inklusive Anfahrvorgang. Das Fahrermodell gestattet in diesem Fall eine maximale Querbeschleunigung von 9 m/s². Die Rundenzeiten für die beiden Strategien sind nahezu identisch. Bild 4 demonstriert die Ergebnisse für die Häufigkeitsverteilungen.

Im direkten Vergleich zum vorhergegangenen RDE-Szenario sind die Belastungen auf beiden Achsen vergleichbar, weil auf der Rennstrecke meist am Leistungslimit gefahren wird. Entsprechend häufig wird dabei der Frontmotor genutzt, um maximale Beschleunigungen zu erzielen. Darüber hinaus ist ersichtlich, dass geringe und mittlere Momente vergleichsweise selten abgerufen werden.

 Mit einem ganzheitlichen modellbasierten Simulationsansatz ist es möglich, Lastdaten und Lastkollektive auf Gesamtfahrzeugsystem-Ebene zu generieren, ohne dabei auf reale Fahrzeugprototypen angewiesen zu sein. Im exemplarisch dargelegten Projekt wurden zwei TVS für ein allradgetriebenes Elektrofahrzeug implementiert, um ihren Einfluss auf die Last in verschiedenen Fahrszenarien zu untersuchen. Bei der variablen TVS wird der Vorderachsmotor hinzugeschaltet, falls das gewünschte Antriebsmoment nicht vom Heckmotor allein gestellt werden kann.

Die Ergebnisse veranschaulichen den Einfluss der TVS auf das Lastkollektiv, das durch einen frühzeitig durchgeführten virtuellen Fahrversuch herausgearbeitet werden kann. Diese Informationen sind etwa bei der Auslegung verschiedener Elektromotoren wichtig, um die Energieeffizienz zu optimieren oder die Fahrdynamik anhand der gewünschten Fahrzeug-DNA abzustimmen. Des Weiteren lässt sich bei Software-definierten Elektrofahrzeugen der Einfluss der Software auf die Komponentenauslegung frühzeitig abbilden. Für weiterführende Untersuchungen ist es möglich, reale Komponenten auf HiL-Testsystemen in die Simulationsumgebung einzubeziehen. (eck)

<a href="http://www.ipg-automotive.com" target="_blank">www.ipg-automotive.com</a>

Dr.-Ing. Steven Yan arbeitet als Business Development Manager Powertrain bei IPG Automotive. Dr. techn. Pascal Piecha ist Business Development Manager bei IPG Automotive.

[1] Ahlert, Alexander, 2022: The Future of Vehicle Development Using Virtual Prototypes and an Interconnected Software Infrastructure. 22. Internationales Stuttgarter Symposium. Proceedings. Wiesbaden: Springer Vieweg. <a href="https://doi.org/10.1007/978" target="_blank">https://doi.org/10.1007/978</a>–3–658–37009–1_16

[2] Chen, Min, and Rincon-Mora, Gabriel Alfonso, 2006. Accurate electrical battery model capable of predicting runtime and I-V performance. In: IEEE Transactions on Energy Conversion. 21(2), 504–511. <a href="https://doi.org/10.1109/TEC.2006.874229" target="_blank">https://doi.org/10.1109/TEC.2006.874229</a>

[3]  IPG Automotive, 2022: CarMaker Reference Manual Version 11.0. Karlsruhe: IPG Automotive GmbH.

[4] Commission Regulation (EU) 2017/1151.<a href="https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX" target="_blank">https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX</a>:02017R1151–20200125, last accessed 2022/08/18.

IPG Automotive GmbH  

https://www.ipg-automotive.com/de/

Ausgabenartikel

Bild 1: Qualitative Verteilung der Antriebsmomente an Vorder- und Hinterachse für eine variable TVS 

Bild 2: Momentenverläufe für variable TVS beim Beschleunigen und Bremsen

Bild 3: Betriebspunktverteilung für konstante und variable TVS im Testszenario „RDE“ 

Bild 4: Betriebspunktverteilung für konstante und variable TVS im Testszenario „Nürburgring-Nordschleife“ 

Dr. techn. Pascal Piecha ist  Business Development Manager bei IPG Automotive.

Dr.-Ing. Steven Yan arbeitet als Business Development Manager Powertrain bei IPG Automotive. 

IPG Automotive

Virtueller Fahrversuch | Elektromobilität | CarMaker | Lastdaten und Lastkollektive auf Gesamtfahrzeugsystem-Ebene ohne reale Fahrzeugprototypen

Entwicklungs-Tools | Integrations- und Testplattform

ausgabe 01/2023

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