Modellgestützte Entwicklung eines Multi-Mode-Getriebes für einen plug-in-hybrid-elektrischen Antriebsstrang

Modellgestützte Entwicklung eines Multi-Mode-Getriebes für einen plug-in-hybrid-elektrischen Antriebsstrang von Geng,  Stefan
Plug-in-hybrid-elektrische Fahrzeuge kombinieren einen emissionsarmen Fahrbetrieb mit den Vorteilen konventionell angetriebener Fahrzeuge hinsichtlich der Reichweite und Betankung. Ausschlaggebend für die Kraftstoffsparsamkeit solcher Fahrzeuge ist unter anderem die Konfiguration von Getriebe, Verbrennungs- und Elektromotor im Antriebsstrang. Antriebsstrangkonfigurationen mit Multi-Mode-Getriebe ermöglichen die Umschaltung zwischen verschiedenen Kopplungen von Verbrennungs- und Elektromotor, wodurch sich gegenüber einer festen Kopplung zusätzliche Kraftstoffeinsparungen erzielen lassen. Diese Arbeit beschreibt eine Systematik zur modellgestützten Entwicklung von Multi-Mode-Getrieben und der dazugehörigen Steuer- und Regelalgorithmen. Grundlage hierfür ist ein Ansatz zur Antriebsstrang- und Getriebemodellierung, bei dem sich der Detaillierungsgrad der Modelle an die jeweiligen Entwicklungsaufgaben anpassen lässt. Die Systematik wird zur Entwicklung eines Funktionskonzepts angewendet, das als Basis für die konstruktive Entwicklung eines neuen Multi-Mode-Getriebes dient. Für das hieraus resultierende Getriebe werden entsprechende Steuer- und Regelalgorithmen sowie eine übergeordnete Betriebsstrategie zur Gang- und Betriebsmodusauswahl entwickelt. Darüber hinaus erfolgt eine modellgestützte Bewertung des potenziellen Kraftstoffverbrauchs, bei der Wirkungsgradmessungen eines entsprechenden Getriebeprototyps berücksichtigt werden.
Aktualisiert: 2023-06-22
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Modellgestützte Entwicklung eines Multi-Mode-Getriebes für einen plug-in-hybrid-elektrischen Antriebsstrang

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Plug-in-hybrid-elektrische Fahrzeuge kombinieren einen emissionsarmen Fahrbetrieb mit den Vorteilen konventionell angetriebener Fahrzeuge hinsichtlich der Reichweite und Betankung. Ausschlaggebend für die Kraftstoffsparsamkeit solcher Fahrzeuge ist unter anderem die Konfiguration von Getriebe, Verbrennungs- und Elektromotor im Antriebsstrang. Antriebsstrangkonfigurationen mit Multi-Mode-Getriebe ermöglichen die Umschaltung zwischen verschiedenen Kopplungen von Verbrennungs- und Elektromotor, wodurch sich gegenüber einer festen Kopplung zusätzliche Kraftstoffeinsparungen erzielen lassen. Diese Arbeit beschreibt eine Systematik zur modellgestützten Entwicklung von Multi-Mode-Getrieben und der dazugehörigen Steuer- und Regelalgorithmen. Grundlage hierfür ist ein Ansatz zur Antriebsstrang- und Getriebemodellierung, bei dem sich der Detaillierungsgrad der Modelle an die jeweiligen Entwicklungsaufgaben anpassen lässt. Die Systematik wird zur Entwicklung eines Funktionskonzepts angewendet, das als Basis für die konstruktive Entwicklung eines neuen Multi-Mode-Getriebes dient. Für das hieraus resultierende Getriebe werden entsprechende Steuer- und Regelalgorithmen sowie eine übergeordnete Betriebsstrategie zur Gang- und Betriebsmodusauswahl entwickelt. Darüber hinaus erfolgt eine modellgestützte Bewertung des potenziellen Kraftstoffverbrauchs, bei der Wirkungsgradmessungen eines entsprechenden Getriebeprototyps berücksichtigt werden.
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Plug-in-hybrid-elektrische Fahrzeuge kombinieren einen emissionsarmen Fahrbetrieb mit den Vorteilen konventionell angetriebener Fahrzeuge hinsichtlich der Reichweite und Betankung. Ausschlaggebend für die Kraftstoffsparsamkeit solcher Fahrzeuge ist unter anderem die Konfiguration von Getriebe, Verbrennungs- und Elektromotor im Antriebsstrang. Antriebsstrangkonfigurationen mit Multi-Mode-Getriebe ermöglichen die Umschaltung zwischen verschiedenen Kopplungen von Verbrennungs- und Elektromotor, wodurch sich gegenüber einer festen Kopplung zusätzliche Kraftstoffeinsparungen erzielen lassen. Diese Arbeit beschreibt eine Systematik zur modellgestützten Entwicklung von Multi-Mode-Getrieben und der dazugehörigen Steuer- und Regelalgorithmen. Grundlage hierfür ist ein Ansatz zur Antriebsstrang- und Getriebemodellierung, bei dem sich der Detaillierungsgrad der Modelle an die jeweiligen Entwicklungsaufgaben anpassen lässt. Die Systematik wird zur Entwicklung eines Funktionskonzepts angewendet, das als Basis für die konstruktive Entwicklung eines neuen Multi-Mode-Getriebes dient. Für das hieraus resultierende Getriebe werden entsprechende Steuer- und Regelalgorithmen sowie eine übergeordnete Betriebsstrategie zur Gang- und Betriebsmodusauswahl entwickelt. Darüber hinaus erfolgt eine modellgestützte Bewertung des potenziellen Kraftstoffverbrauchs, bei der Wirkungsgradmessungen eines entsprechenden Getriebeprototyps berücksichtigt werden.
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Plug-in-hybrid-elektrische Fahrzeuge kombinieren einen emissionsarmen Fahrbetrieb mit den Vorteilen konventionell angetriebener Fahrzeuge hinsichtlich der Reichweite und Betankung. Ausschlaggebend für die Kraftstoffsparsamkeit solcher Fahrzeuge ist unter anderem die Konfiguration von Getriebe, Verbrennungs- und Elektromotor im Antriebsstrang. Antriebsstrangkonfigurationen mit Multi-Mode-Getriebe ermöglichen die Umschaltung zwischen verschiedenen Kopplungen von Verbrennungs- und Elektromotor, wodurch sich gegenüber einer festen Kopplung zusätzliche Kraftstoffeinsparungen erzielen lassen. Diese Arbeit beschreibt eine Systematik zur modellgestützten Entwicklung von Multi-Mode-Getrieben und der dazugehörigen Steuer- und Regelalgorithmen. Grundlage hierfür ist ein Ansatz zur Antriebsstrang- und Getriebemodellierung, bei dem sich der Detaillierungsgrad der Modelle an die jeweiligen Entwicklungsaufgaben anpassen lässt. Die Systematik wird zur Entwicklung eines Funktionskonzepts angewendet, das als Basis für die konstruktive Entwicklung eines neuen Multi-Mode-Getriebes dient. Für das hieraus resultierende Getriebe werden entsprechende Steuer- und Regelalgorithmen sowie eine übergeordnete Betriebsstrategie zur Gang- und Betriebsmodusauswahl entwickelt. Darüber hinaus erfolgt eine modellgestützte Bewertung des potenziellen Kraftstoffverbrauchs, bei der Wirkungsgradmessungen eines entsprechenden Getriebeprototyps berücksichtigt werden.
Aktualisiert: 2023-03-16
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