Online-Methoden zur effizienten Vermessung von statistischen und dynamischen Verbrennungsmotormodellen

Produktbeschreibung

Die vorliegende Arbeit behandelt neue Methoden zur Reduktion des Modellierungsaufwandes und der Vermessungszeit an Motorenprüfständen. Hierfür wird eine iterative, aktiv lernende Methodik entwickelt, die erlaubt, sowohl das stationäre als auch dynamische Verhalten mit lokalen und globalen Modellen zu beschreiben. Mithilfe einer daten- und modellbasierten Messplanadaption unter Berücksichtigung von konkaven lokalen und globalen Variationsräumen sowie optimierten Stellgrößen wird der Aufwand und Umfang reduziert. Aus den daraus gemessenen Daten werden iterativ Modelle identifiziert, welche in relevanten Bereichen eine hohe Güte haben. Um die Anwendbarkeit der Methodik zu erhöhen und die benötigten Benutzereingriffe zu reduzieren, werden zusätzlich Methoden zur Anpassung der Modellstruktur entwickelt. Dadurch kann die erreichbare Modellgüte erhöht und Annahmen zur Vorausbestimmung der Modellstruktur vermieden werden. Die Anwendung der Online-Methodik wird exemplarisch für verschiedene statische und dynamische Beispiele vorgestellt.

Keywords: Kowalczyk, Vermessung, Verbrennungsmotoren, Statisch, Dynamisch, Online-Methoden, Versuchsplanung, Aktives Lernen, Konkaver Variationsraum, Modellbildung, Optimierung, Kowalczyk, Vermessung, Verbrennungsmotoren, Statisch, Dynamisch, Online-Methoden, Versuchsplanung, Aktives Lernen, Konkaver Variationsraum, Modellbildung, Optimierung