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Doppelt hält besser

Vorteile in der E-Fahrzeugentwicklung durch Digital Twins

29. April 2021, 08:25 Uhr   |  Autor: René Honcak, Redaktion: Irina Hübner

Vorteile in der E-Fahrzeugentwicklung durch Digital Twins
© ASAP | Gorodenkoff | Shutterstock

Bei E-Fahrzeugen ist neben der Leistung vor allem die Reichweite essenziell. In einem aktuellen Projekt arbeitet die ASAP-Gruppe deshalb an der Reichweiten- und Betriebszustandsvorhersage für E-Fahrzeuge mittels Digital Twins.

Für den flächendeckenden Erfolg der Elektromobilität sind schnelle Fortschritte auf dem Gebiet der Reichweite von E-Fahrzeugen essenziell. Lösungen hierfür stellen unter anderem Fahrfunktionen wie der »Prädiktive Effi­zienzassistent« dar. Er sorgt bei Hybrid­fahrzeugen für einen verminderten Verbrauch – und damit für mehr Reichweite –, indem er konkrete Empfehlungen zur effizientesten Fahrweise liefert. ASAP - Automotive Systems And Projects begegnet der komplexen Entwicklung solcher Funktionen, die einer umfangreichen Absicherung bedürfen, mit der Methode der Digital Twins: Bei der Entwicklung und Erprobung lassen sich mit virtuellen Abbildern von Funktionen und Komponenten maßgeblich Zeit und Kosten sparen.

Virtuelle Absicherung mit Digital Twins

Stand heute werden Vorhersagen und Analysen zum Verhalten des elektrischen Verbrauchs zumeist über lang definierte Messverfahren zur Generierung von Kennfeldern oder Lookup-Tabellen durchgeführt. Hierfür werden vorab definierte Testfahrten an Prüfständen oder Fahrversuche real umgesetzt. Bei Entwicklungen und Erprobungen im Bereich Elektromobilität stoßen diese Verfahren jedoch an ihre Grenzen: bei realen Testläufen wird die Reichweitenvorhersage auf Basis statischer Modelle ohne Einbeziehen von Umwelt, Umfeld oder gekoppelter dynamischer Effekte im elektrifizierten Antriebsstrang durchgeführt.

Änderungen an den Testspezifikationen können während der Erprobung am realen Prüfstand nicht vorgenommen werden. Auch Analysen hinsichtlich Störtermen wie Sensorungenauigkeiten, Messrauschen oder Fertigungs- und Montagetoleranzen sind nur durch Erhöhung des Messaufwands möglich und nicht reproduzierbar. Gerade bei der Reichweitenvorhersage für E-Fahrzeuge, bei der zahlreiche unterschiedliche Einflussfaktoren berücksichtigt werden müssen, lassen diese Maßnahmen deshalb eine vollumfängliche Absicherung in zeitlich angemessenem Rahmen nicht zu [1].

ASAP nutzt aus diesem Grund die virtuelle Absicherung mit Digital Twins, bei der sich Testspezifikationen jederzeit beliebig anpassen lassen. Der Nutzen von Digital Twins ist vielfältig: Zum einen sorgen die virtuellen Abbilder für eine optimale Verzahnung der einzelnen Entwicklungsphasen, da sie für eine konstante Verfügbarkeit von Daten sorgen. Diese Daten ermöglichen wiederum die kontinuierliche Optimierung der abgebildeten Komponenten und Funktionen über alle Prozessschritte hinweg. Zum anderen gestatten Digital Twins den sprichwörtlichen Blick in die Glaskugel.

Bevor erste Hardware oder Prototypen real existieren, können neue Komponenten oder Funktionen virtuell mit ihnen erprobt werden. Auf diese Weise erhält ASAP Erkenntnisse über die Reaktion der Komponenten oder Funktionen in bestimmten Situationen, bevor diese eintreten. Mögliche Fehler und ihre Ursachen können dadurch frühzeitig in der Entwicklung behoben werden. Kosten und Aufwand in der Erprobung, dem Prototyping sowie der Produktoptimierung werden durch den Aufbau von Digital Twins demnach deutlich gesenkt.

Virtuelles Abbild des elektrischen Antriebsstranges

Für ein aktuelles Projekt hat ASAP Digital Twins für alle Komponenten eines elektrischen Antriebsstrangs aufgebaut. Für Erprobungen stehen somit die virtuellen Abbilder des HV-Leitungssatzes, der HV-Leistungselektronik und -Batterie sowie der E-Maschine zur Verfügung. Um sie hinsichtlich verschiedenster Kriterien erproben zu können, erfüllen die Digital Twins unterschiedlichste Anforderungen. Sie können sowohl Mechanik und Elektrik, als auch Thermik und Lebensdauer der Testobjekte abbilden (Bild 1).

Simulation mehrerer Zyklen einer Energieverbrauchsvorhersage durch Digital Twins für verschiedene Antriebsstrangkonfigurationen
© ASAP

Bild 1. Simulation mehrerer Zyklen einer Energieverbrauchsvorhersage durch Digital Twins für verschiedene Antriebsstrangkonfigurationen.

Beim Aufbau der virtuellen Abbilder profitiert ASAP von seinem Know-how über den gesamten Entwicklungsprozess von E-Fahrzeugen – angefangen bei Systemdesign und -simulation sowie der anschließenden System- und Komponentenentwicklung, der Verifikation und Validierung, über die Fahrzeugintegration bis hin zu Fahrversuch und Applikation. Durch die Nutzung von Synergien aus der Modellbildung und Simulation lässt sich der gesamte Entwicklungsprozess eines elektrischen Antriebsstrangs in jeder Phase durch virtuelle Komponentenmodelle, Messtechnik sowie Berechnungsverfahren erweitern. Mit jedem Test und jedem Entwicklungsschritt werden die virtuellen Abbilder dabei immer genauer. Denn durch maschinelle Lernverfahren nutzen sie einmal gewonnene Erfahrungen, um sich selbst stetig zu optimieren.

Von digital Twins profitieren

In dem aktuellen Projekt geht es darum, mit den Digital Twins Fragen zur Reichweiten- und Betriebszustandsvorhersage ohne reale Testläufe zu beantworten. Hierzu wurde ein virtuelles Prüfumfeld aufgebaut, in dem unter anderem verschiedene Umwelteinflüsse, Straßenbedingungen und Straßenzeichen berücksichtigt werden. In diesem Prüfumfeld wird auf virtuellen Erprobungsfahrten eine Vielzahl von Szenarien abgefahren beziehungsweise simuliert.

Dabei kommt der Digital Twin ins Spiel: Durch die simulative Betrachtung von Last- beziehungsweise Fahrprofilen werden mit dem virtuellen Abbild virtuelle Erprobungen zur Identifikation mechanischer und thermischer Hotspots im Fahrzeug durchgeführt. Dabei werden für das Gesamtsystem die Reichweite, beziehungsweise der ideale, verlustfreie Betriebszustand und so wiederum der günstigste Zeitpunkt zum Laden der HV-Batterie ermittelt (Bild 2).

arstellung des Energieverbrauchs gegenüber der Geschwindigkeit. Messdaten einer Erprobungsfahrt versus Simulationsdaten aus digitalen Zwillingen für verschiedene Antriebsstrangkonfigurationen
© ASAP

Bild 2. Darstellung des Energieverbrauchs gegenüber der Geschwindigkeit. Messdaten einer Erprobungsfahrt versus Simulationsdaten aus digitalen Zwillingen für verschiedene Antriebsstrangkonfigurationen

Auf diese Weise lassen sich auch Antworten auf die Fragen liefern, ob die HV-Batterie sich in einem thermischen Betriebszustand befindet, der das Laden begünstigt, oder ob der Streckenverlauf hin zu einer definierten Destination verändert werden kann, um durch Rekuperation Energie zurückzugewinnen. Auf diese Weise identifiziert ASAP das bestmögliche Antriebsstrangkonzept sowie die optimale Lade- und Betriebsstrategie eines E-Fahrzeugs – ohne dass in der Realität auch nur ein Kilometer zurückgelegt wurde.

Im Vergleich zu realen Erprobungen am Prüfstand, die in diesem Fall einige Tage in Anspruch nehmen würden, werden für die virtuelle Erprobung lediglich wenige Minuten benötigt [2].Die Digital Twins des elektrischen Antriebsstrangs nutzt ASAP darüber hinaus für alle weiteren Phasen der Entwicklung von E-Fahrzeugen – von Auslegungsuntersuchungen über die Prototypenentwicklung bis hin zur Erprobung. Zu Entwicklungsbeginn werden etwa Berechnungstools eingesetzt, um E-Maschinen passend ihrer Vorgaben hinsichtlich Gewicht und Leistung auszulegen.

Auch in der Softwareentwicklung werden die digitalen Komponenten eingesetzt – etwa für Berechnungen bei komplexen Fahrfunktionen. Die Vorteile der modellbasierten Softwareentwicklung liegen im Vergleich zu herkömmlichen Entwicklungsmethoden in der höheren Genauigkeit der Berechnungsverfahren. Den Verfahren liegen – aufgrund kontinuierlicher Verbesserung der digitalen Zwillinge im Laufe des Entwicklungsprozesses – fundierte Modelle zugrunde.

In der Prototypenphase dienen die digitalen Zwillinge unter anderem dazu, die optimale Position für HV-Leitungssätze zu ermitteln. Dafür werden mit ihnen mechanische Belastungen oder thermische Kontaktstellen zu Steuergeräten im Fahrzeug identifiziert, also Positionen, die für den HV-Leitungssatz ungeeignet sind. Dadurch werden weniger Prototypen benötigt, was die Kosten und Dauer der Prototypenphase erheblich reduziert.

In der Komponentenerprobung für E-Fahrzeuge werden die Digital Twins intensiv validiert und später im Fahrbetrieb zur Validierung von Sensordaten genutzt. Mit ihnen lassen sich Erprobungen umsetzen, die unter realen Bedingungen nicht durchführbar wären – beispielsweise die Erprobung virtueller Sensoren, die in E-Fahrzeugen anhand von Strom und Spannung die Temperatur im Motor berechnen. Ein weiteres Beispiel ist die Absicherung von Funktionen wie der Personenerkennung. Mit realen Validierungsmethoden lassen sich diese nicht fehlerfrei absichern, da es unendlich viele Situationen und Parameter gibt, die berücksichtigt werden müssen. Dieser Herausforderung begegnet ASAP ebenso mit dem Einsatz von Digital Twins in virtuellen Prüfumgebungen (Bild 3).

Mit dem Einsatz von Digital Twins in virtuellen Prüfumgebungen lassen sich Test umsetzen, die  unter realen Bedingungen nicht möglich wären
© ASAP

Bild 3. Mit dem Einsatz von Digital Twins in virtuellen Prüfumgebungen lassen sich Test umsetzen, die unter realen Bedingungen nicht möglich wären.

Bei Temperaturläufen von E-Maschinen für Lebensdauertests erleichtern und beschleunigen die virtuellen Abbilder die Erprobung ebenfalls: Während man an realen Prüfständen diverse Fahrprofile über mehrere Wochen abfahren lassen und die E-Maschinen anschließend auf mögliche Schäden hin untersuchen muss, sind bei der Simulation der Fahrprofile mit Digital Twins die Ergebnisse bereits nach wenigen Minuten verfügbar [3].

Mit ihren Vorteilen für die Funktions- und Komponentenentwicklung sind Digital Twins gerade für Entwicklungen im Bereich Elektromobilität in den kommenden Jahren unerlässlich für schnelle Fortschritte. Künftig wird ihr Nutzen weiter zunehmen.

Zukunkft der digital Twins

Datenbanken mit spezifischen Modell- und Materialdaten sowie die Nutzbarmachung dieser Daten zur virtuellen Absicherung werden einen entscheidenden Entwicklungsvorsprung ermöglichen. ASAP baut entsprechende Datenbanken bereits sukzessive auf, sodass beispielsweise für virtuelle Abbilder benötigte Daten zu Elektrik, Mechanik oder Thermik künftig schneller verfügbar sind. Dabei profitiert das Unternehmen von seinem Know-how zu realen und virtuellen Erprobungen: Durch das umfangreiche Leistungsportfolio auf dem Gebiet der Robustness Validation stehen viele Daten bereits von vornherein für den Einsatz beim Aufbau von Digital Twins zur Verfügung und müssen nicht erst in aufwendigen Testreihen gewonnen werden.

Soll beispielsweise ein Digital Twin mit einem virtuellen Shaker-Versuch validiert werden, kann ASAP auf die benötigten Randdaten in Form von Messdaten aus vorangegangen, realen Lebensdauertests zurückgreifen. Mit Blick auf die enormen Herausforderungen in der Komponenten- und Funktionsentwicklung – kurze Entwicklungszeiten, permanenter Kostendruck und immer komplexere Produkte – steht dem Einsatz von Digital Twins eine aussichtsreiche Zukunft bevor.

Der Autor

René Honcak von ASAP
© ASAP

René Honcak von ASAP.

René Honcak

hat einen Bachelor-Abschluss in Scientific Computing und einen Master-Abschluss in Stochastical Engineering. 2015 ist er bei der ASAP-Gruppe als Entwicklungs­ingenieur eingestiegen. Heute ist er als Senior Expert im Bereich Modellbildung/Simulation tätig.

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