Probabilistische Methode zur Generierung repräsentativer Umwelt- und Fahrprofile zur Bewertung des Thermomanagements im Fahrzeug
| dc.date.accessioned | 2022-07-13T13:05:18Z | |
| dc.date.available | 2022-07-13T13:05:18Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.identifier | doi:10.17170/kobra-202206286417 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/123456789/13997 | |
| dc.language.iso | ger | ger |
| dc.rights | Namensnennung 4.0 International | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | * |
| dc.subject.ddc | 004 | |
| dc.title | Probabilistische Methode zur Generierung repräsentativer Umwelt- und Fahrprofile zur Bewertung des Thermomanagements im Fahrzeug | ger |
| dc.type | Dissertation | |
| dcterms.abstract | Das heutige Heiz- und Kühlsystem von batteriebetriebenen Fahrzeugen, bekannt auch als Thermomanagement, stellt eine komplexe Einheit aus Innenraum- und Hochvoltspeicherklimatisierung dar. Wesentliche Aspekte, wie z.B. der Kühlprozess im Sommer, der Heizprozess im Winter und die zusätzliche Kühlung der Batterie führen zur Reduzierung des Aktionsradius eines Elektrofahrzeuges. Dieser kann in vereinzelten Fällen bis zur Hälfte der verfügbaren Energiemenge betragen. Der dafür benötigte Strom kommt direkt aus der Batterie und beeinflusst dadurch die Reichweite des elektrisch betriebenen Fahrzeuges. Aus diesem Grund arbeiten viele Fahrzeughersteller, Zulieferer und Forschungseinrichtungen an neuen und optimierten Lösungen. Um diese Lösungen im Entwicklungsprozess unterstützen zu können, werden in dieser Arbeit Methoden zur Generierung von Fahr- und Umweltprofilen zur Bewertung von Thermomanagementsystemen erarbeitet. Der Schwerpunkt dieser Arbeit konzentriert sich auf die Erzeugung von Fahrprofilen auf Basis von Markovketten erster Ordnung mit ein- und zweidimensionalem Markovzustand. Übergangswahrscheinlichkeitsmatrizen spielen hierbei eine wichtige Rolle. Daher erfolgt eine detaillierte Beschreibung der Bildung solcher Matrizen. Ein wichtiger Bestandteil stellt die Aufbereitung von vorhandenen und fehlerhaften Datensätzen dar. Weiter werden verschiedene Verfahren zur Generierung von Geschwindigkeitsprofilen mit gewünschten Zieldurchschnittsgeschwindigkeiten vorgestellt. Diesem Aspekt wird eine besondere Aufmerksamkeit gewidmet. Darauf aufbauend werden zwei Verfahren zur Veränderung von gegebenen Geschwindigkeitsverteilungen vorgestellt, basierend auf der Manipulation der Übergangswahrscheinlichkeitsmatrix mit eindimensionalem Markovzustand, um Geschwindigkeitsprofile neuer repräsentativer Fahrverteilungen erzeugen zu können. Die Berücksichtigung von Umweltbedingungen im Gesamtsystem ist ein wesentlicher Aspekt, der gerne vernachlässigt wird. Ein weiteres zusätzliches Instrument ist daher die parallele Erzeugung von Umweltprofilen auf Basis von Markovketten erster Ordnung mit dreidimensionalem Markovzustand. Dafür werden die Parameter Lufttemperatur, relative Luftfeuchtigkeit und Globalstrahlung herangezogen. Umwelt- und Fahrprofile ergeben folglich eine Einheit. Ein wichtiger Anwendungsfall ist daher die Entwicklung von komplexen Thermomanagementsystemen, insbesondere das Zusammenspiel der Thermomanagementkomponenten in modernen Hybridund Elektrofahrzeugen und die Bewertung von verschiedenen Betriebsstrategien. Darüber hinaus können die vorgestellten Verfahren auch in weiteren Anwendungsbereichen außerhalb der Thermomanagementsphäre eingesetzt werden, wie z.B. in der Motoren- und Getriebeentwicklung. | ger |
| dcterms.abstract | Today’s heating and cooling system of battery-powered vehicles, also known as thermal management, represents a complex unit of interior and high-voltage storage air conditioning. Essential aspects, such as the cooling process in summer, the heating process in winter and the additional cooling of the battery lead to a reduction of the operating range of an electric vehicle. In certain cases, this can be up to half of the available energy quantity. The electricity required for this comes directly from the battery and therefore influences the range of the electrically powered vehicle. For this reason, many vehicle manufacturers, suppliers and research institutes are working on new and optimized solutions. In order to support these solutions in the development process, this thesis is working on methods for generating driving and environmental profiles for the evaluation of thermal management systems. The focus of this work is on the generation of driving cycles based on first-order Markov chains with one- and two-dimensional Markov states. Transition probability matrices play an important role in this context. Therefore a detailed description of the generation of such matrices is given. An important part is the preparation of existing and incorrect data sets. Furthermore, different methods for generating velocity profiles with desired target average velocities are presented. Special attention is paid to this aspect. Based on this, two methods for changing given speed distributions are presented, based on the manipulation of the transition probability matrix with one-dimensional Markov state, in order to be able to generate speed profiles of new representative driving distributions. The consideration of environmental conditions in the overall system is an essential aspect that is often neglected. Accordingly, a further additional instrument is the parallel generation of environmental profiles based on firstorder Markov chains with three-dimensional Markov state. The parameters air temperature, relative humidity and global radiation are used for this purpose. Environmental and driving profiles thus result in a single unit. An important application is therefore the development of complex thermal management systems, especially the interaction of thermal management components in modern hybrid and electric vehicles and the evaluation of different operating strategies. Furthermore, the presented methods can also be used in other application areas outside the thermal management sphere, such as engine and transmission development. | eng |
| dcterms.accessRights | open access | ger |
| dcterms.creator | Korablin, Johannes | |
| dcterms.dateAccepted | 2022-02-23 | |
| dcterms.extent | xiv, 117, VIII Seiten | |
| dc.contributor.corporatename | Kassel, Universität Kassel, Fachbereich Elektrotechnik / Informatik | |
| dc.contributor.referee | Brabetz, Ludwig (Prof. Dr.) | |
| dc.contributor.referee | Sick, Berhnard (Prof. Dr.) | |
| dc.subject.swd | Bewertung | ger |
| dc.subject.swd | Thermomanagement <Kraftfahrzeugtechnik> | ger |
| dc.subject.swd | Fahrzeug | ger |
| dc.subject.swd | Batterie | ger |
| dc.type.version | publishedVersion | |
| kup.iskup | false | |
| ubks.epflicht | true |
Dateien zu dieser Ressource
Das Dokument erscheint in:
-
Dissertationen [7]
Solange nicht anders angezeigt, wird die Lizenz wie folgt beschrieben: Namensnennung 4.0 International