Koppelung von Kühlsystem-Simulation und Fahrzeug

Kühlsystementwicklung und Fahrzeugbetrieb State of the Art

Die Entwicklung von Fahrzeugkühlsystem, Fahrzeugklimatisierung und Kühlungskomponenten erfolgt heutzutage weitgehend zeitlich seriell. Basierend auf den Ergebnissen der thermodynamischen Simulation werden Prototypen gebaut und auf Prüfständen und in Versuchsfahrzeugen getestet. Die Messergebnisse stehen oftmals erst nach einigen Wochen zur Verfügung wenn der Versuchsträger längst abgerüstet ist und offene Fragen nicht mehr geklärt werden können. Gleichzeit stehen die Ergebnisse der Messungen erst zeitverzögert für eine Implementierung und Weiterentwicklung der Simulation zur Verfügung.

Bei Fahrzeugen in Kundenhand werden auftretender Verschleiß, Minderleistung der Kühlanlage und Schäden am Kühlsystem oft erst dann erkannt wenn das Fahrzeug liegen bleibt oder zufälligerweise im Service ist. Eine prophylaktische Wartung zur Schadensvermeidung ist oft nicht mehr möglich. Die Folge sind teure Folgeschäden und lange Ausfallzeiten des Fahrzeuges.

Während der Fahrt wird das Kühlsystem mit Klimaanlage nach vorgegebenen Betriebsstrategien geregelt. Da hierbei immer eine Sicherheits-Vorhaltung zu möglicherweise auftretenden kritischen Fahrzuständen gehalten werden muss, ist der summarische Energiebedarf für die Kühlung immer höher als erforderlich. Bei elektrisch angetriebenen Fahrzeugen führt dies zu einer Einbuße an der elektrischen Reichweite.

 

Digitaler Thermischer Zwilling

Mit dem Begriff „Digitaler Thermischer Zwilling“ beschreiben wir die Echtzeit-Koppelung der thermodynamischen Fahrzeugsimulation mit den Zustandsgrößen während dem Fahrzeugbetrieb. In Kombination mit KI-basierte Analysemethoden und prädiktiven Regelungsstrategien können wir die Entwicklung des Kühlsystems effizienter gestalten und die Betriebskosten des Fahrzeuges für den Endkunden senken.

Nachfolgend erläutern wir an drei Beispielen den Einsatz des „Digitalen Thermischen Zwillings“ in der Entwicklung, in der Fahrzeugbetriebsüberwachung und der automatisierten Routenführung und Betriebsregelung von Fahrzeugen im Kundenbetrieb.

 

1. Effiziente Entwicklung: Versuchsbegleitende Simulation

Der „Digitale Thermische Zwilling“ wird als versuchsbegleitende Simulation während der Entwicklung des Kühlsystems eingesetzt. Während der Versuch läuft werden die versuchsseitigen Randbedingungen und Messergebnisse vom Prüfstand an die thermodynamische Simulation „Digitaler Thermischer Zwilling“ übergeben. In (näherungsweiser) Echtzeit können die  Messergebnisse den Simulationsergebnissen gegenübergestellt werden. Sollten Abweichungen auftreten welche die vorgegebenen Toleranzbänder verletzen, so werden Hinweise und Warnungen ausgegeben die eine zeitnahe Klärung ermöglichen solange der Versuchsaufbau noch verfügbar ist. Gleichzeitig ist hierdurch auch ein zeitnaher Abgleich und eine Adaption des Simulationsmodells möglich.

Die versuchsbegleitende Simulation reduziert die Aufwendungen signifikant, erhöht gleichzeitig die Prognosequalität der Simulation und beschleunigt den Entwicklungsprozess.

 

2. Zuverlässige Fahrzeuge: Betriebsüberwachung von Fahrzeugen auf der Straße

Die Methode des „Digitalen Thermischen Zwillings“  ist auch auf die Funktionsüberwachung von Fahrzeugen im Straßenbetrieb adaptierbar. Während der Fahrt ermöglicht die Auslesung der Fahrzeug-Zustandsgrößen einen permanenten Vergleich zu den Soll-Werten als Ergebnis einer Echtzeit-Simulation der Fahrzeugkühlung. Auftretende Abweichungen erlauben eine just-in-time Fehlererkennung mit einer resultierenden automatisierbaren Betriebsempfehlung. So kann entschieden werden, ob die aktuelle Fahrt fortgesetzt, der nachfolgende Fahrauftrag noch begonnen oder ob eine verschleißschonende Alternativ-Route gewählt wird. Außerdem können bekannte Fehler-Modes analysiert und automatisierte Reparaturaufträge und Ersatzteilbeschaffungen im Service initiiert werden (prädictive maintenance). Durch den Einsatz von KI-Methoden wird der Pool an Fehlermodes kontinuierlich erweitert und damit die Fahrzeugverfügbarkeit erhöht.

Die Betriebsüberwachung ist insbesondere für Mobilitätsdienstleister relevant, bei denen eine maximale zeitliche Verfügbarkeit der Fahrzeuge wettbewerbsrelevant ist und die jederzeit vollen Zugriff auf die Betriebsdaten ihrer Fahrzeuge haben müssen.

3. Effiziente Mobilität: Prädiktive Kühlsystemregelung

Bei autonom fahrenden Fahrzeugen eröffnet der „Digitale Thermische Zwilling“ zudem die Möglichkeit, die Kühlsystemregelung und auch die Fahrtroute an bevorstehende Umgebungs- und Verkehrsbedingungen anzupassen.  Das Kühlsystem kann dabei z.B. nach unterschiedlichen Optionen wie z.B. „Maximale Reichweite“, „Minimaler Verschleiß“ oder „Maximaler Komfort“ geregelt werden. Bevorstehende Staus oder ein Umschwung der Wetterbedingungen können prädiktiv in ihren Auswirkungen auf das Kühlsystem vorherberechnet werden. Der automatisierte Vergleich verschiedener Handlungsalternativen erlaubt die Detektion der optimalen Betriebsstrategie und Adaption der Kühlungsregelung für die anstehende Fahrstrecke.

Die Prädiktive Kühlsystemregelung senkt den Energiebedarf für Antriebskühlung und Fahrgastraumklimatisierung und erhöht damit die elektrische Reichweite. Zudem erhöht sie den Komfort für die Passagiere und senkt den Verschleiß.

Digitaler Thermischer Zwilling – Thermo-Engineering trifft KI

Für die Umsetzung des „Digitalen Thermischen Zwillings“ müssen zwei Kompetenzen zusammenkommen und sich in der Projektarbeit eng verzahnen:

  • Das Funktionsverständnis des thermodynamischen Systems mit hoch-effizienten Simulationsmethoden

und

  • Die Expertise über das Datenmanagement in Verbindung mit Methoden der Datenanalyse und Auswertung.

TheSys arbeitet für die Umsetzung des „Digitalen Thermischen Zwillings“ mit der Fa. Spicetech GmbH zusammen.

TheSys trägt die Verantwortung für die Abbildung des thermischen Systems im Fahrzeug und für die Gegenüberstellung und Bewertung von Simulationsergebnissen und Messwerten.

Spicetech übernimmt die Verantwortung für das Datenmanagement und die Datenanalyse. Durch Nutzung von KI-Methoden entstehen so für zukünftige Fahrzeuge  selbst-lernende Betriebsstrategien zur Steigerung von Reichweite und Fahrkomfort.

Gemeinsam entwickeln TheSys und Spicetech den „Digitalen Thermischen Zwilling“ für die Herausforderungen einer effizienten und nachhaltigen Mobilität der Zukunft.