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Automated and virtual optimization of race-track simulation parameters on the power-train test bench
(2023) Schilling, Jannes; Wilmsen, Jan-Michael; Reuss, Hans-Christian; Schmidt, Henrik; Prokop, Günther
This paper focuses on powertrain test benches (PTB) in motorsports applications. In this case, a real powertrain is coupled with a virtual environment on the PTB to emulate mechanical loads experienced during racetrack driving. We utilize a Digital Twin of the PTB (a combination of the PTBs’ virtual environment, a powertrain model and a testbed model) to reduce setup time and allow offline virtual environment parameterization. The simulation models of the virtual environment may not always provide accurate representations due to unknown parameters or simplifications made to meet real-time requirements. Consequently, there are discrepancies between PTB and vehicle measurements. This paper aims to minimize such differences with a novel parame-ter optimization method.
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Comparison of driver models for powertrain test benches using a digital twin
(2023) Schilling, Jannes; Wilmsen, Jan-Michael; Nitschke, Paul; Reuss, Hans-Christian
Open Access
Parametrierung und Optimierung eines Fahrreglers mittels virtuellem Antriebsstrangprüfstand
(2022) Veith, Jan-Michael; Schilling, Jannes
Heutzutage kann ein Großteil der Fahrzeugkomponenten und -funktionen, welche nicht am Prüfstand real aufgebaut sind, durch Simulationsmodelle realitätsnah abgebildet werden. Damit können komplexe Fahrmanöver am Prüfstand dargestellt werden, um die Anzahl an Prototypenfahrzeugen reduziert zu können. Einen essenziellen Beitrag zur Qualität der Messergebnisse liefert die Simulation des Fahrers, bestehend aus Quer- und Längsregler. Grundlage für einen realitätsnahen Fahrregler bildet eine umfangreiche Parametrierung. Um diese Parametrierung vornehmen zu können, muss der Prüfstandsingenieur Wissen über die Dynamik des Gesamtsystems haben und ist damit auf einen aufgebauten Prüfling am Prüfstand angewiesen. Mit dieser Arbeit soll eine virtuelle Prüfstandsumgebung bereitgestellt werden, welche die Systemdynamik durch Antriebsstrangersatzmodelle im Vorfeld oder zu Beginn der Inbetriebnahme des Prüflaufes abbildet. Die virtuelle Prüfstandsumgebung setzt sich aus den Simulationsmodellen der Realfahrtsimulation des Prüfstands und den Antriebstrangersatzmodellen zusammen. Diese werden physikalisch, datenbasiert (Maschinelles Lernen), oder hybrid modelliert. Das Training der datenbasierten Modelle beruht auf standardisierten Manövern, welche als Teil der Inbetriebnahme gefahren werden. Die virtuelle Prüfstandsumgebung ermöglicht eine Verkürzung der Inbetriebnahmezeit des Prüfstands, optimierte Parametersätze und bildet die Grundlage für die virtuelle Weiterentwicklung des Fahrreglers.