Die Dissertation untersucht die Optimierung des Betriebsfestigkeitsauslegung und -erprobung von Fahrzeugbauteilen bezüglich der zu erwartenden Kundennutzung mithilfe von Felddaten.
Zunächst erfolgt eine Beschreibung und Evaluierung diverser Methoden zur Nutzungsdatenakquise im Kundenbetrieb, insbesondere dem aussichtsreichsten Verfahren der kontinuierlichen Anwendung von Zählalgorithmen in Steuergeräten auf Signale serienmäßiger Sensoren zur Onboard-Aufzeichnung von sogenannten „klassierten Daten“.
Um daraus gemäß Auslegungsphilosophie Festigkeitsanforderungen abzuleiten, werden Methoden zur Analyse und Transformation einer großen Menge klassierter Daten erarbeitet. Zum einen dienen die Ergebnisse zur Erstellung von kundennahen Belastungssignalen für die Prüfstanderprobung. Insbesondere wird im Rahmen von Fallbeispielen detailliert untersucht, wie sich die Erkenntnisse über die Fahrzeugnutzung im Feld auf neu zu entwickelnde Produkte mit anderen Eigenschaften übertragen lassen und wie daraus Belastungsgrößen für die Erprobung abschätzbar sind. Zum anderen wird ein heuristischer Algorithmus zur automatischen Generierung von Erprobungskursen, die mehrere anhand von Felddaten definierte Zielkollektive möglichst genau erfüllen, entwickelt.
Abschließend muss die Einhaltung der abgeleiteten Anforderungen während der praktischen Erprobung, insbesondere im Dauerfahrversuch, sichergestellt werden. Als umfassende Lösung dient ein intuitiv verständliches Fahrerleitsystem. Dieses flexibilisiert den Testkurs, indem unter Berücksichtigung des aktuellen Erprobungsfortschritts die weitere Route zur optimalen kundennahen Zielkollektiverfüllung dynamisch bestimmt wird.
Aktualisiert: 2022-06-08
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