{"id":38316,"date":"2023-12-13T07:41:21","date_gmt":"2023-12-13T06:41:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.krafthand.de\/truck\/?p=38316"},"modified":"2023-12-13T08:17:16","modified_gmt":"2023-12-13T07:17:16","slug":"38316","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.krafthand.de\/truck\/artikel\/38316-38316\/","title":{"rendered":"Forschungsprojekt IdenT: Datenerhebung bei Trailern bei autonomen Lastz\u00fcgen"},"content":{"rendered":"

Autonom fahrende LKW werden laut Fraunhofer LBF in Zukunft zunehmend auf unseren Stra\u00dfen unterwegs sein. Dabei stellt sich die Frage, wie der technisch einwandfreie Zustand des Trailers vor Fahrtantritt \u00fcberpr\u00fcft werden kann, wenn es tats\u00e4chlich keinen Fahrer mehr gibt. Dies betrifft insbesondere die Komponenten, die f\u00fcr die Verkehrssicherheit und fahrdynamische Stabilit\u00e4t verantwortlich sind.<\/p>\n

Auch die Fahreigenschaften des Gespanns, die der Fahrer \u00fcblicherweise w\u00e4hrend der Fahrt erf\u00fchlt und seine Fahrweise darauf einstellt, m\u00fcssen in Zukunft automatisiert erfasst und durch den Autopiloten ber\u00fccksichtigt werden. Im Forschungsprojekt \u00bbIdenT<\/a> – Identifikation dynamik- und sicherheitsrelevanter Trailerzusta\u0308nde f\u00fcr automatisiert fahrende Lastkraftwagen\u00ab unter Federf\u00fchrung der BPW Bergische Achsen KG<\/a> haben Forscherteams eine L\u00f6sung f\u00fcr diese Fragestellungen erarbeitet.<\/p>\n

\"\"
Mehrk\u00f6rpersimulationsmodell des gesamten Fahrzeugs (Zugmaschine und Trailer) in MSC.Adams.<\/figcaption><\/figure>\n

 <\/p>\n

Der Kern der L\u00f6sung ist ein sogenanntes EDGE-Device<\/strong> auf dem Trailer, der mithilfe eines Sensornetzwerks verschiedene Messgr\u00f6\u00dfen wie Beschleunigungen, Dr\u00fccke, oder Kamerabilder erfasst. Auf dem Rechner l\u00e4uft ein digitaler Online-Zwilling, der die Daten in Echtzeit in einem Fahrdynamikmodell des Trailers verarbeitet. Besondere Fahrsituationen, die einer umfassenderen Analyse bed\u00fcrfen, werden erkannt und automatisch an einen Cloud-basierten Offline-Zwilling zur detaillierteren Auswertung \u00fcbergeben.<\/p>\n

Entwicklung von MKS-Modellen f\u00fcr digitalen Offline-Zwilling<\/h3>\n

Forschende aus dem Fraunhofer-Institut f\u00fcr Betriebsfestigkeit und Systemzuverl\u00e4ssigkeit LBF<\/a> haben Mehrk\u00f6rpersimulation (MKS)-Modelle f\u00fcr einen digitalen Offline-Zwilling entwickelt und implementiert. Er dient zur numerischen Simulation betriebsfestigkeitsrelevanter Fahrsequenzen, die von dem Online-Zwilling w\u00e4hrend der Fahrt auf Basis spezifischer Messsignale identifiziert werden. Gemessene und vom Online-Zwilling identifizierte Zeitreihen und Parameter werden auf ein Cloud-System gesendet, auf dem der gesamte Prozess des Offline-Zwillings getriggert wird. Dieser besteht aus verschiedenen Funktionen, die von den Projektpartnern entwickelt und zusammen in eine Prozesskette integriert wurden. Zentrales Element ist ein detailliertes MKS-Modell des LKW-Trailers, das f\u00fcr die Simulation jedes Abschnittes automatisiert an den aktuellen identifizierten Zustand des realen Fahrzeugs mit entsprechenden Funktionen angepasst wird. Im Anschluss jeder Simulation berechnen zus\u00e4tzliche Funktionen die Prognose des Betriebsfestigkeitszustandes ausgew\u00e4hlter Komponenten.
\nWesentliche Gr\u00f6\u00dfen f\u00fcr die Validierung des digitalen Zwillings sind die Kopplungskr\u00e4fte am King Pin, \u00fcber den der Trailer an die Zugmaschine angeh\u00e4ngt wird. Die Modelle wurden mit diesen Messdaten abgeglichen, so dass diese Schnittkr\u00e4fte zuk\u00fcnftig durch Modelle zuverl\u00e4ssig bestimmt werden.<\/p>\n

Schnittkraftmessung am King Pin<\/h3>\n
\"\"<\/a>
Kraftmessender KingPin, Ansicht Trailer Laderaum.<\/figcaption><\/figure>\n

Im Rahmen von \u00bbIdenT\u00ab wurde eine Messplattform aufgebaut, die die angreifenden Kr\u00e4fte und Momente am King Pin im Fahrbetrieb erfasst. Die Messplattform besteht aus Kraftmesszellen und ist daf\u00fcr vorgesehen im Entwicklungsprozess oder zu Validierungszwecken eingesetzt zu werden. Beispielsweise werden mit dem Messaufbau Belastungsdaten ermittelt oder genaue Daten zur Abstimmung der Bremssysteme des Trailers erfasst. Ver\u00f6ffentlichung zum Thema: https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-658-40783-4_16<\/p>\n

KI-basierte Identifikationsalgorithmen monitoren Elastomerlager<\/h3>\n

Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus dem Fraunhofer LBF befassten sich auch mit der Identifikation des Zustands der Fahrwerk-Elastomerlager und verfolgten zwei parallele Ans\u00e4tze. Auf einer Seite wurden Physik-basierte Identifikationsalgorithmen entwickelt, die ein vereinfachtes mechanisches Modell der Achse mit Algorithmen zur Parameter-Identifikation kombinieren. Das erm\u00f6glicht die Sch\u00e4tzung der mechanischen Eigenschaften der Elastomerlager, die im Zusammenhang mit dem Zustand der Elastomerlager stehen. Auf der anderen Seite wurden KI-basierte Identifikationsalgorithmen implementiert, die einen direkten Zusammenhang zwischen verf\u00fcgbaren Messdaten und dem Elastomerlager-Zustand bilden. Beide Ans\u00e4tze lieferten im Projekt die gew\u00fcnschten Informationen.<\/p>\n

Autarke Sensoren aus dem Fraunhofer LBF – Achskapselsensor<\/h3>\n
\"\"<\/a>
Achskapselsensor.<\/figcaption><\/figure>\n

Ein Teil des Sensornetzwerkes ist ein Modul, das als Achskapsel eines Trailer-Rades installiert wird. Ein kleiner Generator, der durch die Raddrehung gespeist wird, liefert genug Energie f\u00fcr die Versorgung von Sensoren, einem leistungsstarken Controller und verschiedenen Funkschnittstellen wie Bluetooth oder LoRaWAN. Der Achskapselsensor kann als Teil des Sensornetzes Daten f\u00fcr die digitalen Zwillinge sammeln oder als Stand-Alone Einheit Sensordaten erfassen, auswerten und per Funk verschicken.<\/p>\n

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