Intelligente Versuchsplanung für die effiziente Vermessung von Verbrennungsmotoren
Traditionell werden Verbrennungsmotoren mit gitterförmig angeordneten Eingangsdaten vermessen. D.h. alle relevanten Eingangsgrößen wie Motordrehzahl, Einspritzmenge, etc. werden in allen Kombinationen (z.B. 8 Motordrehzahlen x 8 Einspritzmengen x 8 ...) angefahren und die zugehörigen Ausgangsgrößen wie Motormoment, Verbrauch, Abgaskomponenten gemessen. Zur Erfüllung der modernen Abgasnormen (Euro 4 und 5) und zur weiteren Verbrauchsreduzierung werden Motoren mit immer mehr Freiheitsgraden konstruiert. Diese zusätzlichen Freiheitsgrade wie z.B. Abgasrückführung, variabel verstellbarer Turbolader, Mehrfacheinspritzungen, etc. machen eine gitterförmige Vermessung des Motors in Zukunft unmöglich. Denn die Anzahl an Messstellen steigt exponentiell mit der Anzahl der Eingangsgrößen.
Thema dieser Arbeit ist die Entwicklung neuer Strategien zur Vermeidung der gitterförmigen Messmethode. Die Grundidee dabei ist, nur dort zu messen (also Informationen zu sammeln), wo dies auch "nötig" ist. Um diese Beurteilung vornehmen zu können, ist eine Modellvorstellung erforderlich. Unter anderem sollen hierfür lokal lineare und polynominale Modellansätze untersucht werden, die auch als neuronale Netze und Fuzzy-Systeme interpretiert werden können.
Diese Arbeit soll in Kooperation mit einem Hersteller oder Elektronikzulieferer der Automobilindustrie durchgeführt werden.
Bild: Eine intelligente Messstrategie sollte automatisch feststellen, dass in der rechten oberen Ecke enger gemessen werden muss, weil dort das nichtlineare Verhalten stärker ist. Damit lassen sich bei vergleichbarer Modellgüte sehr viele Messungen einsparen.