Digitaler Zwilling Zur Virtualisierung Von Arbeitsprozessen Am Powertrain-In-The-Loop-Prüfstand

Die zunehmende Verlagerung komplexer Fahrzeugerprobungen auf Hardware-in-the-Loop-Prst鄚de reduziert Fahrzeugentwicklungszeiten und -kosten, geht jedoch mit einer gestiegenen Komplexit酹 der Echtzeitsimulation einher. Jannes Schilling untersucht daher, wie digitale Zwillinge zur Virtualisierung von Arbeitsprozessen an Antriebsstrangprst鄚den beitragen und dadurch die Effizienz der Erprobung steigern k霵nen. Daf wird ein iterativer Prozess vorgestellt, bei dem basierend auf einem initialen digitalen Zwilling schrittweise operative digitale Zwillinge aufgebaut werden. Diese operativen Zwillinge erm鐷lichen es, Erprobungen virtuell vorzubereiten und zu analysieren, bevor sie auf den realen Prstand ertragen werden. Die Anwendung des Prozesses anhand der Entwicklung eines hochdynamischen Fahrermodells zeigt, dass sich sowohl die Messdatenqualit酹 verbessert als auch die Prstandsdurchlaufzeiten verkzen. Dabei werden moderne Methoden wie Reinforcement Learning eingesetzt, um Fahrer- und Fahrzeugverhalten realistisch zu modellieren und die Potenziale digitaler Zwillinge zu bewerten.