magazine - Das Virtuelle Fahrzeug

REGELSYSTEME 

GEKOPPELTE 

SIMULATION 

ELEKTRISCHE 

ANTRIEBSSYSTEME 

Schwerpunkt-Thema: 

Elektronik im Fahrzeug 

Aktuelle Herausforderungen 

in Forschung und Entwicklung 

magazine 

Nr. 11, I-2012 

ENERGIESPEICHER 

EMBEDDED 

SYSTEMS 

Bordnetz ■ Gesamtfahrzeug ■ Batterieintegration 

Aktive Sicherheitssysteme ■ Funktionale Sicherheit 

Elektrifizierter Antriebsstrang ■ Hybridsteuerung ■ Prototyping

Inhalt Nr.11, I. Quartal 2012 

4 7 

E/E im Fahrzeug: Mehr als Bits 

Neue Funktionalitäten, Eigenschaften und Features 

bestimmen den Innovationsgrad heutiger 

Fahrzeuge. Die steigende Anzahl und Vernetzung 

dieser Funktionen ist nur eine der vielen 

Herausforderungen in der Fahrzeugindustrie. 

14 16 

E-Mobilität? Aber sicher! 

ISO 26262 ist der neue Standard für funktional 

sichere Elektrik und Elektronik. Systematisches 

Vorgehen bei der Entwicklung eines funktionalen 

Sicherheitskonzeptes ist Grundvoraussetzung 

für den Erfolg der E-Mobilität. 

HYBCONS steuert Hybrid 

Das Forschungsprojekt HYBCONS in Kooperation 

mit AVL befasst sich mit dem Design und 

der Implementierung einer generischen Steuerungssoftware 

für Hybridfahrzeuge. 

2 magazine Nr. 11, I-2012 

Komplexe Bordnetze beherrschen 

Mit der unabhängigen Co-Simulationsplattform 

ICOS und einer umfangreichen Modellbibliothek 

des VIRTUAL VEHICLE bleibt die verstärkte 

Elektrifizierung von Komponenten und das 

Bordnetz im Fahrzeug beherrschbar. 

Batterie: Kosten und Lebensdauer 

Elektromobilität wird sich nur im intelligenten 

Verbund von etablierten Technologien und 

elektrischem Antriebsstrang durchsetzen. Das 

Verständnis der Alterungszusammenhänge von 

Energiespeichern ist ein wichtiger Baustein. 

Echtzeitsystem-Konfiguration 

Die Konfiguration von sicherheitsrelevanten 

verteilten Echtzeitsystemen stellt die Fahrzeugindustrie 

vor neue Herausforderungen. 

Vor allem das Erstellen von robusten Konfigurationen 

ist manuell kaum noch beherrschbar. 

Neue Ansätze sind gefragt... 

10 

Gesucht: Mehrgrößenregelung 

Regelalgorithmen in Steuergeräten prägen 

entscheidend Ansprechverhalten, Vebrauch 

und Emissionen von modernen Verbrennungsmotoren. 

Ein Projekt zeigt innovative und leistungsfähige 

Mehrgrößenregelungen auf. 

22 

24 28 30 

SAFECONV: Vernetzte Sicherheit 

Die Vernetzung von aktiven und passiven Sicherheitssystemen 

- eine große Herausforderung 

sowohl in der Simulation und virtuellen 

Erprobung als auch in der Fahrzeugintegration. 

Das Projekt SAFECONV liefert Lösungen. 

Testfallgenerierung 

Die Generierung von Testfällen aus Verhaltensmodellen 

ermöglicht die Funktionsabsicherung 

von vernetzten Steuergeräten. Neue Methoden 

und Werkzeuge sind hoch skalierbar und einfach 

in bestehende Toolketten zu integrieren. 

Illustration Titelseite: Dreamstime.com / ViF / Neuhold / Wachmann

E/E im Fahrzeug: Ars Electronica 

Die Beherrschung von Elektronik, Software und Embedded Systems 

in Fahrzeugen hat sich zu einer hoch komplexen Kunstform entwickelt. 

Zahlreiche Forschungsprojekte des VIRTUAL VEHICLE stellen sich 

der Herausforderung, um gemeinsam mit renommierten Industrie- 

und Forschungspartnern Lösungen auf die Vielzahl an brennenden 

Fragestellungen zu liefern. 

Dr. Jost Bernasch, Geschäftsführer 

Univ.-Doz. Dr. Daniel Watzenig, Bereichsleiter Area E - Vehicle E/E & Software 

Einparkassistent, Keyless Entry, Autonomes 

Fahren, Drive by Wire, Adaptive Light Control, 

Cornering Brake Control – die Liste der Innovationen 

im Automobilsektor ist lang. Obwohl 

die hohe Vernetzung und die enorme Anzahl an 

Steuergeräten, Sensoren und Aktuatoren kaum 

noch zu beherrschen ist, wird die Innovationsspirale 

immer weiter gedreht. 

Diese Ausgabe des VVM bündelt grundlagenorientierte 

und anwendungsnahe Beiträge führender 

Experten unserer Industriepartner, der 

TU Graz sowie des VIRTUAL VEHICLE zu den 

hochaktuellen Gebieten der Fahrzeugelektronik, 

Elektrifizierung und der eingebetteten Systeme 

(„embedded systems“). 

Funktionale Integrationsrolle 

Elektronische Systeme und eingebettete Software 

übernehmen zunehmend die funktionale 

Integrationsrolle in der Fahrzeugentwicklung. 

In Zukunft werden Innovationen nur über hochvernetzte 

und komplexe Systeme zu realisieren 

sein. In modernen Fahrzeugen kommen Innovationen 

bereits heute zu über 80% aus der 

Elektronik. Und schon für 2015 werden bis zu 

40% der gesamten Kosten eines Fahrzeugs 

durch das E/E System prognostiziert. 

In diesem VVM spannen wir den weiten Bogen 

über aktuelle Forschungsaktivitäten, industrienahe 

Methodenentwicklung und begleitender 

Prozessadaption. 

Impressum: 

Medieninhaber, Herausgeber, Verleger: 

Kompetenzzentrum Das Virtuelle Fahrzeug 

Forschungsgesellschaft mbH (ViF) 

A-8010 Graz, Inffeldgasse 21/A 

Tel.: +43 (0)316-873-9001 Fax: ext 9002 

E-Mail: office@v2c2.at Web: www.v2c2.at 

Redaktion und Gestaltung: 

Wolfgang Wachmann, Lisa Pichler 

Fotos: ViF, Industriepartner, TU Graz 

FB: LG f. ZRS Graz, FN: 224755 Y 

UID: ATU54713500 

Bei der funktionalen System- und Sicherheitsanalyse 

eingebetteter Systeme dreht sich alles 

um den neuen ISO-Standard 26262 zur Sicherstellung 

der funktional sicheren Elektrik und 

Elektronik im Fahrzeug. Zugleich stellen wir 

Ansätze vor, um durch modellbasierte Ansätze 

in Design und Test von eingebetteten Systemen 

die Entwicklungszeit von vernetzten Systemen 

deutlich zu verringern. 

Vernetzung und Interaktion 

Welche Hürden genommen werden müssen, 

um ein reibungsloses Zusammenwirken aller 

elektronischen Komponenten im Fahrzeug sicherzustellen, 

davon vermitteln die, in diesem 

Heft näher vorgestellten Forschungsprojekte 

zur Domänen-übergreifende Simulation (Co-Simulation), 

Echtzeitmodellierung und komplexe 

Mehrgrößenregelungen oder der Elektrifizierung 

im Antriebsstrang bis hin zur intelligenten 

Steuerung von Hybridfahrzeugen einen guten 

Eindruck. 

Starkes Partnernetzwerk 

Doch nicht nur das Netzwerk der Fahrzeugkomponenten 

ist entscheidend - ausgewählte 

Fallbeispiele und Beiträge zeigen die intensiven 

und erfolgreichen Aktivitäten mit nationalen 

und internationalen Industriepartnern sowie die 

enge Vernetzung zu verschiedensten universitären 

Forschungseinrichtungen: Ein Portrait 

des Instituts für Technische Informatik (ITI) der 

TU Graz und seiner Forschungsschwerpunkte 

zu eingebetteten, verteilten und vernetzten 

Echtzeit-Systemen (Cyber-Physical Systems, 

ab Seite 18) steht stellvertretend für die enge 

Anbindung an führende Forschungsinstitute. 

Das K2-Forschungsprojekt „Modelling, Simulation 

and Integration of Active Safety Systems 

for a Safety Concept Vehicle (SAFECONV)“ 

widerum ist ein weiterer Baustein im Rahmen 

der Kooperation der BMW Group und des VIR- 

TUAL VEHICLE zur durchgängigen Entwicklung, 

Optimierung und Absicherung vernetzter 

Sicherheitsfunktionen im Gesamtfahrzeug. 

Schließlich zeigen renommierte Experten unserer 

Industriepartner Audi und AVL im Inzerview 

unter anderem Trends im Bereich E/E und 

Funktionalität sowie Mess- und Testsystemen 

auf. 

Unser Dank für die spannenden Fachbeiträge 

dieser Ausgabe gilt einer großen Zahl an Autoren 

- allen voran jener unserer Partner Audi, 

AVL, BMW und der TU Graz. Wir freuen uns 

auf den zukünftigen Einsatz der neuartigen 

Methoden, Prozesse und Werkzeuge in der 

Fahrzeugelektronik und wünschen Ihnen, liebe 

Leserinnen und Leser, eine anregende Lektüre! 

Dr. Jost Bernasch Dr. Daniel Watzenig 

Das Kompetenzzentrum VIRTUAL VEHICLE wird im Rahmen von COMET – Competence Centers for Excellent Technologies 

durch das Österreichische Bundesministerium für Verkehr und Technologie (BMVIT), das Österreichische Bundesministerium 

für Wirtschaft, Familie und Jugend, (BMWFJ), die Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft mbH (FFG), das Land 

Steiermark sowie die Steirische Wirtschaftsförderung (SFG) gefördert. Das Programm COMET wird durch die FFG abgewickelt. 

magazine Nr. 11, I-2012 

3

Elektronik im Fahrzeug – 

mehr als nur Bits und Bytes 

Neue Funktionalitäten, Eigenschaften und zusätzliche Features bestimmen den Innovationsgrad heutiger 

Fahrzeuge. Die steigende Anzahl und Vernetzung dieser Funktionen im Fahrzeug, die Erhöhung der 

Produktqualität und der Systemstabilität sowie die Reduktion von Prototypen und deren Kosten sind die 

aktuellen Herausforderungen in der Fahrzeugindustrie. Der Bereich E/E am VIRTUAL VEHICLE stellt sich 

diesen Herausforderungen. 

Heutige Fahrzeuge sind ein Paradebeispiel an 

hochvernetzten Systemen, die über verschiedenste 

Kommunikationswege (CAN, FlexRay, 

Ethernet) Informationen zeitgerecht, sicher und 

zuverlässig zwischen Steuergeräten, Sensoren 

und Aktuatoren austauschen müssen. 

Gerade im Wettbewerb der Automobilhersteller 

werden Innovationsfähigkeit im Elektronikbereich 

und Beherrschung der Systemkomplexität 

zu zentralen Erfolgsfaktoren. Die ständig 

steigende Anzahl der Funktionen erstreckt sich 

mehr und mehr über alle Funktionsbereiche. 

Konzentrierte sich die Funktionserweiterung in 

der Vergangenheit vorwiegend auf die Bereiche 

Karosserieelektronik und Infotainment, erfordern 

neue Sicherheits- und Komfortfunktionen 

wie Keyless-Entry, Fahrwerkregelsysteme, Vernetzung 

von Infotainment-Komponenten, neue 

Fahrerassistenzsysteme und der rasante Anstieg 

der Elektrifizierung des Antriebsstranges 

und der beteiligten Nebenaggregate, eine stärkerer 

Vernetzung aller Funktionsbereiche. Die 

funktionalen Anforderungen werden - bedingt 

Abbildung 1: Forschungslandschaft des Bereiches E/E am VIRTUAL VEHICLE 

Quelle: Area Vehicle E/E & SW, ViF 


durch die große Funktionsspanne zwischen 

Basis- und Premiumausstattung differieren sie 

stark - durch Anforderungen hinsichtlich Qualität, 

Diagnostizierbarkeit, Testbarkeit sowie 

Methoden und Prozessen zu Fahrzeug-übergreifenden 

Elektroniksystemen ergänzt. 

Der Bereich E/E am VIRTUAL VEHICLE erforscht 

und entwickelt neue Methoden und 

Werkzeuge, um die Fahrzeugindustrie in einer 

Vielzahl von Problemstellungen – durchgängiger 

Entwurf eingebetteter Systeme, aktive 

und funktionale Sicherheit (ISO 26262), Echtzeitmodellierung 

und Echtzeitkopplung, moderne 

Regelstrategien, „Restfahrzeugsimulation“, 

Komponentenmodelle mit verbesserter Prognosefähigkeit 

(z.B. Zellalterung, elektrifiziertes 

Getriebe, Kupplung, Sensoren, Aktuatoren) – 

zu unterstützen. Abbildung 1 zeigt einen Überblick 

über die Bandbreite der Themen, die im 

Bereich E/E mit renommierten nationalen und 

internationalen Industriepartnern und Universitätsinstituten 

untersucht und erarbeitet werden. 

Sicherheit rückt in den Mittelpunkt 

Neue Aufgabenstellungen im Bereich der alternativen 

Antriebe, der funktionalen Sicherheit 

von eingebetteten Systemen und der integralen 

Sicherheit erhöhen die Komplexität der 

Systemauslegung. Der Bereich E/E am VIR- 

TUAL VEHICLE setzt entsprechende Akzente 

in der Erarbeitung von Methoden, Prozessen, 

Simulations- und Testumgebungen für heutige 

und zukünftige aktive Sicherheitssysteme, 

Hochvoltsysteme in alternativen Antriebskonfigurationen 

und zur Erfüllung funktionaler 

Sicherheitsvorgaben in der Entwicklung von 

intelligenten eingebetteten Systemen mit Bezug 

auf das Gesamtfahrzeug. Abbildung 2 zeigt 

eine mögliche Klassifizierung der Thematik 

„Sicherheit im Fahrzeug“ ausgehend von den 

etablierten Begriffen der aktiven und passiven 

Fahrzeugsicherheit. 

Die integrale Sicherheit ist ein interdisziplinäres 

Forschungs- und Entwicklungsgebiet. 

Dies zeigt sich an der Vielfalt notwendiger 

Methoden und Werkzeugen zur 

Auslegung und Integration solcher 

Systeme: Mechanik, numerische 

Methoden, Sensorik und 

Aktuatorik, Signalverarbeitung 

und Echtzeitregelung, mechanische/elektrische/elektronische 

Integration, Embedded Software 

sind nur einige der beteiligten 

Wissensfelder. 

Die Einführung des Sicherheitsstandards 

ISO 26262 im Jahr 

2011 unterstreicht die enorme 

Wichtigkeit der funktionalen Sicherheit 

im Bereich Software und 

Elektronik im Fahrzeug. Die ISO 

26262 ermöglicht die Entwicklung 

von elektronischen Systemen, die 

das Auftreten von sicherheitskritischen 

Fehlern verhindern sollen. 

Speziell bei Lenksystemen,

Abbildung 2: Klassifizierung der Sicherheit in zukünftigen Fahrzeugen 


Rückhalte- oder Fahrzeugstabilitätssystemen 

könnten solche Fehler fatale Folgen haben. 

Modellbasierte Methodik – nicht 

nur auf die Software-Entwicklung 

beschränkt! 

In den letzten Jahren fand ein Paradigmenwechsel 

von traditionellen Entwicklungsmethoden 

zu modellbasierten Ansätzen in der 

Entwicklung von E/E Systemen statt. Diese unterstützen 

die ganzheitliche Sichtweise auf die 

Wertschöpfungskette unter Berücksichtigung 

aller Phasen des Entwicklungsprozesses (Anforderungen, 

Konzept, Datenmodelle, Entwicklung, 

funktionale Absicherung, Produktion) und 

deren Optimierung. 

Modellbasierten Methoden unterstützen die 

gesamtheitliche, domänenübergreifende Modellierung 

komplexer Systeme bestehend 

aus elektrischen / elektronischen / mechatronischen 

Komponenten, Sensoren, Analog/Digital 

Umsetzung, Steuerungs- und Regelungsalgorithmen 

und dem (sicherheitskritisches) 

Kommunikationsnetzwerk (Abbildung 3). Auf 

diese Weise lässt sich das Design validieren, 

simulieren und optimieren – und jede Einzelfunktion 

auf ihre Anforderungen hin überprüfen 

sowie mit Test- und Verifikationsstrategien verknüpfen. 

Damit kann bereits in der frühen Phase 

sichergestellt werden, dass z.B. Regelungssysteme 

die gestellten Anforderungen an z.B. 

Regelgenauigkeit, Timings oder Regeldynamik 

auch wirklich erfüllen. 

In Zukunft werden Innovationen nur über hochvernetzte 

und komplexe Systeme zu realisieren 

sein. In modernen Fahrzeugen des Premiumsegments 

sind bereits ca. 60–80 Steuergeräte 

unterschiedlicher Zulieferer beteiligt, die über 

eine zweistellige Anzahl von Bussystemen miteinander 

kommunizieren. Innovationen kommen 

bereits heute zu 80-90% aus der Elektronik. 

2015 sollen bis zu 40% der gesamten 

Kosten eines Fahrzeugs durch das E/E System 

verursacht werden. 

Software im Antriebsstrang 

Gerade in der Entwicklung elektrifizierter und/ 

oder alternativer Antriebskonfigurationen spielen 

eingebettete Systeme, modellbasierte Software-Entwicklung 

und funktionale Sicherheit 

eine entscheidende Rolle. 

Eingebettete Systeme und damit der Bereich 

E/E übernehmen zunehmend die funktionale 

Integrationsrolle in der Fahrzeugentwicklung. 

Abbildung 4 zeigt, dass die Interaktion und 

Kommunikation elektrifizierter Antriebsstrangkomponenten 

nicht nur über eine mechanische 

Kopplung erfolgt, sondern in die Kommunikationsarchitektur 

eingebettet ist (z.B. über CAN). 

Die in den Steuergeräten (xCU) abgebildeten 

Funktionalitäten unterliegen einer ständig steigenden 

Komplexität. Dies begründet sich darin, 

dass die etablierten Steuergerätefunktionen 

stark erweitert und darüber hinaus vollständig 

neue Funktionalitäten im Zusammenspiel mit 

anderen Steuergeräten im Verbund (siehe Abbildung 

4) realisiert werden. Durch letzteres ergeben 

sich zahlreiche Abhängigkeiten, so dass 

heute ein komplexes Gesamtsystem nur mit 

verteilten Funktionen realisierbar ist. Darüber 

hinaus ergibt sich durch die unterschiedlichen 

Antriebsstrangtopologien und Kommunikationsarchitekturen 

in den verschiedenen Märkten 

der Welt die Notwendigkeit, Funktionen so zu 

gestalten, dass diese wiederverwendbar und 

skalierbar sind. 

Der Forschungsbereich E/E und Embedded 

Software erforscht und implementiert neue 

Methoden, Prozesse und Werkzeuge, um die 

zunehmende Komplexität sicherheitskritischer 

Systeme speziell in der Funktionsentwicklung 

alternativer Antriebe auch zukünftig beherrschen 

zu können. 

Der „HiL Boom“ – Kombination von 

Simulation und Versuch 

Obwohl in vielen Bereichen Gesamtfahrzeugprototypen 

aktuell noch nicht wegzudenken 

sind, dienen immer mehr Ersatzversuche bzw. 

sogenannte hybride Umgebungen (Kombination 

von Simulation und Versuch: hardware-inthe-loop, 

HiL) als Basis für den Gesamtfahrzeugversuch 

und -absicherung. HiL Systeme 

finden sich inzwischen in vielen Bereichen, z.B. 

Antriebsstrang, Infotainment, aktive Sicherheit, 

Thermalsysteme, Fahrwerk, Verbrauch oder bei 

Szenario-basierten Testläufen. 

Die Reduktion der Anzahl von Prototypen 

speziell in der Entwicklung von Derivaten 

und von alternativen Antriebskonzepten 

wird als die Herausforderung in den nächsten 

5 – 10 Jahren bei allen Automobilherstellern 

gesehen. 


5

Abbildung 3: Modellbasierter Zugang zur durchgängigen Entwicklung von sicherheitskritischen eingebetteten Systemen unter Einbeziehung der gekoppelten Simulation 


Die wesentliche Zielsetzung besteht dabei in der 

modellbasierten Entwicklung, Regelung, Systemidentifikation 

und Validierung ergänzt durch 

die Schnittstelle zu realen Systemen (HiL, ViL, 

Rapid Prototyping) zur Steigerung der Entwicklungseffizienz 

bei einer gleichzeitigen Verbesserung 

der Simulations- und Produktqualität. 

Mit der Kombination der virtuellen und realen 

Welt entstehen neue Herausforderungen an 

die Simulation. Echtzeitmodellierung, Modellreduktion 

und -approximation, Versuchsplanung 

(„Design of Experiments“), Modellgenauigkeit 

vs. Modellgeschwindigkeit, Restbus- und Restfahrzeugsimulation, 

Zeitsteuerung und Echzeitregelung 

sind Schlagworte die in den Fokus der 

Fahrzeugentwickler gerückt sind. 


Es besteht kein Zweifel, dass Elektronik und 

insbesondere die eingebettete Software den 

Schlüssel für innovative und marktgerechte 

Funktionalität moderner Fahrzeuge darstellen. 

Gleichzeitig müssen jedoch die Zuverlässigkeit, 

die Sicherheit und die Qualität der Fahrzeugelektronik 

in hohem Maße gewährleistet werden. 

Der Bereich E/E und Embedded Software am 

VIRTUAL VEHICLE setzt seine Schwerpunkte 

in den nächsten Jahren auf die Themen alternative 

Antriebssysteme, aktive und funktionale 

Sicherheit, Batteriemodellierung und –test 

(thermische und mechanische Abuse-Szenarien) 

sowie Methoden und Werkzeuge zur Entwicklung 

und Absicherung sicherheitskritischer 

Abbildung 4: Der elektrifizierte Antriebsstrang. Der Hybridregler stellt das Zusammenspiel der einzelnen 

Teilkomponenten sicher. Die Kommunikation erfolgt über verschiedenste Wege: über CAN, analoge Signale, 

mechanische und elektrische Kopplung 


eingebetteter Systeme und Kommunikationsarchitekturen 

speziell auch unter den Gesichtspunkten 

„Security“ und „Car-2-X“. 

Zudem wird der Bereich Control Systems 

massiv ausgebaut um die hochaktuellen Themenstellungen 

robuste und vorausschauende 

Regelung, echtzeitfähige Co-Simulation, Sensormodellierung 

und Datenfusion entsprechend 

zu verstärken. Großes Augenmerk liegt hier in 

der Verbesserung der Modellgüte aber auch in 

der frühen Integration von bereits vorhandener 

Hardware und Modellen aus anderen Fachdisziplinen. 

Durch die Kombination von grundlagenorientierter 

und angewandter Forschung sowie prototypischer 

Entwicklung ergänzen sich die Institute 

der TU Graz und das VIRTUAL VEHICLE 

optimal und können so die Automobilindustrie 

in zahlreichen Fragestellungen aus den Bereichen 

Elektrifizierung, eingebettete Systeme, 

modellbasierte Software-Entwicklung, Sensorik 

und Elektronik effizient unterstützen. ■ 

Zu den Autoren 

Univ.-Doz. Dr. Daniel 

Watzenig leitet den 

Bereich Fahrzeugelektrik/elektronik 

und Embedded 

Software am VIRTUAL 

VEHICLE. 

Dr. Jost Bernasch ist 

Geschäftsführer am 

VIRTUAL VEHICLE.

Entwurf eines Zweispannungsbordnetzes 

mittels Co-Simulation 

und Modellbibliothek 

Die Forderung nach einer Reduktion des CO2-Ausstoßes bei Personenkraftfahrzeugen führt zu einer 

verstärkten Elektrifizierung von Komponenten im Fahrzeug. Am VIRTUAL VEHICLE kommen die unabhängige 

Co-Simulationsplattform ICOS sowie eine Modellbibliothek zum Einsatz, um die Komplexität moderner 

Bordnetzkonzepte beherrschen zu können. 

Trend hin zu einer verstärkten 

„Elektrifizierung“ 

In der Automobilindustrie ist ein starker Trend 

hin zur Elektrifizierung zu erkennen. Dies gilt 

nicht nur für typische Antriebstrangkomponenten, 

wie z.B. in Hybrid- oder Elektrofahrzeugen 

eingesetzt, sondern auch immer mehr 

für Verbraucher wie Klimakompressor oder 

Servopumpe. Die Limitierung für eine weitere 

Elektrifizierung stellt das herkömmliche 14V 

Niederspannungsnetz dar. Die für den Betrieb 

der Komponenten notwendigen hohen elektrischen 

Leistungen (siehe Tabelle 1) und somit 

Ströme, führen zu einem deutlichen Anstieg der 

Leitungsverluste und zu größeren Drahtquerschnitten. 

Mit der Einführung einer zweiten Niederspannungsebene 

(

Teilsysteme aufgeteilt 

• Starke Interaktion zwischen den beteiligten 

Komponenten bzw. Funktionen 

• Integration einer/mehrerer Energiespeicher 

(Energieversorgung, Filtern bzw. 

Stützen von Spannungsspitzen) 

• Stabilität des elektrischen Systems 

• Sicherheit, Verfügbarkeit, Zuverlässigkeit 

In Abbildung 1 ist eine Beispielarchitektur für 

ein Zweispannungsbordnetz dargestellt. Zusätzlich 

zum konventionellen 14V Bordnetz 

ist ein weiteres Niederspannungsnetz mit 42V 

installiert. Die beiden Netze sind mittels eines 

Gleichspannungswandlers (DC/DC Converter) 

verbunden. Der 42V Starter/Generator (Alternator) 

ist für die Spannungsversorgung aller Komponenten, 

den Start des Verbrennungsmotors 

sowie für die Rekuperation zuständig. Es sind 

zwei Energiespeicher installiert, ein konventioneller 

Bleiakku im 14V Netz, für die Versorgung 

der Steuergeräte während des Motorstarts, sowie 

eine Lithium-Ionen-Batterie im 42V Netz für 

den Motorstart. Komponenten mit einem hohen 

mittleren Leistungsbedarf (etwa elektrischer 

Klimakompressor oder Lenkpumpe) können im 

42V Netz platziert werden, wofür ein entsprechender 

Anpassungsaufwand notwendig ist. 

Bestehende Komponenten, etwa Steuergeräte, 

können im 14V Netz betrieben werden. 

Die Aufgabe des Bordnetzentwicklers ist es, die 

optimale Aufteilung der Komponenten zu gewährleisten. 

Die Einführung dieser zusätzlichen 

Freiheitsgrade führt zu einem dramatischen 

Anstieg der Komplexität bei der Bordnetzentwicklung. 

Der Gestaltungsspielraum durch die 

mehreren Spannungsebenen erfordert eine 

verstärkte Zusammenarbeit zwischen den 

Abbildung 2: Spezifikation der Bordnetzarchitektur und Auswahl der Komponenten mittels 

Co-Simulationsframework und Modellbibliothek 



im Fahrzeugentwicklungsprozess beteiligten 

Fachabteilungen, um eine optimale Konfiguration 

hinsichtlich Kosten, Energieverbrauch, 

Verdrahtungsaufwand, Kabelgewicht oder Leitungsverluste 

zu finden. 

Effiziente Entwicklung mit 

Co-Simulation und Modellbibliothek 

Seit mehreren Jahren widmet sich das VIRTU- 

AL VEHICLE der intensiven Erforschung der 

Themen Modellbibliothek und Co-Simulation. 

Die Modellbibliothek am VIRTUAL VEHICLE 

stellt eine zentrale Datenablage zur Verwaltung 

von Simulationsmodellen und –artefakten dar, 

welche die Entwicklungsdomänen und somit 

die Fachbereiche zusammenführt. Die von den 

jeweiligen Fachabteilungen zur Verfügung gestellten 

Modelle werden mit Metadaten versehen 

(z.B. Simulationswerkzeug inkl. Version, 

Beschreibung der Ein-/Ausgänge, Datenformat, 

usw.) und gemeinsam mit einer Dokumentation 

in einem Datenmanagementsystem abgelegt. 

Die entwickelten Co-Simulationsmethoden 

und -werkzeuge sind in der sogenannten „unabhängigen 

Co-Simulations-Plattform ICOS“ 

professionell umgesetzt. Das so genannte 

„ICOS Framework“ verbindet die Simulationswerkzeuge 

(und damit die virtuelle Darstellung 

der Komponenten) aus den unterschiedlichen 

Disziplinen und führt komplexe Aufgaben wie 

Datenaustausch, Synchronisation, Extrapolation 

oder zentral die Fernsteuerung der Simulationstools 

aus. 

Die Einführung von Co-Simulation im modellbasierten 

Entwicklungsprozess wird von der 

steigenden Komplexität moderner mechatronischer 

Systeme getrieben. Es genügt nicht 

mehr, eine Komponente aus der Sicht des zuständigen 

Fachbereichs darzustellen. Stattdessen 

müssen komplexe Interaktionen, Lastfälle 

oder Randbedingungen aus unterschiedlichsten 

Domänen im Entwicklungsprozess berücksichtigt 

werden. Für eine virtuelle Darstellung 

bedeutet dies, dass nicht mehr nur ein Simulationswerkzeug 

zum Einsatz kommen kann, es 

muss bereits hier eine korrekte Abbildung des 

Gesamtsystems unter Einbeziehung der spezifischen 

Tools gewährleistet werden. 

Ein Co-Simulationsframework wie ICOS ermöglicht 

dies. Wie in Abbildung 2 dargestellt, wird 

dem Bordnetzentwickler auf Basis von ICOS 

in Kombination mit einer zentralen Verwaltung 

der Simulationsmodelle (Modellbibliothek) ein 

„virtuelles Restfahrzeug“, welches die für ihn 

relevanten dynamischen Effekte darstellen 

kann, zur Verfügung gestellt. Die Definition der 

Topologie und Architektur sowie die Dimensionierung 

der relevanten Bauteile (Generator, 

Batterie, ...) erfolgt auf einem ganzheitlichen 

Ansatz, welcher die Simulation aller relevanten 

Effekte aus den verschiedenen Bereichen 

berücksichtigt. Die Entwicklung von entsprechenden 

Regelungsstrategien auf Basis einer 

Kombination von mechanischen, thermischen 

und elektrischen Modellen gewährleistet die 

korrekte Funktionalität der Komponenten und 

Systeme, minimiert Auswirkungen von Lastschwankungen 

oder visualisiert den Einfluss 

von Lastanforderungen auf die Lebensdauer 

der Energiespeicher. 

Beispiel: Mildhybrid mit 

Zweiebenen-Bordnetz 

Hybridfahrzeuge (hybrid electric vehicles, 

HEVs) sind ein moderner Ansatz für umweltfreundliche 

Autos. Beim sogenannten Mildhybrid 

wird der Verbrennungsmotor durch einen 

relativ kleinen Elektroantrieb (etwa als Starter/Generator 

ausgeführt) mit typischerweise 

6-14kW elektrischer Leistung unterstützt. 

Anhand eines Beispiels wird die Eignung von 

Co-Simulation für die Entwicklung eines Zweiebenen-Bordnetzes 

für den Mildhybrid dargestellt. 

In Abbildung 3 ist die prinzipielle Struktur 

des virtuellen Prototypen dargestellt. Die 

Verbrennungskraftmaschine (VKM) und der 

Elektromotor/Generator (EM) sind mit dem 

Restantriebsstrang verbunden. Die zwei Spannungsebenen 

14V und 42V sind mittels eines 

DC/DC Converters verbunden. Entsprechende

elektrische Verbraucher und Energiespeicher 

sind vorgesehen. Der Kühlkreislauf verbindet 

die thermischen Modelle von VKM, EM, DC/ 

DC Converter und Lithium-Ionen-Batterie. Das 

zentrale Energiemanagement gewährleistet das 

optimale Zusammenspiel der mechanischen, 

elektrischen und thermischen Teilsysteme. 

Die entsprechende Repräsentation als Co- 

Simulationsmodell ist in Abbildung 4 zu sehen. 

Die einzelnen Komponenten sind als Modelle 

in den zugehörigen Simulationswerkzeugen 

modelliert und über ICOS miteinander verbunden. 

Aus Sicht des Bordnetzentwicklers ist das 

System als Modelle für die 14V- bzw. 42V-Bordnetzarchitektur 

und den Energiemanagementcontroller 

mit Verbindungen zu einer Restfahrzeugsimulation 

dargestellt. Diese Modelle mit 

den zugehörigen Simulationswerkzeugen sind 

am Entwicklercomputer installiert. Die weiteren 

Komponenten werden automatisch aus der 

Modellbibliothek geladen. Die Modelle für das 

Restfahrzeug werden dabei auf unterschiedlichen 

Computern im Netzwerk ausgeführt, auf 

denen die jeweilige Software inklusive der notwendigen 

Lizenzen installiert ist. 

Das resultierende, auf Co-Simulation basierende 

Modell eines Mildhybridfahrzeugs mit 

Zweispannungsbordnetz wird genutzt, um die 

transiente Wechselwirkungen zwischen Stromnetz 

und Fahrzeug in einer realistischen Art 

und Weise untersuchen zu können. Zahlreiche 

unterschiedliche Stromnetz-Konfigurationen 

können dargestellt und simuliert werden. Beliebige 

Erweiterungen, etwa um eine Hochspannungsebene 

für Vollhybridfahrzeuge sind 

einfach möglich. 

Abbildung 3: Strukturbild mit mechanischen Komponenten, Kühlkreislauf und Zweiebenen-Bordnetz für einen Mildhybrid 

Zusammenfassung und Ausblick 

Die Einführung einer zweiten Niederspannungsebene 

im KFZ wird zu einer weiteren 

Elektrifizierung der traditionellen mechanischen 

Komponenten in Pkws führen. 

Einerseits wird hiermit die Forderung nach Reduktion 

der CO2-Emissionen unterstützt, andererseits 

wird die Komplexität in der Entwicklung 

von Bordnetzen deutlich erhöht. Durch den 

Einsatz eines modernen Frameworks wie ICOS 

wird eine effiziente Entwicklung der künftigen 

Zwei-Spannungs-Bordnetze überhaupt erst 

Abbildung 4: Co-Simulationsdarstellung mit ICOS für den Mildhybrid mit Zweiebenen-Bordnetz 




ermöglicht. Mittels des modularen Co-Simulationsansatzes, 

der anhand eines Beispiels 

dargestellt wurde, können unterschiedliche 

Stromnetzkonfigurationen auf ihre Effizienz und 

ihr Stabilitätsverhalten hin analysiert werden. ■ 


Dr. Josef Zehetner leitet 

den Forschungsbereich 

Co-Simulation und Modellbibliothek. 

DI Wenpu Lu forscht im 

Bereich Bordnetzsimulation 

und Modellbibliothek. 




und Embedded 


VEHICLE. 

9

Beherrschbare 

Mehrgrößenregelung 

Regelalgorithmen in Steuergeräten prägen entscheidend Ansprechverhalten, Vebrauch und Emissionen 

von modernen Verbrennungsmotoren. Eingrößen-PID-Regelungen bilden seit Verwendung elektronischer 

Motorsteuerungen den Kern der Luftpfadregelung von Dieselmotoren. Trotz bekannter Nachteile und vielfältiger 

neuer Vorschläge wurden diese einfachen Konzepte in der Praxis letztendlich bis heute nicht von neuen 

Regelstrategien verdrängt. Am Virtual Vehicle wird erforscht, wie man leistungsfähige Mehrgrößenregelungen 

gestalten kann, die sich in der Einfachheit ihrer Handhabung nicht wesentlich von den etablierten Regelungen 

unterscheiden, zugleich aber die Potentiale der Mehrgrößenregelung voll ausschöpfen. 

Luftpfadregelung beim Dieselmotor 

Die Luftpfadregelung in Dieselmotorsteuergeräten 

dient hauptsächlich der Senkung von NOX 

und Partikelemissionen, beeinflusst aber auch 

maßgeblich den Verlauf des Momentenaufbaus 

im transienten Betrieb. Neue Anforderungen 

in Form von strengeren Emissionslimits und 

gleichzeitig dynamischeren Tests zur Zertifizierung 

machen die Weiterentwicklung konventioneller 

Luftpfadregelungen nötig. 

Für stationäre Abgastests entwickelte Regelkonzepte, 

die meist nur als Störregelungen 

ausgeführt sind, können diese gesteigerten 

Anforderungen nach einer dynamischeren Regelung 

nur mehr schwer erfüllen, ohne schwerwiegende 

Nachteile in der Robustheit und/oder 

der Regelgeschwindigkeit in Kauf zu nehmen. 

Auch die Bedeutung der Verkoppelungen unter 

den zu regelnden Größen nimmt stetig zu, da 

es zum Erreichen der Emissionsziele notwen- 


dig wird, in größeren Betriebsbereichen des 

Motors mehrere Sollgrößen zugleich dynamisch 

zu regeln. 

Konventionelle Lösungen 

Die Luftpfadregelung basiert im Wesentlichen 

auf der Regelung der Luftladungsmenge und 

ihres Zustands. Die gewünschte Ladungsmenge 

und ihr Zustand wird in turboaufgeladenen 

Dieselmotoren über 2 Sollgrößen (z.B. Frischluftmasse 

und Ladedruck) festgelegt und über 

zumindest 2 Stellgrößen (meist Abgasrückführventil 

und Turboladersteller) 

eingestellt. 

Konventionell wird diese Aufgabe 

durch zwei dezentrale 

Regler realisiert. Die Reglerstruktur 

der beiden Regelkerne 

ist üblicherweise eine 

PID-Struktur (Standardregler in Motorsteuergeräten) 

mit Parametern, welche meist von Drehzahl, 

Einspritzmenge und manchmal auch von 

der Regelabweichung selbst abhängig sind. Die 

Abhängigkeiten werden der flexiblen Parametrierung 

wegen in sogenannten Kennfeldern abgelegt. 

Um Probleme durch Querkoppelungen 

zu vermeiden, sind bei solchen Umsetzungen 

mit zwei Eingrößen-PID-Reglern jedoch meist 

nur in Ausnahmefällen beide Regler zugleich 

aktiv. 

Entwicklungstrends 

Motorsteuerungen werden zunehmend leistungsfähiger 

und der Aufwand einer Motorabstimmung 

ist in der Vergangenheit stark 

angestiegen. Rund 15.000 bis 20.000 Einstellparameter 

in einer Motorsteuerung stellen heutzutage 

keine Seltenheit dar. 

Demgegenüber steht die Forderung nach einer 

gleichbleibenden oder wenn möglich sogar kürzeren 

Applikationszeit. 

Durch modellgestützte Ansätze kann einerseits 

erreicht werden, dass Teile der Motorapplikation 

durch Simulation vorab ohne Hardware 

durchgeführt werden können. Andererseits sind 

Datenstände aus bestehenden Motorapplikationen 

leichter übertragbar, weil die verwendeten 

Parameter in den Regel- und Steueralgorithmen 

eine physikalische Bedeutung bekommen. 

Bei den wichtigsten Herstellern für Motorsteuergeräte 

ist ein Schwerpunkt der Entwicklung 

der Luftpfadregelung die Bereitstellung von 

emissionsrelevanten Sollwerten und entsprechenden 

(virtuellen) Sensorwerten. Beide werden 

durch (nichtlineare) Modelle zur Laufzeit in 

der Motorsteuerung aus den verfügbaren Sensorwerten 

berechnet.

Ein weiterer Trend ist in der Verwendung nichtlinearer 

Modelle zur Vorsteuerung in Abhängigkeit 

der Sollwerte zu erkennen. Speziell die 

Adaption der Vorsteuerung auf geänderte Umgebungsbedingungen 

wird dadurch erheblich 

vereinfacht und birgt ein enormes Potential, 

den Entwicklungsaufwand zu reduzieren und 

zu beschleunigen. 

Trotz vielfältiger erfolgversprechender Vorschläge 

zu Mehrgrößenregelungen werden 

immer noch zum überwiegenden Großteil 

konventionelle Eingrößenregelungen in Seriensteuergeräten 

eingesetzt. Dies ist unter anderem 

darin begründet, dass die Einstellung 

eines Eingrößen-PID-Reglers intuitiv erfolgen 

kann und das Feinjustieren der Regelung im 

Betrieb sehr leicht möglich ist. Im Unterschied 

dazu erfordert die Parametrierung einer Mehrgrößenregelung 

meist ein sehr hohes Maß an 

Spezialwissen und die Zuhilfenahme von speziellen 

Werkzeugen. 

Forschungsschwerpunkt 

Um Mehrgrößenregelungen des Luftpfades 

auch für den Serieneinsatz attraktiver zu machen, 

wird im Rahmen eines Kooperationsprojektes 

mit dem Industriepartner AVL List 

GmbH daran gearbeitet, die Vorteile der Mehrgrößenregelung 

zu nutzen und gleichzeitig die 

bekannten Vorteile der etablierten Eingrößenregler 

zu erhalten. 

Das Projekt behandelt folgende Forschungsschwerpunkte: 

1. Eine modulare Reglerarchitektur soll 

Anforderungen bezüglich Testbarkeit, 

Änderbarkeit, Übertragbarkeit sowie Benutzbarkeit 

erfüllen und zugleich eine 

schrittweise Parametrierung ermöglichen. 

2. Eine spezielle Reglerstruktur und die Verwendung 

gemeinsamer Parameter für unterschiedliche 

Reglermodule soll die Anzahl 

notwendiger Parameter reduzieren. 

3. Die Regelung soll während des Betriebs 

leicht einstellbar sein. 

4. Die echtzeitfähigen Berechnungsschritte 

der Regelalgorithmen sollen wenig Speicherplatz 

und Rechenzeit benötigen. 

Modellbasierte Reglerentwicklung 

Üblicherweise werden bei modellbasierter Entwicklung 

(mathematische) Modelle der zu regelnden 

Strecke für die Simulation und zur Einstellung 

der Reglerparameter verwendet. Oft ist 

die Abhängigkeit der Reglerparameter von den 

Modellparametern und Entwurfsfreiheitsgraden 

sehr komplex und eine Trennung nicht effizient 

möglich. 

Im aktuellen Forschungsprojekt konnte im Anwendungsfall 

der Luftpfadregelung innerhalb 

der Regelstruktur eine Trennung zwischen 

Modellparametern und Entwurfsfreiheitsgraden 

erreicht werden. Das bedeutet, dass die Einstellung 

der Regelung in zwei separaten Schritten 

erfolgen kann. Zuerst wird das Modell der 

Strecke parametriert, was durch geeignete 

Werkzeuge unterstützt und automatisiert werden 

kann. In einem zweiten Schritt werden nur 

mehr die verbleibenden Entwurfsfreiheitsgrade 

eingestellt. 

Die Trennung der Parameter bringt die notwendige 

Vereinfachung in der Handhabbarkeit, 

welche entscheidend für die Akzeptanz des 

Konzepts und die praktische Anwendung ist. 

Erfolgreicher Nachweis durch 

Simulation und Erprobung 

Das Konzept wurde für die Regelung eines Dieselmotormodells 

eingesetzt. 

Durch Simulation und Analyse verschiedener 

Betriebssituationen sowie ganzer Prüfläufe 

konnte in diesem ersten Schritt die notwendige 

hohe Reife der Algorithmen erreicht werden. In 

einem zweiten Schritt erfolgte die Erprobung 

der fertig getesten Regelung im realen Betrieb. 

Für den Betrieb der Regelung steht eine 

echtzeitfähige Entwicklungshardware zur 

Verfügung, welche die Schnittstellen zur Motorsteuerung 

bildet und die Berechnung der 

Regelalgorithmen durchführt. 

Simulationsvergleich Eingrößemregelung (SISO) mit 

Mehrgrößenregelung (MIMO), Ausschnitt eines transienten Testzyklus (NRTC) 


Die speziellen Vorteile der neuen Reglerarchitektur 

konnten erfolgreich unter Beweis gestellt 

werden. Die methodische Applikation (Einstellung) 

des Reglers am Prüfstand ermöglichte 

in kurzer Zeit den transienten Betrieb eines 

Diesel-Motors für Nutzfahrzeuge und die einfache 

nachträgliche Einstellung unterstützt die 

Verbrennungsentwicklung bei der Einhaltung 

der Entwicklungsziele. 

Weitere Einsatzgebiete 

Ein weiteres Einsatzgebiet der erstellten Regelung 

kann neben der Regelung eines realen 

Dieselmotors auch die Regelung eines Simulationsmodells 

sein. Für die Auslegung von Motor, 

Verbrennung und Abgasnachbehandlung 

werden derzeit schon in sehr frühen Entwicklungsstadien 

Motormodelle eingesetzt. 

Die Regelung eines Simulationsmodells mit einer 

virtuellen Motorsteuerung spielt dabei eine 

immer größere Rolle, wenn man zusätzlich zum 

stationären auch das dynamische Verhalten in 

der Simulation untersuchen möchte. 

Die erstellte Reglerarchitektur liefert somit 

auch einen wertvollen Beitrag zum Aufbau einer 

sogenannten Soft-ECU – einer virtuellen 

Motorsteuerung. ■ 

Zum Autor 

DI Michael Stolz ist Leiter 

des Lead Themas „Regelungstechnik“ 

am VIRTUAL 

VEHICLE. 


11

Modellreduktion: 

Komplexe Systeme vereinfachen 

Reduzierte Modelle beschreiben qualitativ das angenäherte Systemverhalten. Dennoch sind sie ein 

Kompromiss zwischen dem Grad der Modellreduktion und der resultierenden Genauigkeit. Die am VIRTUAL 

VEHICLE entwickelten kombinierten Methoden helfen, eine sinnvolle Balance herzustellen. 

Die virtuelle Fahrzeugentwicklung mit Hilfe 

von spezialisierten Computerprogrammen ist 

eine Gratwanderung: Einerseits dominieren 

ausgereifte Simulationswerkzeuge die facettenreichen 

Ingenieur-Disziplinen und bieten 

zugeschnittene Modellierungssprachen sowie 

Lösungsalgorithmen. Typischerweise werden 

hochdetaillierte Modelle entwickelt, um das 

System und dessen Verhalten zu analysieren 

– ohne teure Prototypen erstellen zu müssen. 

Andererseits fordern steigende Produktanforderungen 

umfassendere Analysen und diese 

führen zwangsläufig zu komplexeren Modellen. 

Diese sind Voraussetzung, um exaktere Aussagen 

über das Systemverhalten zu erzielen. 

Gesucht: Vereinfachte Modelle 

Aufgrund der meist hohen Komplexität der Teilmodelle 

führen Gesamt- bzw. Teilsimulationen 

zu erheblichen Rechenzeiten. Dem Einbinden 

von virtuellen Teilmodellen am Prüfstand (HiL 

- Hardware in the Loop) sind Grenzen gesetzt. 

Kürzere Simulationszeiten auf Echtzeitplattformen 

sind durch leistungsfähigere Hardware 

kaum erreichbar. Es werden also schnellere 

und einfachere Modelle benötigt. 

Die folgenden methodischen Ansätze zur Modellreduktion 

sind erst durch die Kombination 

der am VIRTUAL VEHICLE entwickelten 


Methoden realisierbar und weisen einen systematischen 

Weg in Richtung Echtzeitmodelle. 

Erste Anwendungen der Methodik in unterschiedlichen 

Kooperationsprojekten zeigen 

vielversprechende Ergebnisse und öffnen neue 

Perspektiven zur Verhaltensmodellierung von 

komplexen Systemen. 

Reduzierte Modelle weisen die wesentlichen 

und charakteristischen Merkmale der komplexen 

Modelle auf und gewährleisten qualitative 

Aussagen über das Systemverhalten. Sie 

werden auch zwingend für modellbasierende 

Regelungsstrategien, multidisziplinäre Optimierung 

und für frühzeitige Entscheidungen im 

Produktentwicklungsprozess benötigt (Abb.1). 

Methoden zur Annäherung 

Selbstverständlich steht die Frage nach dem 

günstigen Grad der Reduktion im Mittelpunkt. 

Bislang wird dieser empirisch oder basierend 

auf a-priori Expertenwissen gewählt. Eine generell 

anwendbare Lösung existiert nicht. 

Eine grobe Einteilung in der Modellreduktion erfolgt 

in modellbasierende, datenbasierende und 

hybride Ansätze (Abb.2). Hier werden mathematische 

Zusammenhänge und Messdaten zur 

Approximation herangezogen. Schwierig bei 

diesen Methoden ist die Bewertung der Qua- 

Abbildung 1: Verhaltensmodellierung im Entwicklungsprozess 


lität bzw. Güte des resultierenden einfachen 

Modells. Einerseits interessiert, ob stationäre 

Werte in einem bestimmten Toleranzbereich 

liegen. Im Fall von dynamischen Systemen ob 

ist wiederum maßgeblich, ob transiente Übergänge 

ausreichend genau abgebildet sind. 

Bei datengetriebenen Methoden ist neben der 

Wahl geeigneter Messdaten die zugrundeliegende 

und beschreibende Modellstruktur interessant. 

Abbildung 2: Ansätze Modellreduktion 


Zum Bestimmen möglichst „guter“ Datensätze 

mit einem hohen Informationsgehalt bieten sich 

Methoden aus der optimalen Versuchsplanung 

(DoE - Design of Experiments) an, mit deren 

Hilfe sinnvolle Eingangs- und Ausgangsdaten 

effizient bestimmt werden können. Eventuelle 

Prüfstandkosten werden dabei minimiert. 

Screening: Die Analyse des Systems 

Das sog. „Screening“ stellt eine ausgiebige 

Analyse eines Systems dar und beinhaltet das 

Erfassen von Expertenwissen sowie eine Sensitivitätsanalyse. 

Dabei werden basierend auf 

Eingangs- und Ausgangsdaten des Systems 

Modelleigenschaften (z.B. lineare Zusammenhänge) 

erörtert und statistisch belegt. Im Zuge 

dessen sind also über statistische Maße wesentliche 

Modelleigenschaften bekannt und die 

Modellqualität kann beurteilt werden (Abb.3). 

Beantwortet werden damit die noch offenen 

Fragen nach dem Grad der Modellreduktion 

oder einer geeigneten Modellstruktur. Darüber 

hinaus wird die Modellqualität basierend auf

statistischen Auswertungen quantifiziert. Die 

Sensitivitätsanalyse als Werkzeug zur Modellanalyse 

sowie zur Modellbewertung ermöglicht 

eine automatisierte Reduktion bzw. Annäherung 

von komplexen Modellen. 

Beispiel aus der Praxis 

Ein typisches Resultat einer solchen Sensitivitätsanalyse 

ist in Abbildung 3 dargestellt. Dabei 

wurde ein komplexes Modell eines elektrifizierten 

Getriebes anhand der Eingangs- und 

Ausgangsgrößen über zwei unterschiedliche 

Methoden analysiert. Vorerst waren stationäre 

Ein-/Ausgangsbeziehungen von Interesse. Im 

oberen Balkendiagramm ist die Abhängigkeit 

der Ausgangsgröße von den fünf Eingangsgrößen 

ersichtlich. Zur Modellierung des Ein-/ 

Ausgangsverhaltens sind im Prinzip nur die Eingangsgrößen 

1 und 3 interessant. Alleine diese 

Information reduziert den Approximationsaufwand 

erheblich und bietet Platz für gezielte 

Analysen. Ein Histogramm zeigt die Verteilung 

der gewählten Ausgangsgröße und gibt Aufschluss 

über den möglichen Wertebereich. Ein 

zusätzliches Fehlermaß beschreibt die Aussagekräftigkeit 

der Sensitivitätsanalyse und bildet 

somit eine theoretisch fundierte Basis. Auf vage 

Vermutungen oder Schätzung der Zusammenhänge 

kann verzichtet werden. 

Am VIRTUAL VEHICLE werden derzeit neuartige 

Ansätze zur Betrachtung der Sensitivität 

einzelner Einflussfaktoren erarbeitet. Abbildung 

4 zeigt die Resultate einer zeitabhängigen 

Sensitivitätsanalyse wobei die wesentlichen 

Dynamiken des untersuchten Systems ersichtlich 

werden. 

Vorteile der neuen Betrachtungsweise: 

• Einblick in die dynamischen Zusammenhänge 

• Verbesserung der Systemanalyse 

• Unterstützung bei der Reduktion von Gleichungen 

mathematischer Modelle bzw. 

dem Ansetzen zugrundeliegender Modellstrukturen. 

Dadurch sind Aussagen über den dynamischen 

Einfluss von Systemteilen möglich. 

Methodischer Ansatz 

Aus den Ingenieur-Disziplinen stammen unterschiedliche 

Modelle mit fachspezifischen 

Systemeigenschaften. Aber nicht nur die 

Systemeigenschaften sondern auch Modellierungssprache 

und Simulationsumgebung 

unterscheiden sich stark voneinander. Das 

Anwenden einer Methode zur Modellvereinfachung 

ist nur problemspezifisch möglich. Die 

wesentlichen Hürden stellen dabei folgende 

Punkte dar: 

• unterschiedliche Schnittstellen 

• vielfältige Modellarten 

Nach der Idealvorstellung einer vollautomatisierten 

Modellreduktion mit statistisch fundierter 

Bewertung müssen die oben genannten 

Probleme gelöst werden. Aktuelle Forschungsergebnisse 

am VIRTUAL VEHICLE in Kooperation 

mit renommierten OEM‘s zeigen die 

Lösbarkeit. 

Über die am VIRTUAL VEHICLE entwickelte 

Co-Simulations-Plattform ICOS kann eine einheitliche 

Schnittstelle zu den sorgfältig model- 

Abbildung 3: Effekt der fünf Eingangsgrößen auf eine Ausgangsgröße anhand 

unterschiedlicher Methoden mittels (statischen) Sensitivitätsanalyse. 


Abbildung 4: Effekt der fünf Eingangsgrößen auf eine Ausgangsgröße anhand 

unterschiedlicher Methoden mittels zeitabhängiger Sensitivitätsanalyse. 


lierten Modellen geschaffen werden. In Kombination 

mit universellen Approximatoren, wie 

z. B. neuronalen Netzen oder Fuzzy-Ansätzen 

sind zusätzlich Methoden gegeben, die die 

Modellcharakteristiken Domänen-unabhängig 

annähern. Die Bewertung der Modellqualität ist 

dabei über eine Sensitivitätsanalyse integriert. 

Statistische Maße ermöglichen dabei Domänen-unabhängig, 

einen sinnvollen Kompromiss 

zwischen Reduktionsgrad und Modellqualität 

zu finden. ■ 

Zum Autor 

DI Martin Benedikt ist 

Senior Researcher und 

Projektleiter am VIRTUAL 

VEHICLE. 


13

Neue Sicherheitskonzepte 

für die E-Mobilität 

Die ISO 26262 ist der neue Standard für funktional sichere Elektrik und Elektronik (E/E). Speziell die 

Entwicklung von Elektrofahrzeugen ist davon betroffen. Systematisches Vorgehen für die Entwicklung eines 

funktionalen Sicherheitskonzeptes ist die Bedingung an die Zukunft. 

Damit Fahrzeuge für die E-Mobilität von morgen 

den Sicherheitserwartungen der Kunden 

und des Gesetzgebers entsprechen, sind sowohl 

gesetzliche Richtlinien für Zulassung 

dieser Fahrzeuge als auch aktuelle technische 

Richtlinien einzuhalten. 

Dabei sind unter anderem folgende Sicherheitsaspekte 

zu beachten: 

• Sicherheit durch organisatorische Maßnahmen 

• aktive Sicherheitseinrichtungen 

• passive Sicherheitseinrichtungen 

• funktionale Sicherheit (E/E-Systeme) 

Immer wichtiger werden Entwicklungsnormen 

zur funktionalen Sicherheit. Im Automobilbereich 

ist dies die brandneue „ISO 26262 – Road 

vehicles — Functional safety“. Der Sicherheitsaspekt 

wird dabei durch die „sichere Funktion“ 

von E/E-Systemen im Fahrzeug erreicht, wobei 

kritische Fehler erkannt und beherrscht werden 

sollen, um das Fahrzeug in einen sicheren Betriebszustand 

bringen zu können. 


Durch die im November 2011 veröffentlichte 

und rechtlich bindende ISO 26262 wird also ein 

systematisches Vorgehen für die Entwicklung 

von sicherheitskritischen Systemen notwendig, 

um eine sichere Funktion für alle Verkehrsteilnehmer 

zu gewährleisten. Notwendig wurde die 

Einführung dieses Standard, da die Richtlinie 

„IEC 61508: Funktionale Sicherheit sicherheitsbezogenerelektrischer/elektronischer/programmierbarer 

elektronischer Systeme“ für das 

moderne automotive Umfeld nicht ausreichend 

anwendbar ist. 

Die ISO 26262 ist kein gesetzlich vorgeschriebenes 

Regelwerk, das die Hersteller verpflichtet, 

ihre Produkte gemäß der Norm zu entwickeln. 

Sie stellt eine technische Empfehlung 

an die Sicherheit von Produkten dar. Der Inverkehrbringer 

ist aus Sicht der Produkthaftung 

rechtlich verpflichtet, die notwendige Sorgfaltspflicht 

einzuhalten. Erst mit der Erfüllung der 

Anforderungen der ISO 26262 und einem vollständigen 

Sicherheitsnachweis kann der Stand 

der Technik für das Produkt belegt werden. 

Abbildung 1: Möglicher „Blue-Screen“ in einem Elektrofahrzeug?! - Mit der ISO 26262 soll das nicht eintreten. 


Damit wird indirekt die enorme Bedeutung der 

funktionalen Sicherheit durch die Einführung 

der ISO 26262 definiert. 

Kritische Fehler in der Elektronik 

Die Funktion von Elektrofahrzeugen ist in einem 

viel stärkeren Maß an den Einsatz von Elektronik 

gebunden als in konventionellen Fahrzeugen. 

Dabei werden mechanische Komponenten 

durch elektrische Systeme ersetzt oder ergänzt 

und der Energiefluss im Fahrzeug elektronisch 

gesteuert. So können zum Beispiel in einem 

Elektrofahrzeug Bremsvorgänge um intelligente 

Energierückgewinnung ergänzt werden. 

Ein sogenannter „Blue-Screen“ (siehe Abbildung 

1) in der IT-Welt ist eine Beschreibung 

einer bestimmten Kategorie von Fehlermeldungen. 

Dabei kommt es ohne Vorwarnung zum 

Absturz des Systems. Ein derartiges Ereignis 

will sich wohl niemand während der Benutzung 

eines Fahrzeugs vorstellen. Gefährdungen für 

Personen müssen also auf ein vertretbares

und gesellschaftlich akzeptiertes Restrisiko 

reduziert werden. Mit der stetig wachsenden 

Komplexität elektronischer Komponenten in 

Fahrzeugen steigt auch die Wahrscheinlichkeit 

möglicher Fehlfunktionen. Ist eine sicherheitsrelevante 

Komponente von einer solchen Fehlfunktion 

betroffen, so könnten dadurch Menschen 

zu Schaden kommen. 

Neue Herausforderungen in der 

Automobilentwicklung 

Was ändert sich durch die ISO 26262 für die 

bisherigen Phasen der Automobilentwicklung? 

Neu ist die Einführung einer eigenständigen 

Konzeptphase vor dem Start der System-Entwicklung. 

Die Ausarbeitung eines funktionalen 

Sicherheitskonzepts für die Umsetzung von 

Sicherheitszielen wurde bisher nicht in dieser 

Form durchgeführt. In ISO 26262 ist beschrieben, 

welche Anforderungen für eine standardkonforme 

Umsetzung nachzuweisen sind. Wie 

die Norm mit allen zu erfüllenden Vorgaben an 

das Management, an die Entwicklungs- und 

Analysemethodik bis hin zur Verifikation und 

Validierung in die bestehende Prozesslandschaft 

eingeführt werden kann, stellt derzeit 

die Autohersteller als auch deren Zulieferer vor 

eine besondere Herausforderung. 

Ausarbeitung des geforderten 

Sicherheitskonzepts 

Spezifikation des Systems 

Zu Beginn der Konzeptphase erfolgt eine detaillierte 

Beschreibung des Entwicklungsgegenstandes, 

für den der Sicherheitsnachweis zu 

erbringen ist. In diesem Dokument sollen alle 

bekannten Eigenschaften und Einschränkungen 

enthalten sein. Diese sogenannte „Item-Definition“ 

ist notwendig, damit für jedes Teil-System 

die Erfüllung der Sicherheitsanforderungen 

belegt werden kann. Dieser Teilnachweis muss 

als Beitrag zum Sicherheitsnachweis des Gesamtsystems 

(Fahrzeug) bestehen und hierzu 

integriert werden können. 

Für die Sicherheitsbetrachtung eines Batteriesystems 

müssen somit Informationen und 

fundierte Testergebnisse vorliegen, mit denen 

das Verhalten der Energiespeicherzellen über 

deren zulässigen Betriebsgrenzen hinaus analysiert 

werden kann. Anhand dieser Daten ist 

es dann für ein Batteriesystem möglich, eine 

erste aussagekräftige Erhebung der Gefähr- 

dungen vorzunehmen, die im Fehlerfall auftreten 

könnten. 

Gefährdungsanalyse und Risikoeinschätzung 

(G&R) 

Durch Fehlfunktionen der Betrachtungseinheit 

können Gefährdungen für den Menschen 

auftreten. Diese werden in der G&R erhoben, 

wobei kritische Situationen analysiert werden, 

die Kombinationen aus Gefährdungen und bestimmten 

Betriebs-/Fahrsituationen darstellen. 

Das auftretende Risiko wird dabei mit einem 

bestimmten „Automotive Safety Integrity Level“ 

(ASIL) eingestuft. Alle nachfolgenden Anforderungen 

der Entwicklungsphasen der ISO 26262 

sind von diesem festgelegten ASIL abhängig. 

Mit steigendem ASIL steigen auch die Aufwände 

für die Entwicklung von sicherheitsrelevanten 

E/E-Systemen. Umso mehr Relevanz 

erhält somit die Konzeptphase. 

Betrachtet man eine Situation in der eine Überladung 

eines Batteriesystems auftreten könnte, 

so ist dies etwa im Lademodus möglich. Das 

Fahrzeug wird dabei von einer externen Ladeeinheit 

versorgt. Diese Situation muss nun mit 

den in der Norm definierten Faktoren bewertet 

werden und daraus kann der resultierende 

ASIL direkt abgeleitet werden. Für jede Gefahrensituation 

ist ein Sicherheitsziel festzulegen, 

das den entsprechenden ASIL erbt. Dieses Sicherheitsziel 

ist so zu formulieren, dass damit 

in jeder Situation eine Gefährdung durch das 

Energiespeichersystems verhindert werden 

kann. Diese Sicherheitsziele stellen die oberste 

Sicherheitsanforderung in der Entwicklung dar. 

Abwenden der Gefährdungen im funktionalen 

Sicherheitskonzept 

Mit der Ausarbeitung des funktionalen Sicherheitskonzeptes 

erfolgt die Formulierung von 

funktionalen Sicherheitsanforderungen und deren 

Zuordnung an die Hauptelemente der Betrachtungseinheit. 

Jedes Sicherheitsziel, das 

durch eine E/E-Sicherheitsfunktion umgesetzt 

werden soll, wird dabei als funktionale Kette 

(Sensorik, Verarbeitungseinheit, Aktuatorik) 

zusammengesetzt. Jedes dieser Elemente erbt 

den ASIL des Sicherheitszieles. Die Funktion 

wird dabei so definiert, dass der sichere Zustand 

der Betrachtungseinheit für das Sicherheitsziel 

jederzeit gewährleistet wird. Am Ende 

der System-Entwicklung ist eine Sicherheits- 

Validierung durchzuführen. Dazu müssen zum 

Nachweis der Erfüllung der Sicherheitsziele, 

Endabnahmekriterien bereits im funktionalen 

Sicherheitskonzept formuliert werden. 

Freigabe für die Entwicklung 

Den Abschluss der Konzeptphase stellt die 

Prüfung der G&R und des funktionalen Sicherheitskonzeptes 

durch eine externe Organisation 

(z.B. TÜV) dar. Auf Basis des geprüften 

funktionalen Sicherheitskonzeptes erfolgt die 

weitere Entwicklung auf der Systemebene mit 

der Erstellung eines technischen Sicherheitskonzeptes. 

Am Ende der Entwicklung ist eine 

belastbare Argumentation mit entsprechenden 

Nachweisen zu dokumentieren, um die angewandten 

Methoden und das Vorgehen in den 

einzelnen Entwicklungsschritten ausreichend 

zu belegen. 

Forschungsthema Funktionale 

Sicherheit 

Funktionale Sicherheit ist für die zukünftige 

Fahrzeugindustrie von enormer Bedeutung. 

Das stetige Wachstum der Komplexität mit 

der Einführung der E-Mobilität wird damit beherrschbar. 

Auch am ViF hat daher das Thema Funktionale 

Sicherheit einen besonderen Stellenwert 

erlangt und wird im Rahmen von Projekten mit 

internationaler Beteiligung erforscht. Schwerpunkte 

liegen auf den Gebieten der Konzeptphase, 

Sicherheitsanalysen, Integration der 

Sicherheit in bestehende Entwicklungsprozesse 

sowie Sicherheitszertifizierung von E/E- 

Systemen. ■ 


DI Helmut Martin ist 

Senior Researcher am 

VIRTUAL VEHICLE; 

Forschungsthema: Funktionale 

Sicherheit 

DI Joachim Hillebrand 

leitet die Gruppe für 

Embedded Systems am 

VIRTUAL VEHICLE. 


15

Batteriemodelle: 

Kosten und Lebensdauer 

Die Themen Kosten und Sicherheit dominieren die Einführung der Elektromobilität. Die Erkenntnis, dass die 

reinen Elektrofahrzeuge nicht die CO 2-Emmisionsproblematik lösen werden, ist in der Fachwelt als „Common 

Sense“ verstanden worden. Elektromobilität wird sich also in einem intelligenten Verbund von etablierten 

Technologien und einer Erweiterung um den elektrischen Antriebsstrang durchsetzen. Damit steigen die 

Anforderungen an das Verständnis der Alterungszusammenhänge von Energiespeichern. 

Die anstehende Elektrifizierung 

Die zunehmende Elektrifizierung der individuellen 

Mobilität bringt neue Komponenten ins 

Fahrzeug, die das technische Spannungsfeld 

und die damit verbundenen Herausforderungen 

für diese Produkte erhöhen. Die Antriebsstrangkomponenten 

wie elektrische Maschinen, die 

notwendige Stromrichtertechnologie und die 

Energiespeichertechnologien werden derzeit 

als Produkt formuliert oder sind bereits in ersten 

Lösungen am Markt erhältlich. Neben der 

Variante der Hybride (in diesem Zusammenhang 

sind hybride Technologien aus Verbrennungskraftmaschine 

und elektrischem Antrieb 

gemeint), wie sie bereits gut am Markt erhältlich 

sind, bringen die Hersteller erste Fahrzeuge mit 

einem höheren Grad an Elektrifizierung auf den 

Markt. Diese Technologien werden als PlugIn- 

Varianten mit größerem Energiespeicher für 

erste praktikable Reichweiten (in etwa 30 bis 50 

km) im rein elektrischen Fahrmodus bezeichnet, 

bis hin zu rein elektrischen Fahrzeugen, 

die derzeit noch ein Nischendasein fristen. 

Batteriemodelle - Status und 

Erwartungen 

Die Modellierungsansätze von elektroche- 

Abbildung 1: Prinzipieller Aufbau und Funktion einer Lithium-Ionen Zelle 



mischen Zellen sind so vielfältig wie die Variantenvielfalt 

der möglichen Zusammensetzung 

verschiedener Elektroden- und Elektrolytmaterialien. 

Die folgende Aufzählung umfasst Modellierungsansätze, 

die das Spannungs- und 

Stromzeitverhalten widerspiegeln. 

Folgende Ansätze werden in der Fachwelt für 

Spannungs- und Strommodelle als Ausgangs- 

und Eingangsgrößen verfolgt: 

• Impedanzmodelle (Resistiv- kapazitive- 

induktive Netzwerke): 

• Empirische Approximationsmodelle 

• Elektrochemische (mechanistische) 

Modelle 

Impedanz- und empirische Modelle basieren 

nicht auf den mechanistischen Vorgängen in 

der Zelle selbst, sondern behandeln diese 

als Black-Box. Hierbei wird das Zellverhalten 

über Parameterfitting für eine vorher gewählte 

(Schaltungs-) Topologie ausgeführt. Diese beiden 

Verfahren haben gemeinsam, dass sie nur 

in dem der Testmatrix entsprechenden Parameterraum 

gültig sein können. Damit steigt die Unsicherheit 

in der Modellierung von Betriebszuständen, 

die nicht vorher exakt definiert wurden 

und bereits in die Erstellung der Testmatrix mit 

eingeflossen sind. Die Modellgattung der mechanistischen 

Modellierung ist von der Know- 

How-Tiefe um ein Vielfaches anspruchsvoller, 

bietet demgegenüber Möglichkeiten, auf die tatsächlichen 

Vorgänge in der Zelle rückzuschließen. 

Und genau dieser Umstand rechtfertigt 

den Aufwand der detailreichen Modellierung 

in den elektrochemischen Zusammenhängen, 

speziell in der Produktentwicklung von Zellen 

und Batteriesystemen und der Lebensdauerabschätzung. 

Über die Reduktion der Modelldimension auf 

eine Dimension ergibt sich eine starke Vereinfachung 

des Modellansatzes und Komplexität 

der Modellierung. Damit lassen sich grundsätzliche 

Modellansätze erproben und vereinfachte 

Modelle verifizieren. Leider kann eine 

Modellierungstiefe in nur einer Dimension nur 

ein Zwischenschritt hin zum 3D- Modell der 

realen Zelle sein. Final muss die Modellierung 

der Zelle in der realen drei-dimensionalen Geometrie 

mit inkludierten Alterungsmechanismen 

möglich sein. An diesem Punkt scheitert derzeit 

die Fachwelt, da sowohl eine umfassende 

Modellierung als auch die damit verbundenen 

Rechenzeiten fernab von einer praktikablen 

Einsetzbarkeit sind. 

Der Weg von 1D zu 3D - das Abbilden 

einer realen Zelle im Modell 

Ein Ansatz, der speziell in diesem Projekt gewählt 

wurde, ist die Homogenisierung der Geometrie. 

Hierbei werden die Basisgleichungen 

jeweils auf eine Dimension eingeschränkt. 

Während der Implementierung in eine numerische 

Lösung werden diese Gleichungen der 

Dimensionseinschränkung entsprechend diskretisiert. 

Der Vorteil dieses Verfahrens: Jede 

der Gleichungen muss nur in einer Dimension 

gelöst werden. Damit kann das reale Verhalten 

der Zelle abgebildet und vor allem der Modellansatz 

mit gewissen Einschränkungen verifiziert 

werden. Die Bezeichnung 1,5D (ein Zwi-

Abbildung 2: Alterungsprognose, der traditionelle 

Pfad und die Erweiterung mittels Modell 


schenschritt zwischen 1D und 2D) bezieht sich 

auf den Umstand, dass jede Gleichung zwar 

nur in einer Dimension gelöst wird, aber unterschiedliche 

Gleichungen und deren Dimensionen 

normal aufeinander ausgerichtet sind. 

Damit können im Modell beide Dimensionen 

abgebildet werden. 

Final kann also festgestellt werden, dass ein 

elektrochemisches Modell reale Vorgänge in 

einem Modell vereinfacht abbildet. Damit entsteht 

ein Werkzeug, das sogar unter Last der 

Zelle oder des Batteriesystems eine Aussage 

auf Vorgänge in der Zelle zulässt. Ein spezieller 

Anwendungsfall ist die Verbindung der Lebensdauerprognose 

mit diesem detaillierten Modellierungsansatz. 

Hierbei werden schädigende 

Vorgänge bewertet und als Information in die 

Prognose mit eingebunden. 

„Elektro-Chemisches Modell“ - eine 

Definition 

Die Grundelemente einer Batteriezelle sind die 

Ableiter. Dies sind Folien aus Kupfer und Aluminium, 

welche die Verbindung des chemisch aktiven 

Materials mit dem jeweiligen Pol der Zelle 

bilden und die mechanische Stabilität gewährleisten. 

Die Längskoordinate des Modellgebiets 

verläuft also von einer Ableiterfolie zur anderen. 

Die Aktivmaterialschichten der Zelle (positive 

und negative Elektrode) sind von poröser 

Natur. Die Feststoffe dieser 

Struktur bestehen aus den 

aktiven Substanzen (Interkalationsmaterial,Hostmaterial), 

elektrisch leitendem und 

zum Teil ebenfalls aktivem 

Material (Leitruß) und klebendem 

Material (Binder). In 

den Hohlräumen des Materials 

befindet sich eine flüssige 

Phase, die dem Ionentransport 

zwischen den Elektroden 

dient, der Elektrolyt. In 

Abbildung 1 wird die feste 

Phase durch Kreise symbolisiert, 

der Leitruß sowie Binder 

sind nicht eingezeichnet. 

Sie befinden sich zwischen 

den Kreisen und verbinden 

diese. Die tatsächliche Form 

der aktiven Substanzen variiert 

zwischen Flakes bis zu 

annähernd Kugelform, die 

Größe der Partikel (1 Partikel 

= 1 Kreis) von wenigen Nanometern bis zu 

einigen Mikrometern. Interkalationsmaterialien 

sind kristalline Stoffe, welche Lithiumatome in 

Zwischengitterplätze aufnehmen (interkalieren) 

und dort unter Ausbildung eines chemischen 

Potentials speichern können. Diese Komponenten 

finden sich im Modell und werden vereinfacht 

mechanistisch abgebildet. 

Verbindung zwischen elektro- 

chemischem Modell und Alterungsproblematik 

Der Stand der Technik in der Lebensdauerprognose 

von Batteriesystemen ist in Abbildung 

2 in der linken Bildhälfte beschrieben. Hierbei 

werden mittels vorab definierter Testmatrizen, 

die auf die jeweilige Anwendung zugeschnitten 

sind, Alterungsexperimente gestartet. Diese Alterungsexperimente 

laufen je nach Anwendung 

bis zu mehrere Jahre. Zudem sind derzeit noch 

keine Raffungsmechanismen bekannt, die diese 

Testzeit signifikant verkürzen würden. Der 

parallele Pfad der elektrochemischen (EC)- 

Modellerweiterung bringt ein zweites Standbein 

in diese Prognose ein. Üblicherweise wird 

in den Kundenanforderungen für Batteriesysteme 

eine Lebensdauer von zehn oder mehr 

Jahren festgeschrieben. Im Vergleich dazu 

beträgt die Entwicklungszeit eines Batteriesystems 

zum fertigen Produkt in etwa zwei bis 

drei Jahre. Diese Entwicklungszeiten sind dann 

realistisch, wenn bereits auf einer freigeprüften 

Einzelzelle, dem Kernstück eines Batteriesystems, 

aufgebaut werden kann. 

Daher ist es von grundlegendem Interesse, die 

Streuung der Vorhersage in engen Grenzen zu 

halten. Das ist mit rein empirischen Methoden 

schwierig bis unmöglich. 

Hier bietet die Verschränkung mit dem elektrochemischen 

Modell die Möglichkeit, die 

Streuung zu reduzieren. Neben der erhöhten 

Prognosefähigkeit bietet diese Verschränkung 

einen weiteren Vorteil. Sollte sich während 

der Entwicklung die Notwendigkeit ergeben, 

grundsätzliche Eigenschaften der Basiszelle 

und auch des Batteriesystems zu ändern, 

müsste eigentlich das gesamte Alterungsexperiment 

wiederholt werden. Als Beispiel sei hier 

die Schichtdicke der Elektroden der Lithium- 

Ionen Zelle genannt. Das elektrochemische 

Modell bietet hier die Möglichkeit, den Trend 

der Alterungsprognose abzuschätzen und 

die bestehenden Daten neu zu interpretieren. 

Kombiniert mit neu gestarteten Testläufen wird 

diese Prognose abgesichert. Aus dem elektrochemischen 

Modell lassen sich damit die für 

die Alterung kritischen Betriebszustände abschätzen 

und das Alterungsexperiment weniger 

breit, trotzdem mit ausreichender Aussagekraft 

auslegen. 

Zusammenfassung 

Das Batteriesystem ist heute das technische 

und wirtschaftliche Nadelöhr in der Umsetzung 

der Elektromobilität. Eine zuverlässige und robuste 

Alterungsprognose im komplexen Umfeld 

des Automobils ist die Grundvoraussetzung, 

um das System effizient nutzen zu können. 

Damit kann verhindert werden, dass Systeme 

überdimensioniert und damit zu teuer am Markt 

platziert werden. Dem gegenüber steht eine zu 

kleine Dimensionierung des Energiespeichers 

und damit einhergehend entweder verringerte 

Kundenfunktion, wie zum Beispiel zu geringe 

Reichweite, oder zu wenig Treibstoffersparnis. 

Sollte es im schlechtesten Fall zu gehäuften 

Ausfällen des Fahrzeugs beim Endkunden 

kommen, wird die Elektromobilität nicht ihr inhärentes 

Potential aufzeigen können und sich 

deswegen möglicherweise nicht durchsetzen. ■ 

Zum Autor 

Dr. Alex Thaler leitet die 

Batterie-Gruppe am 



17

Technische Informatik 

an der TU Graz 

Der Forschungsschwerpunkt des Instituts für Technische Informatik (ITI) der TU Graz liegt in der Untersuchung 

von eingebetteten, verteilten und vernetzten Echtzeit-Systemen (Cyber-Physical Systems), das heißt im Entwurf, 

Analyse und in der Entwicklung von performance-, energie-, sicherheits-, und zuverlässigkeitsorientierten 

Rechnerarchitekturen für industrielle Anwendungen. 

Das Institut für Technische Informatik wurde 

im März 1987 an der Fakultät für Elektrotechnik 

und Informationstechnik der Technischen 

Universität Graz eingerichtet und versteht sich 

als Bindeglied zwischen der Elektrotechnik und 

Informatik. Seit seiner Gründung durch O.Univ.- 

Prof. Dr. Reinhold Weiß hat das Institut eine beachtliche 

Entwicklung genommen. So arbeiten 

am Institut derzeit 21 wissenschaftliche Mitarbeiter 

und 3 nichtwissenschaftliche Mitarbeiter. 

Lehre 

Das Angebot für eine forschungsorientierte 

Lehre wurde im Lauf der Jahre ständig erweitert 

und an die aktuellen Entwicklungen 

angepasst. Mehr als 300 Studenten/innen der 

Studienrichtungen Elektrotechnik, Telematik 

und Informatik entschieden sich bisher, ihre Diplomarbeit 

am Institut für Technische Informatik 

durchzuführen, 75 Studenten haben am Institut 

für Technische Informatik promoviert und es 

gab 2 Habilitationen. 

Design-Flow im ViF-Projekt MEPAS für sicherheitsgerichtete 

automotive Anwendungen. 

Quelle: TU Graz, ITI 

Forschung 


Im Fokus unserer Aktivitäten ist die ständige 

Verbesserung der Forschungsleistungen des 

Instituts. Diese Leistung misst sich an der 

Anzahl von Publikationen auf internationaler 

Ebene (Journalen, Büchern, Konferenzen), an 

unserem Drittmittelaufkommen und der Anzahl 

der Promotionen. 

Der Forschungsschwerpunkt des Instituts für 

Technische Informatik liegt in der Untersuchung 

von eingebetteten, verteilten und vernetzten 

Echtzeit-Systemen, d.h. im Entwurf, Analyse 

und in der Entwicklung von performance-, energie-, 

sicherheits-, und Zuverlässigkeitsorientierten 

Rechnerarchitekturen (Hardware und 

Software) für industrielle Anwendungen. Dieser 

Schwerpunkt setzt sich aus den Bereichen 

Hardware/Software Codesign, Pervasive and 

Sensorbased Computing, Industrial Informatics 

– Model-based Architectures und Real- 

Time Systems zusammen. (siehe http:\\www.iti. 

tugraz.at) 

Hardware/Software Codesign 

beschäftigt sich mit Methodiken 

für die Entwicklung von optimierten 

Systemen. Dabei wird 

die Funktionalität auf der Systemebene 

modelliert, analysiert 

und partitioniert (Funktion in 

Hardware oder Software - Untersuchung 

des Entwurfsraumes). 

Danach wird eine Abschätzung 

der Systemparameter durchgeführt. 

Die FIT-IT Forschungsprojekte 

LOWSOM, CoCoon und 

DAVID (Industriepartner NXP) 

forschen an optimierter Hardware und Software 

für zukünftige Smart Cards. Hardware/ 

Software Cosimulation, eine Kernkomponente 

im HW/SW Codesign, ist heutzutage eines 

der Schlüsselgebiete bei der Entwicklung heterogener 

Systeme. Allerdings kann mit den 

bisher gängigen Simulationsmethoden (eine 

Modellierungssprache, ein Simulator) die hohe 

Zahl an beteiligten unterschiedlichen Domä- 

nen (z.B. Mechanik, Elektronik, Software) mit 

ihren vielfältigen Anforderungen nicht mehr 

vernünftig beherrscht werden. Dadurch gewinnt 

Cosimulation auch im Automobilbereich immer 

mehr an Bedeutung. In mehreren Projekten 

wurde ein Cosimulationsframework geschaffen 

welches eine sprachunabhängige Modellierung 

für heterogene Systeme ermöglicht und daraus 

automatisch eine Co-Verifikationsplattform 

generiert. Diese wurde dann im ViF-Projekt 

TEODACS für die Simulation eines FlexRay 

Netzwerkes angewendet und weiterentwickelt. 

Pervasive und sensorbased Computing beschäftigt 

sich mit Rechnerarchitekturen und energieeffizienter 

Middleware für Wireless Sensor 

Networks sowie RFID-Systeme unter besonderer 

Berücksichtigung von Zuverlässigkeit und 

Fehlertoleranz. Energieeffiziente Middleware 

stellt spezielle Funktionen eines Netzwerkes, 

wie zum Beispiel Routing und Scheduling, für 

Applikationen zur Verfügung. Somit werden 

verteilte Aufgaben sowohl schnell, als auch 

energieeffizient abgearbeitet. Durch Energy 

Harvesting wird Energie aus der Umwelt für die 

notwendige Betriebsautonomie der Netzwerkknoten 

gewonnen. Um eine möglichst hohe Energieeffizienz 

zu gewährleisten, müssen Hardware- 

und Softwarekomponenten aufeinander 

abgestimmt werden. Durch hardwarenahe 

Simulation wird dieser Prozess entscheidend 

vereinfacht. 

Im Bereich Power Aware Computing, welcher 

sich mit der Entwicklung energieeffizienter 

System beschäftigt, ist die Abschätzung des 

Stromverbrauchs, des Leistungsverbrauchs 

und der Energieaufnahme, sehr schwierig, da 

diese Werte stark durch die Software (Middleware, 

Betriebssystem, Applikation) beeinflusst 

werden. Die FIT-IT Forschungsprojekte PowerHouse, 

PowerModes und METASEC (Industriepartner 

Infineon) konzentrieren sich auf 

diesen Bereich, wie zum Beispiel der Entwicklung 

einer Power-Emulations Plattform, welche 

Informationen zur Leistungsanalyse von neuen 

Prozessoren zur Verfügung stellt.

Durch die Problematik der großen Stromaufnahme 

von Prozessoren (durch die hohen Taktraten) 

und der damit verbundenen Erwärmung 

(Kühlung, Zunahme der Fehler) ist seit einigen 

Jahren großer Forschungsbedarf im Bereich 

von Multi- und Many-Core Prozessoren, einem 

weiteren Schwerpunkt am Institut für Technische 

Informatik. 

Das Institut für Technische Informatik beschäftigt 

sich im Kontext Modellbasierte Architekturen 

mit multidisziplinären industriellen Software- 

und Systemarchitekturen für innovative 

Lösungen in den Bereichen für prozessgekoppelte 

und eingebettete Systeme unter spezieller 

Betrachtung der Themen funktionale Sicherheit 

und Zuverlässigkeit, aber auch Effizienz und 

Effektivität im Entwicklungsprozess. Dies wird 

derzeit beispielsweise im Projekt HI-PASE 

(Industriepartner Andritz Hydro GmbH) für die 

Steuerung von Wasserkraftwerksanlagen bearbeitet. 

Mit einem Schwerpunkt auf Product Line Engineering 

wird die Entwicklungsmethodik für derartige 

multi-disziplinäre Systeme unterstützt. 

Explizite Modellierung von Variabilität in Software 

führen mit der entsprechenden Werkzeugunterstützung 

zu systematischer Wiederverwendung 

im Sinne einer Plattformstrategie, für 

sich ein Thema mit hoher praktischer Relevanz. 

Diese Ansätze werden unter anderem im ViF- 

Projekt HybConS (Software Product Lines für 

automotive Systeme mit AVL) und SafEUr (EUweites 

Life-Long-Learning Projekt im Bereich 

Entwurf von sicherheitskritischen Systemen) 

abgedeckt. 

Forschungskooperationen 

Durch die vorgegebenen Rahmenbedingungen 

an den Universitäten ist natürlich die Akquirierung 

von Drittmitteln durch Firmenkooperation 

und Förderungen sehr wichtig. Das nun 

fast 25-jährige Bestehen des Instituts für 

Technische Informatik war geprägt durch eine 

intensive Kooperation zwischen Hochschule, 

Wirtschaft und Industrie. 

Wichtig, aus der Sicht des Institutes ist die 

Einwerbung neuer Drittmittel, Anstellung neuer 

Dissertanten und die Publikation der resultierenden 

Ergebnisse auf internationaler Ebene. 

Für die Industrie entstehen neue Methoden 

bzw. Prototypen, die in neuen Produkten und 

Systemen Anwendung finden. 

Diese Kooperationen ergeben eine Win-Win 

Situation für alle beteiligten Partner, für die 

Projektmitarbeiter im Sinne einer interessanten 

und praxisrelevanten Ausbildung. Aber auch 

für die Universität im Sinne industrierelevanter 

Themen für Forschung und Lehre und für das 

Unternehmen im Sinne technischen Knowhows 

und Mitarbeiterrekrutierung. 

Wissenschaftlicher Partner des 

VIRTUAL VEHICLE im K2-COMET 

Das Institut für Technische Informatik ist wissenschaftlicher 

Partner der ersten Stunde im 

COMET K2-Forschungsprogramm „K2-Mobility 

- Sustainable Vehicle Technologies“. 

Die Projekte TEODACS (abgeschlossen), HYB- 

CONS und MEPAS haben in den letzten fünf 

Jahren die Zusammenarbeit mit dem VIRTU- 

AL VEHICLE und den Firmen austriamicrosystems, 

AVL, CISC Semiconductors und Magna 

geprägt. In diesem Rahmen arbeiten drei Dissertanten 

und 8 Diplomanden an ihren wissenschaftlichen 

Arbeiten. Die Ergebnisse wurden 

auf internationalen Kongressen publiziert. 

Das Projekt TEODACS (Test, Evaluation and 

Optimization of Dependable Automotive Communication 

Systems) erforschte Bordnetzwerke 

der Zukunft durch die Analyse von realen Prototypen 

und Co-Simulationsumgebungen, am 

Beispiel von FlexRay. Das Ziel des Projektes 

HYBCONS (Generic Hybrid vehicle control 

software) ist die Entwicklung und die Implementierung 

einer generischen, wiederverwendbaren 

Hybrid-Software für Mild- und Vollhybridfahrzeuge 

basierend auf den Einsatz moderner 

Software-Entwicklungsprozesse. MEPAS (Methods 

and processes for automotive embedded 

software development, verification and 

validation) beschäftigt sich mit dem Entwurf, 

Implementierung und Evaluierung einer durchgängigen 

Entwicklungsumgebung für sicher- 

Unterstützung von Software-Variablität im ViF-Projekt HYBCONS durch Software 

Product Lines im Entwicklungszyklus für automobile Steuerungssoftware. 

Quelle: TU Graz, ITI 

heitsrelevante Automotive Anwendungen. Ein 

weiterer Schwerpunkt neben der Architektur 

liegt in der Methode, die zum Nachweis der Sicherheitsintegrität 

erforderlich ist. 

Die Erfahrung hat gezeigt, dass man als wissenschaftlicher 

Partner des VIRTUAL VEHI- 

CLE nicht nur Auftragnehmer ist, sondern als 

Partner „auf Augenhöhe“ wahrgenommen wird. 

Das nächste Vierteljahrhundert 

Die Forschungsausrichtung des Institut für 

Technische Informatik hat sich sowohl im Umfeld 

der TU Graz, mit den Firmen im Bereich 

der Halbleiterherstellung (austriamicrosystems 

AG, Infineon Technologies Austria AG, NXP 

Semiconductors Austria GmbH) und Automobilindustrie 

(AVL List GmbH, MAGNA STEYR AG 

& Co KG), als auch auf internationaler Ebene 

(IMEC-Eindhoven, University College Dublin, 

…) bestens bewährt. Diese ist auch weiterhin 

ein Garant für erfolgreiche Kooperationen, auch 

für neue Anwendungsgebieten wie z.B. Steuerungssysteme 

für Smart Grids oder E-Mobility. 

Besonderer Dank gilt unserem Emeritus, 

O.Univ.-Prof. Dr. Reinhold Weiß. Ihm ist es zu 

verdanken, dass das Institut für Technische Informatik 

einen ausgezeichneten Ruf auf nationaler 

und internationaler Ebene besitzt. ■ 

Zum Autor 

Ass.-Prof. Dr. Christian 

Steger leitet die Arbeitsgruppe 

Hardware/Software 

Codesign am Institut für 

Technische Informatik der 

TU Graz. 


Forschungs-Partner 

19

E-VECTOORC: E-Fahrzeuge 

sicherer und besser machen 

Das neu gestartete EU-Projekt E-VECTOORC vereint europäische Fahrzeughersteller und Universitäten, um 

Elektrofahrzeuge sicherer und komfortabler zu machen und ganz nebenbei auch gleich den Fahrspaß erhöhen. 

Das VIRTUAL VEHICLE Forschungszentrum bringt seine umfassende Expertise im Bereich Simulation und 

Modellierung ein. 

Quelle: http://e-vectoorc-eu 

Für das EU-Projekt E-VECTOORC (Electric- 

VEhicle Control of individual wheel Torque 

for On- and Off-Road Conditions), welches im 

7. EU-Rahmenprogramm mit 3 Mio. Euro geförderte 

wird, hat sich ein europäisches Forschungskonsortium 

von Automobilherstellern 

und Universitäten zusammengeschlossen. Ziel 

des Projekts ist es, Sicherheit, Komfort und 

Fahrspaß von Elektrofahrzeugen sowohl unter 

Onroad- als auch Offroad-Bedingungen zu erhöhen. 

Erreicht werden soll dies durch eine individuelle 

Momentenregelung der im Fahrzeug 

verbauten Elektromotoren. 

Reduktion von Energieverbrauch 

und Bremsweg 

Zentrale Themen des Projektes sind die Reduktion 

von Energieverbrauch und Bremsweg bei 

gleichzeitig verbessertem Beschleunigungsverhalten 

von Elektrofahrzeugen. Die Entwicklungsansätze, 

die hierbei verfolgt werden, 

zielen auf eine gezielte Beeinflussung der Fahrzeuglängs- 

und -querdynamik in allen Fahrsituationen 

ab. Die radindividuelle Momentenvorgabe 

durch die vier im Fahrzeug verbauten, 

unabhängigen Elektromotoren beeinflusst das 

Steuerverhalten mittels Längs- und Quer-Torque-Vectoring. 

Eine neuartige, hochfrequente 


Modulation der Radmomente verbessert das 

Verhalten des Antiblockiersystems (ABS) und 

der Traktionskontrolle (TC). Die Kombination 

dieser Technologien im Verbund mit einem 

neuartigen Energiemanagement ermöglicht ein 

deutlich verbessertes Rekuperationsverhalten 

(Energierückgewinnung beim Bremsen). 

Versuchfahrzeug 

Land Rover Freelander 

Zur Überprüfung der Entwicklungsziele wird 

beim Konsortialpartner Jaguar / Land Rover ein 

entsprechendes Versuchsfahrzeug aufgebaut. 

Mit Jaguar / Land Rover und Škoda bringen 

zwei renommierte europäische Automobilhersteller 

ein weites Spektrum an verschiedenen 

Fahrzeugtypen in dieses Forschungsprojekt 

ein – von Luxusklasse-Limousinen über Geländefahrzeuge 

bis zu Fahrzeugen im breiten 

Massensegment. Auf diese Weise sind die erzielten 

Projektergebnisse auf eine Vielzahl von 

Fahrzeugkategorien anwendbar. 

Forschungsschwerpunkte beim 

VIRTUAL VEHICLE 

Ein zentrales Entwicklungsziel von E-VEC- 

TOORC ist der Entwurf eines echtzeitfähigen 

Optimierungsverfahrens, welches erstmals die 

direkte Verbindung der Systeme Energiemanagement 

und Fahrdynamikregelung im Fahrzeug 

ermöglicht. Dieser Task wird federführend 

vom VIRTUAL VEHICLE betreut. 

Weitere Forschungsthemen für das ViF im Projekt 

sind: 

• Methoden zur automatisierten 

Abstimmung der Regelungssysteme 

• Modellierung der Fahrereingaben 

• Integration der Buskommunikation 

(CAN, FlexRay) 

• Entwurf für eine neuartige Regelung für 

ABS, TC und Torque-Vectoring 

Das E-VECTOORC Konsortium 

Die Konsortialpartner des VIRTUAL 

VEHICLE im Projekt E-VECTOORC sind: 

• University of Surrey (UK, Lead) 

• Technische Universität Ilmenau (D) 

• Jaguar Cars Ltd. (UK) 

• Land Rover (UK) 

• Flanders‘ DRIVE cvba-so (B) 

• Inverto N.V. (B) 

• Fundación CIDAUT (E) 

• Instituto Tecnológico de Aragón (E) 

• Škoda Auto, a.s. (CZ) 

• Lucas Varity GmbH (D) 

Das Projekt wurde am 1. September 2011 gestartet, 

die Laufzeit beträgt 3 Jahre. ■ 

Zum Autor 

Dr. Josef Zehetner leitet 

das Projekt E-VECTOORC 

am VIRTUAL VEHICLE. 

http://e-vectoorc-eu

Im Interview: Dr. Michael Paulweber, AVL 

Trends im Bereich ITS 

VVM: Welche Forschungsbereiche, Trends und 

Herausforderungen sehen Sie mittelfristig bis 

2017 als relevant an? 

Paulweber: Die “Instrumentation and Test Systems“ 

(ITS) Division der AVL List GmbH ist der 

größte unabhängige Hersteller von Mess- und 

Testsystemen, die in der Automobilindustrie in 

Forschung, Entwicklung und Qualitätsprüfung 

von Antriebssträngen und deren Komponenten 

wie Verbrennungsmotoren, Batterien, eMotoren, 

Getrieben, Kupplungen eingesetzt werden. 

In ITS Research & Technology beschäftigen 

wir uns mit zukunftsweisenden Ideen und 

Trends, um für die Automobilindustrie innovative 

Messinstrumente und Testeinrichtungen zu 

entwickeln, die sie für ihre Projekte in 3 bis 7 

Jahren brauchen werden. 

Als wichtigsten Forschungsbereich erachte ich 

die Mess- und Testherausforderungen, die mit 

alternativen Antriebsstrangkonzepten („Powertrain“) 

und den zugehörigen Komponenten derzeit 

neu entstehen. Die Einführung der neuen 

Powertrain-Konzepte in den Fahrzeugen wird 

von der Notwendigkeit einer signifikanten Verbrauchssenkung 

und CO 2 -Reduktion getrieben, 

um unseren Nachkommen eine lebenswerte 

Welt zu erhalten. Ein Bespiel sind die neuartigen 

Messaufgaben, die mit der Einführung 

hybrider Antriebssysteme entstanden sind. 

Hybrid-Systeme sind eine Kombination von 

Verbrennungskraftmaschinen oder Brennstoffzellen 

mit Batterien als schnelle elektrische 

Speicher, Elektromotoren als (zusätzliche) Antriebe. 

Dabei können verschiedenste Kombinationen 

aus den Komponenten gebildet werden. 

Hybride Antriebsstränge sind daher wesentlich 

komplexer als herkömmliche Antriebskonzepte, 

sie erfordern unter anderem das genaue Messen, 

Regeln und Testen von mechanischen, 

thermischen, chemischen und elektrischen 

Größen. 

Um diese Komplexität beherrschen zu können, 

bieten funktions- und modellbasierte Entwicklungsmethoden 

vielversprechende Ansätze, die 

die bis jetzt getrennten Simulations- und Testaufgaben 

zusammenwachsen lassen. Damit 

entsteht ein projektübergreifender einheitlicher 

Entwicklungsprozess, in dem Anforderungen 

in funktionellen Modellen abgebildet werden. 

Damit kann die Systemarchitektur neuer Fahr- 

zeuge entwickelt werden. Die Modelle können 

aber auch zur Testfallgenerierung eingesetzt 

werden. Modelle werden auch in Verifikation 

und Validierung dazu verwendet, noch fehlende 

Fahrzeugkomponenten zu simulieren, um die 

real vorhandenen Teile unter möglichst wirklichkeitsnahen 

Bedingungen testen zu können. 

Ein wichtiger Aspekt ist die Abstraktion und 

Harmonisierung von Entwicklungsschritten im 

Entwicklungsprozess eines Antriebsstrangs. 

Sie ist eine Voraussetzung, dass generalisierte 

Modelle in verschiedenen Stufen der Entwicklung 

(im V-Prozess) verwendet werden können. 

Ein anderer wesentlicher Gesichtspunkt 

ist die Reduktion der Entwicklungszeit in der 

Fahrzeugindustrie. Wesentlich besser automatisierte 

Test- und Optimierungswerkzeuge zum 

Finden optimaler Einstellungen der Steuergeräteparameter 

helfen dieses Ziel zu erreichen. 

Auch hier ist ein firmenübergreifender Einsatz 

von Entwicklungs- und Testmethoden mit den 

dazu benötigten Funktions- und Simulationsmodellen 

einer der Schlüssel zum Erfolg. 

Der rasche Einzug der Fahrerassistenzsysteme 

und der zunehmende Einfluss von Internet und 

Unterhaltungselektronik in modernen Fahrzeugen 

führt zu ähnlichen Herausforderungen. 

Car-2-Car und Car-2-Infrastructure Kommunikation 

erlauben eine effizientere Nutzung des 

kostbaren Platzes auf den Straßen besonders 

in den Megacities. Großer Forschungsbedarf 

besteht hier in Teststrategien, um Regel- und 

Steuersysteme und -algorithmen in diesen sehr 

komplexen und sich dynamisch dauernd verändernden 

Netzwerken entwickeln zu können. 

VVM: Welche besonderen Kompetenzen und 

Fähigkeiten sind dabei wichtig? 

Paulweber: Die wichtigsten Technologiefelder 

zu den Forschungsthemen sind (Nano-)Physik, 

Elektrochemie und Verfahrenstechnik für die 

Entwicklung präziserer Sensoren für Batterien, 

Umrichter, eMotoren, Brennstoffzellen, Katalysatoren, 

Verbrennungsmotoren, in der Mess- 

und Steuergeräteentwicklung Embedded Software 

Engineering , model based development, 

Simulation und Modellbildung, Anforderungsmanagement 

sowie moderne Testtechnologien. 

Dazu kommt Internettechnik kombiniert mit 

Steuergeräte-Know-How, Testmethoden. 

VVM: Welches Potential sehen Sie für das ViF 

in diesem Umfeld? Welche Randbedingungen 

sind zu beachten? 

Paulweber: Potential für das ViF sehe ich vor 

allem in forschungs- und vorentwicklungsrelevanten 

Aspekten, da das COMET Konzept 

in sehr guter Weise die Zusammenarbeit von 

Forschern im ViF mit unterschiedlichen Automobilfirmen 

an schwierigen praxisrelevanten 

und zukunftsweisenden Forschungsthemen 

mit einer interessanten Förderquote erlaubt. 

Die Evaluierung potentieller Konzepte und die 

Untersuchung von technologischen Risiken 

sind dabei besonders wichtig. Die Erstellung 

von Prototypen samt dem zugehörigen Know- 

How-Transfer in die Industrie ist bedeutsam, 

aber auch die entstehende Kommunikation mit 

Experten aus unterschiedlichen Firmen im Automotive 

Bereich hat sich als essentiell herausgestellt. 

Besonders beim Know-How-Transfer 

kann ich mir eine weitere Vertiefung der Zusammenarbeit 

zwischen dem ViF und AVL vorstellen. 

Natürlich ist auch der Kontakt mit anderen 

Universitäten und Forschungsinstituten wichtig, 

um die Kompetenzen auf einer breiten Basis 

auszubauen. 

VVM: Welche Alleinstellungsmerkmale sehen 

Sie am ViF bzw. welche sollen verstärkt aufgebaut 

werden? 

Paulweber: Das ViF hat großes Wissen in Simulationsmodellen 

für Komponenten eines Gesamtfahrzeug, 

aber auch in der Co-Simulation 

und in Fahrzeugnetzwerken aufgebaut. Daneben 

ist in den letzten Jahren wichtiges Wissen 

in der funktionsorientierten Modellierung entstanden. 

Zu nennen sind aber sicher auch Spezialfelder 

wie Sicherheit, Elektrik/Elektronik, 

Batterie, Material, NVH, Energiemanagement, 

HVAC, Verbrennung. ■ 

Dr. Michael Paulweber 

ist Director Global ITS 

Research & Technology 

der AVL List GmbH. 


Industrie-Partner 

21

SAFECONV: Erlebbarkeit von 

vernetzten Sicherheitsfunktionen 

Die Vernetzung von aktiven und passiven Sicherheitssystemen stellt eine große Herausforderung sowohl in 

der Simulation und virtuellen Erprobung als auch in der Fahrzeugintegration dar. Das K2 Forschungsprojekt 

„Modelling, Simulation and Integration of Active Safety Systems for a Safety Concept Vehicle (SAFECONV)“ ist ein 

weiterer Baustein im Rahmen der Kooperation der BMW Group und des VIRTUAL VEHICLE zur durchgängigen 

Entwicklung, Optimierung und Absicherung vernetzter Sicherheitsfunktionen im Gesamtfahrzeug. 

Integrale Fahrzeugsicherheit 

In den letzten Jahren führte die Weiterentwicklung 

der Sensorik im Bereich der Objekterkennung 

zu wesentlichen Fortschritten bei der 

integralen Fahrzeugsicherheit. Die wesentliche 

Zielsetzung der Integralen Sicherheit ist die 

Vermeidung von Unfällen und die Reduktion 

der Schwere der Unfälle, sowie eine weitere 

Senkung des Verletzungsrisikos durch Aus- 

Phasen einer Kollision; Quelle: BMW Group 

schöpfen von Potentialen, die sich durch die Integration 

ergeben. Hierzu werden Systeme der 

aktiven und der passiven Sicherheit kombiniert 

und neuartige Funktionen wie Fahrerassistenzsysteme 

(z.B. innovative Bremsassistenten), 

Pre-Crash-Funktionen oder adaptive Sicherheitssysteme, 

deren Funktionsweisen und Wirkung 

sich der Art und Schwere des Unfalls anpassen, 

eingesetzt. Dies erfordert eine immer 

stärkere Vernetzung der Sicherheitsfunktionen 

im Fahrzeug, was jedoch auch eine immer höhere 

Komplexität im Entwicklungs- und Integrationsprozess 

dieser Sicherheitsfunktionen 

bedeutet. Diese Komplexität stellt während der 

Entwicklung von neuen Funktionen eine große 

Herausforderung dar, weil diese mit herkömm- 

Sensorik zur Unfallfrüherkennung; Quelle: BMW Group 


lichen Methoden oft nur einzeln und nicht als 

Vernetzung betrachtet werden können. Dadurch 

sinkt dann das gesamte Systemverständnis. 

Die Integration der unterschiedlichen Funktionen 

erfordert eine entsprechende disziplinübergreifende 

Betrachtung. Ein wesentliches 

Werkzeug stellt die Co-Simulation dar. Dabei 

werden unterschiedliche Tools und Modelle 

verschiedenster Disziplinen von Fahrdynamik 

bis Crashsimulation kombiniert, um die Eigenschaften 

des vernetzten Gesamtsystems darzustellen. 

Dadurch können disziplinübergreifende 

Fragestellungen beantwortet werden, sowie 

Abhängigkeiten und Interaktionen zwischen 

den einzelnen Teilgebieten aufgezeigt werden. 

Vernetzte Entwicklungsmethodik und 

Absicherung im Gesamtfahrzeug 

Im Rahmen dieses Forschungsprojektes wird 

ein neuer Ansatz für die durchgängige Betrachtung 

und Validierung von vernetzten Sicherheitsfunktionen 

im Fahrzeug untersucht um 

deren Erlebbarkeit zu ermöglichen. Die Forschungsschwerpunkte 

umfassen: 

• Darstellung der Vernetzung der aktiven 

und passiven Sicherheit 

• Validierung der Simulationsumgebung 

und Erprobung vernetzter Sicherheitsfunktionen 

unter Berücksichtigung variabler 

Parameter 

• Integration von in Entwicklung befindlichen 

Sicherheitsfunktionen und Absicherung 

im Gesamtfahrzeug 

• Nachweis der Integrierbarkeit im verfügbaren 

Bauraum und im Bordnetz 

• Ableitung von System- und Komponentenzielen 

zur Umsetzung eines feldrelevanten 

Sicherheitspotentials 

Das übergeordnete Ziel ist die durchgängige 

Darstellung der Entwicklung vernetzter Funktionen 

vom Konzept, Simulation, Integration bis 

hin zur Erprobung und Validierung. Die Effektivität 

der entwickelten Methodik wird anhand der 

Integration ausgewählter Sicherheitsfunktionen 

in einem Versuchsträger (Safety Konzeptfahrzeug) 

demonstriert. 

Die fachübergreifende Zusammenarbeit (Elektrik/Elektronik 

und Fahrzeugsicherheit) in der 

effizienten Entwicklung zukünftiger Fahrzeugsicherheitssysteme 

spiegelt den interdisziplinären 

Charakter dieses Forschungsvorhabens 

wider. ■ 


Dipl.-Ing. Christian 

Gruber leitet das Team 

„Konzepte Aktive und Integrale 

Sicherheit“ der BMW 

Group in München. 




und Embedded 


VEHICLE. 

Dr. Andreas Rieser ist 

Bereichsleiter der Area 

„Mechanics“ am VIRTUAL 

VEHICLE. 

Markus Schratter ist 

Projektmitarbeiter am 

VIRTUAL VEHICLE und 

unterstützt das Projekt bei 

der BMW Group vor Ort.

Im Interview: Dr. Maximilian Miegler, Audi AG 

Trends in E/E und Funktionalität 

Hardware-in-the-Loop (HiL) Systeme können einen entscheidenden Beitrag zur Steigerung der Güte und 

Wirtschaftlichkeit der physischen Fahrzeugerprobung leisten. Dr. Daniel Watzenig befragte Dr. Maximilian 

Miegler (Audi AG) zu aktuellen Trends in den Bereichen Elektrik, Elektronik und Funktionalität. 

VVM: Wohin gehen Ihrer Meinung nach die 

Trends in der Automobilindustrie im Bereich 

Elektrik/Elektronik/Funktionalität und welche 

Randbedingungen für die Entwicklung sehen 

Sie als relevant an? 

Miegler: Das Thema „Funktionale Sicherheit“ 

ist eine Herausforderung für die Testmethodik 

und den Testprozess. Die Güte der Fehlererkennung 

und Fehlerzuordnung spielt eine entscheidende 

Rolle. 

Gleichzeitig sind aber die Verkürzung von 

Produktentwicklungszyklen und die notwendige 

weitere Steigerung der Effizienz in der 

Entwicklung aus wirtschaftlichen Gründen 

unverzichtbar. So muss die Reduktion von 

kostenintensiven Erprobungsfahrten mit Gesamtfahrzeugprototypen 

weiter vorangetrieben 

werden. Hardware-in-the-Loop (HiL) Systeme 

können einen entscheidenden Beitrag dazu 

leisten, die Güte und Wirtschaftlichkeit der physischen 

Fahrzeugerprobung zu steigern. 

HIL-Tests können unter kontrollierten Laborbedingungen 

beliebig oft durchgefahren werden 

und entlasten damit die Tests im Realfahrzeug 

erheblich. 

VVM: Wie stehen Sie zu HiL-Tests zur funktionalen 

Absicherung im E/E-Bereich? 

Miegler: Der Trend zu HiL-Tests als Entlastung 

für Fahrzeugtests gerade im Bereich der vernetzten 

Elektronik ist weltweit bei allen OEMs 

zu beobachten und zieht sich durch alle Bereiche 

der Entwicklung. Gerade beim Thema 

Elektrifizierung ist die Erprobung auf Gesamtfahrzeugebene 

schwierig und kostenintensiv. 

Der Grund dafür ist die stark anwachsende 

Komplexität der Funktionen und deren starke 

Vernetzung. Gerade bei der funktionalen Absicherung 

von Derivaten können HiL-Tests 

aufgrund der hohen Regressionsfähigkeit Realfahrzeugtests 

massiv reduzieren. Weiterführend 

ist es auch ein Ziel, virtuelle Probefahrten 

darstellen zu können – bis hin zu einer virtuellen 

Abnahmefahrt. 

VVM: Welche Voraussetzungen müssen erfüllt 

werden, damit beispielsweise für Derivate teure 

Prototypen eingespart werden können? 

Miegler: Die Anforderungen an Genauigkeit 

und Echtzeitfähigkeit der Modelle, die auf HiL- 

Systemen laufen, sind hierbei entscheidend. 

Dies hängt natürlich von den jeweiligen Prüfanforderungen 

ab. Allgemein kann aber gesagt 

werden, dass der Weg zum Ziel über eine Kombination 

von genaueren Modellen, Echtzeitansätzen 

und Modelldaten führt. Mit steigender 

Prozessorleistung können komplexere Modelle 

am HiL-System und komplexere Algorithmen 

im Steuergerät laufen. Gleichzeitig müssen die 

Plausibilität der Modelle und deren Gültigkeitsbereiche 

bekannt sein. Das verlangt nach klar 

definierten Schnittstellen und Standards bei 

der Modellierung. Um die Genauigkeitsanforderungen 

erfüllen zu können, ist in den meisten 

Fällen neben den reinen Streckenmodellen 

auch eine Modellierung von Sensoren und Aktuatoren 

notwendig. In ein vollständiges Streckenmodell 

muss auch der Einfluss der „Restphysik“ 

bzw. des „Restfahrzeuges“ eingehen. 

VVM: Wie geht man bei der Audi AG an den 

Einsatz von modellbasierten Methoden zur 

Funktionsabsicherung heran? 

Wir haben einen Prozess etabliert, über den 

miteinander verzahnt die Güte der Simulationsmodelle 

und Tests verbessert werden. Es 

gibt hier eine Reihe von Methoden, um die 

Testeffizienz an HiL-Systemen zu steigern wie 

zum Beispiel Benutzermodelle, probabilistische 

Methoden oder „Kritischer-Pfad-Tests“. Eine 

prozesssichere Simulationsinfrastruktur zur 

Verwaltung, Bedatung, Verifikation und Validierung 

von Modellen wird immer wichtiger. Nur 

so erreichen wir die erforderliche Testgüte zur 

realistischen Beurteilung und Absicherung der 

Fahrzeugfunktionen und -eigenschaften. 

VVM: Wie beurteilen Sie den Einfluss der ISO 

26262 zur Sicherstellung der funktionalen Sicherheit? 

Miegler: Die funktionale Sicherheit ist ein 

wesentlicher Schwerpunkt, der die gesamte 

Entwicklung beeinflusst. Auftretende Fehler 

müssen klar nachvollziehbar sein, um deren 

mögliche Auswirkungen bzw. Gefahren beurteilen 

zu können. Durch die rapide wachsende 

Vernetzung entstehen z. B. hohe Anforderungen 

an das Signal-Timing. Timing-Fehler sind in 

der Fehleranalyse oft nur schwer zu entdecken. 

Wir sehen in der Kombination von Sensor- und 

Fehlermodellen, der Wirkkettenmodellierung 

und der Entwicklung von robuster Mechatronik 

einen geeigneten Lösungsansatz. 

VVM: Die Verbindung von bisher getrennten 

Entwicklungsbereichen wie z.B. Elektrik und 

Mechanik verlangt nach unterschiedlichen Modellen. 

Wie wollen Sie die dadurch entstehende 

Vielzahl an Modellen verwalten bzw. miteinander 

verbinden? 

Miegler: Die große Anzahl an Möglichkeiten 

ist nur durch Standardisierung in den Griff zu 

bekommen – von Protokollen über Kommunikationsarchitekturen 

und Modellierwerkzeuge bis 

zu Modellstandards. Darüber hinaus müssen 

auch die Metadaten zu den Modellen standardisiert 

und zentral verwaltet werden. Wir versuchen 

dies innerhalb des VW Konzerns zu 

realisieren. ■ 

Dr. Maximilian Miegler 

ist in der Technischen 

Entwicklung der Audi 

AG tätig und leitet den 

Bereich „Hardware-inthe-LoopFunktionserprobung“. 



23

Hybridsteuerung - Serienentwicklung 

Die wachsende Marktdurchdringung von Hybridfahrzeugen erhöht die Anforderungen an serientaugliche 

Steuerungsplattformen. Unterschiedliche Fahrzeugkonfigurationen und Funktionsanforderungen stellen dabei 

eine besondere Herausforderung dar. Das Forschungsprojekt HYBCONS befasst sich in Kooperation mit AVL 

mit dem Design und der Implementierung einer generischen Steuerungssoftware für Hybridfahrzeuge. 

Die Automobilhersteller verfolgen bei der 

Elektrifizierung von Antriebssträngen unterschiedlichste 

Strategien. Bei Hybridfahrzeugen 

ergeben sich dabei zum einen verschiedene 

Elektrifizierungslevels (Micro-, Mild-, Vollhybrid) 

und zum anderen variieren die Topologien 

von Hybridantriebssträngen mitunter stark. 

Daraus ergeben sich unterschiedliche Randbedingungen 

für die Betriebsstrategie und somit 

auch an die Steuerungsalgorithmen. Zusätzlich 

gehen marktspezifische Einflüsse in den Spezifikationsprozess 

ein. 

Die steigende Marktdurchdringung von serienreifen 

Hybridfahrzeugen am Automobilsektor 

führt zu besonderen, serienspezifischen Anforderungen 

an die Steuerungssoftware. Hier 

müssen einerseits relevante Monitoring - und 

Diagnosekonzepte realisiert werden. Andererseits 

muss speziell auf die eingesetzte 

Steuergeräteplattform eingegangen werden. 

Nur durch Berücksichtigung aller relevanten 

Aspekte wird die Qualität der Hybridfahrzeugsteuerung 

auf ein leistungs- und wettbewerbsfähiges 

Niveau angehoben. 

Strukturierte Entwicklungsmethodik 

Eine systematische Beschreibung der grundlegenden 

Hybridfunktionalitäten dient als Basis 

zur Entwicklung einer generischen Plattform. 

Mit deren Hilfe können Steuerungen für verschiedenste 

Varianten von Hybridfahrzeugen 

verwirklicht werden. Der Fokus liegt dabei auf 

der Wiederverwendbarkeit von Software-Komponenten 

und Funktionen. 

HYBCONS befasst sich mit dem Design und 

der Implementierung einer generischen Steuerungssoftware 

für Hybridfahrzeuge für unterschiedlichen 

Elektrifizierungslevels und 

Antriebsstrangtopologien. Um die Wettbewerbsfähigkeit 

des Produkts sicherzustellen, 

bedient man sich modernster Methodiken zur 

Erstellung von serientauglicher Software. 

Entwicklungsprozess 

In der Automobilindustrie wird für die Entwicklung 

von Seriensoftware sehr oft das V-Modell 


verwendet. Spezifische Anforderungen an einen 

modernen Entwicklungsprozess erfordern 

den Einsatz einer modifizierten Variante des 

Modells im Rahmen des HYBCONS Projekts. 

Durch eine Auftrennung in Konzept- (Prototypenphase) 

und Serienentwicklungsphase 

wird einerseits zwischen Fließkomma- und 

Festkommaarithmetik unterschieden. Andererseits 

wird als Abschluß der Konzeptphase 

die Zielerreichungsdemonstration (Concept 

Verifciation / Validation) durchgeführt. Daraus 

ergibt sich ein W-Modell welches in Abbildung 

1 dargestellt ist. Dieser maßgeschneiderte Prozess 

bietet auf intuitive Art und Weise die Möglichkeit 

serienspezifische Aspekte wie z.B. eine 

Analyse der Prototypensoftware für Speicherabschätzung 

oder Laufzeitanalyse durchzuführen 

und das Resultat in das System einfließen 

zu lassen. 

Anforderungsdefinition und 

Konzeptimplementierung 

Basierend auf den, von den Stakeholdern definierten, 

Randbedingungen werden zuerst Systemanforderungen 

definiert. Aus diesem Schritt 

geht die Systemarchitektur hervor welche unter 

Abbildung 1: Entwicklungsprozess im HYBCONS Projekt – W-Modell zur Abbildung 

von Konzept- und Serienentwicklungsphase innerhalb eines Projekts. 


anderem die Aufteilung von Software und Hardware 

beschreibt. Basierend auf den Anforderungen 

an die Software wird im zweiten Schritt 

das Softwaresystem spezifiziert. Mit diesen 

kann eine Softwarearchitektur gebildet werden. 

Im Unterschied zu einem gewöhnlichen Serienentwicklungsprozess 

sind im HYBCONS 

Projekt auch generische Systemeigenschaften 

eingeflossen, womit die Softwarearchitektur 

universell einsetzbar wird. Besonderes Augenmerk 

wurde auf Skalierbarkeit und Erweiterbarkeit 

gelegt. Im Wesentlichen bedeutet dies, 

dass mit der vorliegenden Architektur neben 

Micro-, Mild-, Voll- und Plugin-Hybrid auch unterschiedliche 

Antriebsstrangkonfigurationen 

berücksichtigt werden. Bei der Auslegung der 

Architektur wird auf eine einfache Parametrierbarkeit 

der Regelalgorithmen geachtet. Weiters 

fließen Aspekte zur effizienteren Integration 

der Steuerungssoftware in den Hardware/ 

Software-Verbund der Steuerungsarchitektur 

ein. Nach Definition der Architektur werden 

Anforderungen an die einzelnen Softwarekomponenten 

spezifiziert. In dieser Phase werden 

die Steuerungsalgorithmen auf bereits sehr detailliertem 

Niveau beschrieben. Abschließend

findet die Implementierung der beschriebenen 

Softwarekomponenten statt, womit man am unteren 

Ende des ersten Zweiges des beschriebenen 

W-Prozesses angelangt ist. 

Testen und Konzeptüberprüfung 

(Model-in-the-loop) 

Ausgehend von der Softwarespezifikation werden 

Testszenarien abgeleitet, welche im ersten 

Schritt zur Validierung der Softwarekomponenten 

eingesetzt werden. Nach der Integration 

der Softwarekomponenten werden gleichermaßen 

Tests auf Systemebene durchgeführt. 

Den Abschluss der Konzeptphase bildet eine 

Zielerreichungsdemonstration. Im Rahmen des 

HYBCONS Projekts wurde dies auf Basis eines 

Prototypenfahrzeugs mit Parallelhybrid-Architektur 

(siehe Abbildung 2) durchgeführt. 

Serienspezifische Adaptionen 

Im Anschluss an eine erfolgreiche Konzeptvalidierung, 

fließen serienspezifische Randbedingungen 

zuerst auf Systemanforderungsebene 

und in weiterer Folge auf Komponentenebene 

ein. Basierend auf der Zielarchitektur (z.B. 32- 

Abbildung 2: Hybrid-P2-Typologie: ein Elektromotor (EM) wird auf die Kurbelwelle zwischen einer 

automatisierten Kupplung und einem Getriebeeingang (Gearbox, GbX) platziert, und daher kann er 

von der Verbrennungskraftmaschine (internal combustion engine, ICE) entkoppelt werden. 


Bit Mikrocontroller) müssen sowohl die Laufzeit, 

als auch der Speicherbedarf der Softwarekomponenten 

analysiert werden. Zusätzlich 

schränkt die Zielarchitektur die Genauigkeit 

von Variablen und Berechungsoperationen ein. 

All diese serienspezifischen Aspekte, müssen 

während der Verfeinerung der Softwarekomponenten 

einfließen, um eine Anforderungsgerechte 

Implementierung zu erreichen. 

Testen der Seriensoftware bis zur 

Kundenakzeptanz 

Die implementierte Seriensoftware wird zuerst 

mit den angepassten, von der Spezifikation 

abgeleiteten, Testfällen überprüft (Softwarein-the-Loop). 

Nach sukzessiver Integration der 

SW Komponenten in das SW System, werden 

die darauf folgenden Systemtests, aufgrund der 

hohen Komplexität mit Hilfe von Fahrzeugmodellen 

durchgeführt. Nach der Integration der 

Die Verifikation und Validierung der 

Software erfolgt mittels MiL, SiL, HiL 

sowie im Rahmen von Testfahrten 


Software auf die Zielhardware wird das System 

mittels Hardware-in-the-Loop (HiL) Tests auf 

Funktionsfähigkeit überprüft. 

Ergebnis 

Das Ergebnis des skizzierten Entwicklungsprozesses 

ist eine generische Plattform für Hybridfahrzeugsteuerungen. 

Zur Demonstration der 

Skalierbarkeit dieser Software werden zum einen 

eine Mild-Hybrid Variante und zum anderen 

eine Voll-Hybrid Variante umgesetzt. Letztere 

stellt wesentlich höhere Anforderungen an das 

Energiemanagement sowie an einzelne Funktionalitäten 

und vor allem an die Übergänge 

zwischen einzelnen Betriebsarten. Zur Sicherstellung 

der Kompatibilität mit weiteren Hybridfahrzeugvarianten 

wurde der Spezifikationsprozess 

unter Berücksichtigung von Grundsätzen 

aus dem Themengebiet Variantenmanagement 

durchgeführt. ■ 


DI (FH) Wolfgang Ebner 

leitet das Projekt 

HYBCONS am 


DI Petr Micek forscht im 

Bereich Optimierung von 

Betriebsstrategien von 

Hybridfahrezugen am 



DI Bernhard Knauder 

ist Senior Researcher 


25

Der elektrifizierte Antriebsstrang 

Elektrifizierte Antriebsstränge rücken zunehmend in den Fokus der Entwicklung in der Automobilindustrie. Die 

zusätzlichen Komponenten verursachen dabei Kosten, bieten aber auch neue Möglichkeiten. In Zusammenarbeit 

mit dem renommierten Industriepartner AVL List GmbH wird am VIRTUAL VEHICLE erforscht, wie sich mit der 

Elektrifizierung des Antriebsstranges durch geeignete Regelalgorithmen neue Potentiale ausschöpfen lassen. 

Unter dem Einfluss der Endlichkeit fossiler 

Energieträger sowie der Gesetzgebung in Bezug 

auf Emissionen und Verbrauch gewinnen 

hybrid-elektrische Antriebsstrangkonzepte zunehmend 

Bedeutung in der Automobilindustrie. 

Ein Elektromotor wird dabei als zusätzliche 

Momentenquelle im Antriebsstrang eingesetzt, 

um Funktionen wie elektrisches (An-)Fahren 

und Boosten zu ermöglichen. Zum Laden des 

Energiespeichers werden Funktionen wie Rekuperieren 

oder Generieren benötigt. Daneben 

sind klassische Herausforderungen für die 

Funktionsentwicklung im Antriebsstrang weiterhin 

aktuell: 

• Reduktion von Komponentenkosten 

• Verbesserung der Fahrbarkeit 

• Reduktion von Entwicklungskosten 

Die hybrid-elektrischen Antriebsstrangkonzepte 

bieten neue Möglichkeiten im Umgang 

mit diesen Herausforderungen. 

Reduktion von Komponentenkosten 

Eine Reduktion von Komponentenkosten kann 

aufgrund hoher Stückzahlen einen signifikanten 

wirtschaftlichen Vorteil bedeuten. Selbst bei 

Einsparung günstiger Sensoren ist ein zusätzlicher 

Funktionsentwicklungsaufwand ge- 

Abbildung 1: Layout eines DCT mit 

integriertem Elektromotor 

Quelle: AVL List GmbH 


rechtfertigt. Gesetzgebung und ökologische 

Gesichtspunkte rücken trotz der zusätzlichen 

Kosten hybrid-elektrische Antriebsstrangkonzepte 

in den Fokus der Entwicklung. Umso 

höher ist die Herausforderung, die Potentiale 

dieser Konzepte über die hybride Systemfunktionalität 

hinaus zu nutzen, um auch anderweitig 

im Antriebsstrang Hardwarekosten einzusparen. 

Aktuelles Entwicklungsbeispiel 

Vor allem Elektromotor und Energiespeicher 

verursachen Hardwarekosten und Bauraumprobleme. 

Diesen wird seitens der Industrie in 

unterschiedlicher Weise Rechnung getragen. 

AVL untersucht aktuell die volle Integration 

des Elektromotors in ein Doppelkupplungsgetriebe 

(DCT) mit modularer Schnittstelle zum 

Verbrennungsmotor. Dieses Konzept zeichnet 

sich durch die direkte Kopplung des Elektromotors 

über ein Planetengetriebe an beide Wellen 

sowie durch geringen zusätzlichen Platzbedarf 

gegenüber einem konventionellen DCT aus. 

Der Elektromotor bietet in dieser Konfiguration 

die Möglichkeit, eine Getriebeeingangswelle auf 

eine gewünschte Drehzahl zu regeln. Damit ist 

es möglich, den Elektromotor – neben dessen 

Hauptaufgabe als zusätzliche Leistungsquelle 

im Antriebsstrang – auch dazu zu nutzen, die 

im konventionellen Getriebe vorhandenen mechanischen 

Reib-Synchronisierungen durch 

Klauenkupplungen zu ersetzen; das bietet neben 

einer Wirkungsgrad-Verbesserung auch 

Vorteile hinsichtlich Kosten, Bauraum und Gewicht. 

Verbesserung der Fahrbarkeit 

Neben der Darstellung von Hybridfunktionen 

kann mit Hilfe eines Elektromotors im Antriebsstrang 

die Fahrbarkeit bei Anfahr- und Schaltvorgängen 

verbessert werden. 

Getriebe mit einer Eingangswelle und ohne 

Wandler schalten mit Zugkraft-Unterbrechung, 

was als störend empfunden wird. Hier kann ein 

während des Schaltvorganges mit dem Abtrieb 

verbundener Elektromotor Abhilfe schaffen und 

den Drehmomenteinbruch schon mit geringem 

funktionalen Aufwand zumindest teilweise kompensieren. 

Ein DCT kann konstruktionsbedingt ohne Zugkraft-Unterbrechung 

schalten. Aber auch bei 

einem DCT kann ein Elektromotor die Schaltqualität 

noch verbessern, wenn es gelingt, den 

Elektromotor so zu regeln, dass die langsamere 

Dynamik des Verbrennungsmotors bzw. ein 

nicht idealer Drehmomentverlauf ausgeglichen 

wird. Von zentraler Bedeutung bei diesem Vorgang 

ist die Schnittstelle zwischen Motor- und 

Getriebe-Steuergerät. Nach dem Stand der 

Technik werden über diese Schnittstelle aktuelle 

Mess- und Stellgrößen übertragen (v.a. 

Drehmomente), aber keine Kenngrößen, die 

das dynamische Verhalten an sich beschreiben. 

Es wird also ein Modell benötigt, das die Dynamik 

des Drehmomentes des Verbrennungsmotors 

aus dem aktuellen Zustand heraus modellbasiert 

vorhersagen kann. 

Ein Lösungsansatz ist es, im Motorsteuergerät 

eine Übertragungsfunktion zu modellieren und 

deren Parameter auf die Schnittstelle zu legen. 

Aus den Parametern der Übertragungsfunktion 

kann das Getriebesteuergerät mit Hilfe des gewünschten 

Drehmomentverlaufes beim Schaltvorgang 

das erwartete Drehmoment des Verbrennungsmotors 

berechnen und die Differenz 

über den Elektromotor kompensieren.

Beispiel zur Kostenreduktion in 

Varianten-Parametrierung 

Das Modell für die Vorhersage des dynamischen 

Drehmomentverlaufs kann darüber 

hinaus dazu genutzt werden, die Effizienz in 

der Varianten-Parametrierung zu steigern: Das 

dynamische Verhalten des Verbrennungsmotors 

hat Einfluss auf den Schaltvorgang. Daher 

hängt die Parametrierung der Schaltvorgänge 

im Getriebesteuergerät vom jeweiligen Verbrennungsmotor 

ab. Derzeit erfolgt die Parametrierung 

der Schaltvorgänge üblicherweise 

für jede Verbrennungsmotorvariante separat 

(Variante in Bezug auf Hardware, aber auch 

Parametrierung bei gleicher Hardware). Das 

dynamische Drehmomentvorhersagemodell erlaubt 

dagegen eine Berücksichtigung der Dynamik 

in der Funktionalität des Schaltvorganges 

und damit eine weitgehend unabhängige und 

dadurch unveränderte Parametrierung des 

Schaltvorganges. Hiermit kann ein hoher Beitrag 

zur Steigerung der Effizienz in der Varianten-Parametrierung 

geliefert werden. 

Steigerung der Effizienz in der 

Entwicklung 

Neben Kostenreduktion in der Varianten-Parametrierung 

(siehe oben) verlangen verkürzte 

Entwicklungszyklen in der Automobilindustrie 

nach einer weiteren Steigerung der Effizienz 

in der Funktionsentwicklung, Funktionsparametrierung 

und auch Variantenabsicherung. 

Ein wichtiger Trend ist hier die Absicherung 

von Variantenfahrzeugen über Simulationen 

anstelle von aufwändigen und kostenintensiven 

Fahrzeugtests. Dafür werden entsprechend validierte 

Streckenmodelle benötigt, die speziell 

auch den Einfluss der geänderten Komponenten 

abbilden. 

Modellbasierte 

Funktionsentwicklung 

VIRTUAL VEHICLE und AVL setzen bei der 

Reglerentwicklung, der Funktionsentwicklung 

und erster Funktionsverifikation auf eine modellbasierte 

Entwicklung, bei der ebenfalls 

Streckenmodelle entwickelt und angewandt 

werden. Anders als bei Streckenmodellen für 

Absicherungssimulationen liegt hier der Fokus 

auf möglichst mathematisch-analytischer 

Modellierung der wichtigsten Einflüsse. Die 

Modelle müssen die dynamischen Vorgänge 

genau abbilden, speziell für die Reglerentwicklung 

möglichst analytisch dargestellt und sehr 

schnell sein. Dies ist aufgrund der häufig wie- 

Abbildung 2: Schematische Darstellung eines DCT mit Elektromotor und math. Modellierung über Bewegungsgleichungen 


derholten Tests für die Funktionsentwicklung 

und Funktionsverifikation notwendig. Darüber 

hinaus müssen die Modelle für Hardware-inthe-Loop 

(HiL) Verifikationen echtzeitfähig 

sein. Aus diesen Randbedingungen ergibt sich, 

dass weniger dominante Einflüsse gezielt vernachlässigt 

werden. In der Funktionsentwicklung 

wird das Modell außer für das Training des 

Systemverständnisses sowie für die Erstellung 

von Funktionsanforderungen auch für schnelle 

Model/Software-in-the-Loop Tests der entwickelten 

Funktionen eingesetzt. 

Software-Wiederverwendbarkeit 

Das für jede Antriebsstrangkonfiguration vorliegende 

analytische Modell bildet die Basis 

für einen modellbasierten Reglerentwurf sowie 

für den Entwurf generischer Funktions-Module. 

Die Funktions-Module werden gezielt auf Wiederverwendbarkeit 

hin ausgelegt und entsprechend 

verwaltet. Gleichzeitig müssen sie alle 

Anforderungen zur funktionalen Sicherheit erfüllen. 

Basis ist dabei eine geeignete Software- 

Architektur. 

Aufgaben der Funktionsentwicklung 

im elektrifizierten Antriebsstrang 

Die Herausforderungen für die Funktionsentwicklung 

im automobilen Antriebsstrang 

steigen mit dessen Elektrifizierung. Die Entwicklung 

von Steuergerätesoftware muss die 

Wiederverwendbarkeit von SW-Modulen, die 

Darstellung funktionaler Sicherheit und die 

Einhaltung von gesetzlichen Randbedingungen 

bei einer Reduktion von Entwicklungskosten 

gewährleisten. Darüber hinaus wird von Steuergerätesoftware 

erwartet, die Fahrqualität zu 

steigern und den Einsatz kostengünstigerer 

Hardware zu ermöglichen. ■ 

Aktuelle Projekte 

Modellbasierte Regelung des Drehmoments 

für elektronisch angesteuerte 

Getriebe in Kooperation mit 

• AVL List GmbH 

• TU Graz, Institut für Regelungstechnik 

und Prozessautomatisierung 

Transmission with New Technology for 

low cost & low weight & high efficient 

hybrid powertrains in Kooperation mit 

• AVL List Gmbh 

• TU Graz, Institut für Maschinenelemente 

und Entwicklungsmethodik 


DI Markus Bachinger ist 



VEHICLE. 

Dr. Klaus Küpper leitet 

den Bereich Systementwicklung 

in der AVL 

List GmbH und ist als 

Executive Chief Engineer 

verantwortlich für die 

Bereiche System, Vehicle 

und Software. 



27

Konfiguration von Echtzeitsystemen 

Die Konfiguration von sicherheits-relevanten verteilten Echtzeitsystemen stellt die Fahrzeugindustrie vor neue 

Herausforderungen. Vor allem das Erstellen von robusten Konfigurationen ist manuell kaum noch beherrschbar. 

Neue Ansätze sind gefragt. 

Neue Fahrzeuge brauchen neue 

Funktionen... 

Seit Jahren nehmen sowohl die Anzahl als auch 

die Komplexität von Funktionen im Automobil 

zu, um den steigenden Bedarf an Sicherheit 

und Komfort erfüllen zu können. Diese Funktionen 

werden überwiegend in Software implementiert. 

Aufgrund begrenzter Rechenleistung 

aktueller Micro-Controller sind somit immer 

mehr Steuergeräte nötig. Dies führt zu ver- 

teilten Systemen. 

Viele Funktionen (wie z.B. aktive Sicherheit) 

müssen nicht nur korrekt arbeiten, sondern 

zusätzlich innerhalb von genau definierten 

Zeiten auf Inputs reagieren. Reagieren sie zu 

langsam, kann das zu schwerwiegenden Konsequenzen 

führen. Derartige Systeme nennt 

man Echtzeitsysteme. 

Modulare Software-Komponenten mit definierten 

Interfaces und eine Software-Plattform 

(wie z.B. AUTOSAR), welche die einfache 


Portierung von Software-Komponenten auf 

unterschiedliche Hardware ermöglicht, sind 

zwingend notwendige Voraussetzungen für 

die Entwicklung derartiger verteilter Echtzeit- 

systeme. 

...aber in welcher Konfiguration? 

Die Konfiguration eines verteilten Echtzeit- 

systems wird in folgende Phasen untergliedert: 

• Verteilung von Software-Komponenten 

auf Steuergeräte 

• Konfiguration der Bus-Systeme, welche 

die Kommunikation zwischen Steuergeräten 

ermöglichen 

• Konfiguration der Software-Plattform 

(middleware), inkl. Betriebssysteme 

Auf dem Weg zum neuen Echtzeitsystem... 

… sind folgende Szenarien denkbar: 

• Konfiguration eines neuen Echtzeitsystems 

„auf der grünen Wiese“: Hierbei 

hat man sehr viele Freiheitsgrade. Allerdings 

kommt dieses Szenario in Realität 

äußerst selten vor. 

• Erweiterung eines bestehenden Echtzeitsystems: 

Zusätzliche Komponenten werden 

in ein bestehendes Echtzeitsystem 

integriert. Für das resultierende System 

muss eine Konfiguration gefunden werden, 

welche allen Anforderungen gerecht 

wird und zusätzlich kompatibel zu der 

Konfiguration des ursprünglichen Systems 

ist. 

Erschwerend kommt hinzu, dass 

• Systeme im Automobil meist in mehreren 

Baureihen verwendet werden. Dies stellt 

zusätzliche Anforderungen an die Kompatibilität 

von Komponenten und Konfigurationen. 

• Safety Anforderungen, die aus der Hazard 

and Risk Analysis abgeleitet werden, 

können zusätzliche Anforderungen an die 

Entwicklung und Konfiguration von verteilten automotiven Echtzeitsystemen gemäß der AUTOSAR design methodology: Innerhalb mehrerer komplexer Entwicklungsschritte werden Software- 

Komponenten auf Steuergeräte verteilt, und sowohl Bus-Systeme als auch die middleware aller Steuergeräte konfiguriert. Als Input hierzu dienen Modelle der Software, Hardware und Constraints. 

Quelle: AUTOSAR Konsortium

Konfiguration (z.B. Software-Verteilung) 

stellen. 

Das führt dazu, dass eine manuelle Konfiguration 

sehr zeitaufwendig und fehleranfällig ist. 

Daher wird meist nur eine sehr geringe Anzahl 

an möglichen/potentiellen Konfigurationen erstellt 

und evaluiert. Will man jedoch eine robuste 

und ausbaufähige Konfiguration finden, 

ist die Evaluierung einer Vielzahl potentieller 

Konfigurationen nötig. Dies ist nur durch eine 

automatisierte Erstellung und Evaluierung von 

Konfigurationen möglich. 

„Zu Fuß“ oder automatisiert? 

Zur Automatisierung der Konfiguration sind folgende 

Aspekte notwendig: 

• Formalisiertes Model des zu konfigurierenden 

Echtzeitsystems. Der AUTOSAR 

Standard stellt hier geeignete Beschreibungsformate 

bereit. 

• Model der zu berücksichtigenden Anforderungen 

und Constraints. Auch hier stellt 

der AUTOSAR Standard Beschreibungsformate 

bereit. 

• Methoden, um das zeitliche Verhalten des 

Echtzeitsystems (welches einer gewissen 

Konfiguration unterliegt) zu analysieren. 

In der Literatur zu „real-time systems“ 

finden sich geeignete „timing analysis“- 

Methoden. 

Ausgerüstet mit diesen Modellen und Werkzeugen 

kann man sich der Entwicklung von 

Such-Algorithmen widmen, die eine automatisierte 

Erstellung und Evaluierung von Konfigurationen 

ermöglichen. Genau hier setzt das 

VIRTUAL VEHICLE einen Forschungsschwerpunkt 

im Bereich Vehicle Electrics/Electronics 

& Software. 

Nicht suchen, sondern finden lassen! 

Es gibt etliche Such-Algorithmen, die grundsätzlich 

verwendet werden können. Beliebte 

Kandidaten sind „genetic algorithm“ und „simulated 

annealing“. Aufgrund der vielen Anforderungen 

und Constraints an die Konfiguration ist 

die Performanz dieser Algorithmen allerdings 

nicht besonders gut. Im Laufe der automatisieren 

Erstellung und Evaluierung von Konfigurationen 

wird eine Vielzahl von ungültigen 

Konfigurationen generiert. Hauptgrund ist die 

Verletzung von Constraints. 

Zur effizienten Automatisierung der Konfigurationserstellung 

nutzen wir folgenden Ansatz: 

Durch eine detaillierte Analyse der Constraints 

ist es möglich, eine Vielzahl von ungültigen 

Konfigurationen zu identifizieren. Dies kann 

man durchführen bevor die automatisierte 

Suche beginnt. Schließt man nun diese identifizierten 

ungültigen Konfigurationen aus dem 

Such-Raum aus, kann sich der Such-Algorithmus 

auf die Evaluierung der übrigen – potentiell 

gültigen – Konfigurationen konzentrieren. 

Dadurch erreicht man eine bedeutend höhere 

Abdeckung des Such-Raums, und erhöht somit 

die Wahrscheinlichkeit, dass die bestmögliche 

Konfiguration gefunden wird. 

Résumé 

Die Entwicklung von Methoden zur automatisierten 

Konfiguration von verteilten Echtzeitsystemen 

stellt eine umfangreiche Forschungsaufgabe 

dar. Folgende Teilaspekte davon 

haben wir bereits umgesetzt: 

• Methodik zur Analyse und Aufbereitung 

der Constraints in Form einer Pre-Processing 

Phase 

• Methodik zur automatisierten Erstellung 

von Konfigurationen basierend auf effizienter 

design space exploration 

• Methodik zur Bandbreiten-optimierten 

Konfiguration der Bus-Systeme 

Der aktuelle Forschungsfokus liegt auf: 

• Methodik zur automatisierten Erstellung 

von Konfigurationen durch evolutionäre 

Verbesserung und Erweiterung bestehender 

Konfigurationen (System-Upgrade) 

• Integration von Safety-Anforderungen 

(z.B. aus ISO 26262) 

Wohin geht die Reise... 

Der Einsatz von multi-core CPUs im Automobil 

wird in Zukunft notwendig sein, um den 

steigenden Anforderungen an Rechenleistung 

genügen zu können. Dadurch ergeben sich zusätzliche 

Herausforderungen: Software-Komponenten, 

welche auf unterschiedlichen cores 

ausgeführt werden, beeinflussen sich gegenseitig 

(z.B. via shared memory). D.h. eine 100% 

Entkopplung der cores ist zurzeit nicht möglich. 

Dies ist besonders relevant, wenn sicherheitskritische 

Software-Komponenten, welche den 

Anforderungen der ISO 26262 genügen müssen, 

auf multi-core CPUs ausgeführt werden 

sollen. 

Effiziente Suche nach optimaler Konfigurationen durch 

intelligente Beschränkung des Suchraums: 

I: gesamter design space 

II: Identifikation und Ausschluss von ungültigen Konfiguration 

(a-priori) 

III: Exploration des verbleibenden design space 


...und wer ist dabei? 

Um die aktuellen und zukünftigen Herausforderungen 

zu meistern, kooperieren wir sowohl mit 

lokalen als auch mit international renommierten 

wissenschaftlichen Institutionen (siehe Box). ■ 

Zum Autor 

Forschungspartner 

TU Graz, 

Institut für Technische Informatik 

University of York, 

Department of Computer Science, 

Real-Time Systems Research Group 

DI Florian Pölzlbauer 

erforscht Methoden zur Optimierung 

von sicherheitsrelevanten 

Echtzeitsystemen 



29

Modellbasierte Testfallgenerierung 

Die Generierung von Testfällen aus Verhaltensmodellen ist eine geeignete Methode zur Funktionsabsicherung 

von vernetzten Steuergeräten. Die am VIRTUAL VEHICLE entwickelten Methoden und Werkzeuge erreichen 

eine hohe Skalierbarkeit und können einfach in bestehende Toolketten integriert werden. 

Stark steigender Testaufwand 

Die umfangreiche Weiterentwicklung von komplexen 

Elektrik/Elektronik Systemen in der 

Automobilindustrie bringt große Herausforderungen 

entlang des gesamten Entwicklungsprozesses 

– von der Systemspezifikation bis hin 

zur Funktionsabsicherung – mit sich. Der Grund 

dafür ist die starke Vernetzung der Funktionen 

untereinander und die dadurch entstehenden 

Abhängigkeiten. 

Das korrekte Zusammenspiel der Komponenten 

unter Berücksichtigung dieser Abhängigkeiten 

muss bei der Funktionsabsicherung durch Integrationstests 

verifiziert bzw. nachgewiesen 

werden. Dabei steigt der benötigte Testaufwand 

exponentiell mit der Anzahl an interagierenden 

Funktionen. 

Aufgrund der wachsenden Anforderungen die 

bei engem Kostenrahmen erfüllt werden müssen, 

ist die Steigerung der Effizienz durch weitere 

Automatisierung unumgänglich. Dieses 

Ziel kann durch den Einsatz von Methoden zur 

automatisierten Testfallgenerierung und deren 

vollständige Integration in die bestehende Testlandschaft 

erreicht werden. 

Testfallgenerierung - der Schlüssel 

zur weiteren Testautomatisierung 

Die manuelle Erstellung von Testfällen ist 

aufgrund der benötigten Anzahl und den zu 

Abbildung 1: Testfallgenerierungsprozess bei Verwendung von Verhaltensmodellen 



berücksichtigenden Abhängigkeiten der Funktionen 

untereinander aufwendig und dadurch 

kostenintensiv. Vor allem bei der Entwicklung 

von Integrationstests sind die Auflösung dieser 

Abhängigkeiten und das Bestimmen der Eingabeparameter 

bzw. der Verifikationsdaten ein 

aufwändiges und fehleranfälliges Unterfangen. 

Die am VIRTUAL VEHICLE entwickelte Methode 

automatisiert diesen Schritt und ermöglicht 

die automatische Berechnung dieser Werte auf 

Basis von Verhaltensmodellen wie in Abbildung 

1 dargestellt. Dabei beschreiben Verhaltensmodelle 

das reaktive Verhalten der kommunizierenden 

Steuergeräte und können durch den 

Einsatz geeigneter Werkzeuge zur Simulation 

des Steuergeräteverhaltens verwendet werden. 

Zur Erstellung der Verhaltensmodelle werden 

Zustandsmaschinen der Unified Modeling Language 

(UML) verwendet, die sich in den letzten 

Jahren als de facto Industriestandard durchgesetzt 

hat. Dies spiegelt sich auch in der Anzahl 

an kommerziellen verfügbaren UML Modellierungswerkzeugen 

wie Enterprise Architect oder 

Rhapsody wieder, die eine professionelle Modellentwicklung 

ermöglichen. 

Die Testfallgenerierung kann anhand eines vorgegebenen 

Testziels oder zufallsbasiert erfolgen. 

Das Testziel wird von einem Testingenieur 

innerhalb der UML Zustandsmaschinen durch 

die Auswahl von Transitionen und Zuständen 

definiert, die dann vom generierten Testfall ga- 

rantiert durchlaufen bzw. erreicht werden. Die 

zufallsbasierte Generierung erfolgt vollautomatisch, 

wobei durch die Definition von Wahrscheinlichkeiten 

eine Möglichkeit zur Steuerung 

bzw. zur Fokussierung auf bestimmte Modellbereiche 

besteht. 

Herausforderungen in der automatisierten 

Testfallerstellung 

Der limitierende Faktor bei der Generierung von 

Testfällen ist die sogenannte Zustandsraumexplosion. 

Dabei ist die vom verwendeten Modell 

abhängige exponentiell wachsende Anzahl 

an Systemzuständen gemeint, die während 

der Testfallgenerierung berücksichtigt werden 

müssen. Ein Systemzustand beschreibt den 

konkreten Status bzw. die Eigenschaften des 

Systems zu einem definierten Zeitpunkt. 

Die Anzahl an möglichen Systemzuständen 

eines mit Verhaltensmodellen beschriebenen 

Systems hängt im Wesentlichen von den folgenden 

drei Einflussfaktoren ab: 

• Modellgröße 

• Verwendung von Daten 

• Kommunikation 

Zur Bestimmung der Modellgröße wird die Anzahl 

der möglichen Kombinationen der in den 

verschiedenen Verhaltensmodellen enthaltenen 

Zustände herangezogen. 

Die Verwendung von Daten in Form von Vari-

Abbildung 4: Systemarchitektur bestehend aus drei kommunizierenden Verhaltensmodellen, die über einen Bus wie z.B. CAN oder MOST verbunden sind. 


ablen in den Zustandsmaschinen bzw. als Parameter 

zum Datenaustausch zwischen den 

Modellen intensiviert die Situation erheblich. 

Der Grund dafür ist, dass jede mögliche Wertekombination 

der vorhandenen Variablen einen 

zusätzlichen Systemzustand beschreibt. 

Abhängig von der Architektur des Systems, 

kann die Kommunikation zwischen den Steuergeräten 

bzw. den Verhaltensmodellen einen 

erhebliche Komplexitätssteigerung bedeuten. 

Dies resultiert aus der asynchronen Kommunikation 

wie sie bei Bussystemen wie CAN oder 

MOST üblich sind, da jede mögliche Sendereihenfolge 

von Busnachrichten mit zusätzlichen 

Systemzuständen berücksichtigt werden muss. 

Eine Systemarchitektur ist beispielhaft in Abbildung 

2 dargestellt. 

Erhöhte Skalierbarkeit durch fokussierte 

Generierungsalgorithmen 

Die Sicherstellung der Anwendbarkeit der 

Testfallgenerierungsmethoden im industriellen 

Umfeld wurde durch Algorithmen zur Verbesserung 

der Skalierbarkeit erreicht. Diese Algorithmen 

ermöglichen eine Fokussierung der 

Generierung auf den jeweils benötigten Teil des 

Zustandsraumes und können so die Anzahl der 

Möglichkeiten massiv reduzieren. 

Des Weiteren ist es dem Testingenieur möglich, 

gezielt Rahmenbedingungen für die Fokussierung 

vorzugeben, um die Generierung optimal 

auf die verwendeten Modelle abzustimmen. 

Diese Techniken werden zusätzlich durch 

die symbolische Verarbeitung von Daten unterstützt, 

bei der logische Ausdrücke anstatt 

konkreter Werte zur Berechnung von Eingabeparametern 

verwendet werden. Durch die 

Kombination dieser Methoden ist es möglich, 

automatisiert Testfälle für komplexe verteilte 

Systeme zu generieren. 

Integration in bestehende Prozesse 

und Werkzeuge 

Ein wichtiges Kriterium für die Einführung einer 

modellbasierten Testfallgenerierung ist die 

nahtlose Integration der Generierungswerkzeuge 

in die bestehende Testlandschaft. Die 

Durchgängigkeit der Toolkette wird durch die 

Einbindung der Schnittstellen der bestehenden 

Testautomatisierung in die Verhaltensmodelle 

erreicht. 

Die Schnittstellen der Testautomatisierung 

werden vor der Ausführung mit den generierten 

Testfällen verknüpft. Dies geschieht anhand 

der durchlaufenen Pfade der Testfälle im Verhaltensmodell, 

die eine eindeutige Abbildung 

auf die zu verwendenden Schnittstellen ermöglicht. 

Schlussfolgerung 

Abbildung 3: Zustandsabdeckung Abbildung 2: Transitionsabdeckung 

Die Verwendung von modellbasierten Testgenerierungsmethoden 

basierend auf Verhaltensmodellen 

ermöglicht durch die maschinelle 

Berechnung von Eingabeparametern und Verifikationswerten 

eine weitere Automatisierung in 

der Funktionsabsicherung. Die hier vorgestellte 

Methodik erlaubt eine effiziente Modellierung 

und ermöglicht die einfache Integration einer 

bestehenden Testlandschaft. Die dadurch entstehende 

integrierte Toolkette ermöglicht eine 

schnelle Erreichung der geforderten Testziele. 

Mit den entwickelten Methoden zur Testfallgenerierung 

unterstützt das VIRTUAL VEHICLE 

die Industrie mit neuen Konzepten und Werkzeugen, 

um den steigenden Anforderungen an 

die Funktionsabsicherung gerecht zu werden. 

■ 

Zum Autor 

DI Christian Schwarzl ist 



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31

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