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MOBILITÄTSINDUSTRIE OFFICE SIMULATION XIL TEST E-MOTOR TEST BED BATTERY TEST BED ENGINE TEST BED POWERTRAIN TEST BED CHASSIS DYNO ROAD TEST Software-Lösungen von IODP. Data.CONNECT befindet sich noch im Prototypen-Stadium Model Backbone Execution Backbone Data Backbone Process Backbone Automation Backbone Model.CONNECT Data.CONNECT Quelle: AVL 2016 diesem Zusammenhang die modelltechnische Abbildung mehrerer physikalischer Ansätze, um Wechselwirkungen zu bewerten. Bei MiL werden Simulationsmodelle und Kontrollfunktionen integriert, um ein Design auf einem hohen Abstraktionsniveau abzusichern. Bei SiL liegen die Kontrollfunktionen bereits in kompilierter Form vor. Bei HiL-Anwendungen werden die Kontrollfunktionen und physisch existierende Hardware, etwa Steuerungsgeräte, ein ganzer Motor, oder ein gesamter Antriebstrang unter Echtzeit- Bedingungen getestet. Hier gilt das Motto: Alles was nicht real vorhanden ist, wird durch Simulationsmodelle ergänzt. Ansätze zur Systemsimulation sind sehr anspruchsvoll, da sie die vollständige Abbildung aller Funktionen und Wechselwirkungen eines Systems und dessen Interaktion mit seiner Umgebung voraussetzen. In dem hier beschriebenen Ansatz wird die Systemsimulation um reale Komponenten ergänzt. Dies bedeutet, dass im Rahmen der integrierten und offenen Entwicklungs- umgebung von AVL nicht mehr zwischen realen und simulierten Komponenten unterschieden wird. Es steht immer das System als Ganzes im Vordergrund. Der Reifegrad des Systems und all seiner virtuellen und realen Komponenten wird durch die zu bewertenden Anforderungen bestimmt. Von Anfang an erfolgreich Insbesondere bei der Entwicklung eines mechatronischen Systems wird verlangt, dass die disziplinübergreifenden Abhängigkeiten in den frühen Entwicklungsphasen vollständig virtuell abgebildet sind. Diese Forderung wird auch dadurch bestärkt, dass zukünftige Fahrzeugeigenschaften immer stärker durch Software und Softwarefunktionen bestimmt sein werden. Ein Beispiel um dies zu verdeutlichen ist die Aufgabe der Entwicklung von Betriebsstrategien für Plug-in-Hybride oder rein elektrisch betriebene Fahrzeuge. Die Festlegung einer Betriebsstrategie hat wesentlichen Einfluss auf die Dimensionierung der Komponenten eines mechatronischen Systems. Sportlich orientierte Strategien, die große und dynamische Stromgradienten zulassen, erfordern zum Beispiel größere Dimensionierungen von elektrischen und thermischen Komponenten. Werden hier die Komponenten ohne Berücksichtigung der Betriebsstrategie ausgelegt und dimensioniert, wird möglicherweise später die Betriebsstrategie durch die Hardware-Komponenten bestimmt und hat gegebenenfalls Einschränkungen in den gewünschten Fahrzeugeigenschaften zur Folge. Schlussfolgernd muss hier bereits in der frühen Entwicklungsphase das Wechselspiel zwischen Komponenten und Betriebsstrategie – die als Softwarefunktionen umgesetzt werden – berücksichtigt werden. Hier kann ein funktionaler virtueller Prototyp helfen, die gewünschten Produkteigenschaften optimal zu gestalten. Zwar stehen entsprechende Simulationswerkzeuge und Modellierungssprachen zur Verfügung, jedoch wird aufgrund der Aufgabenteilung — die einzelnen Abteilungen bearbeiten unterschiedliche Domänen — mit unterschiedlichen Werkzeugen gearbeitet. Eine sukzessive Integration der (Sub-)Berechnungsmodelle in eine einzige Simulationsumgebung hat sich bisher als nicht zielführend herausgestellt, da die Aufwände dafür zu groß wären. Ein Grund ist darin zu finden, dass die verwendeten Modelliersprachen und Algorithmen erheblich an die domänenspezifischen Berechnungsmodelle angepasst sind und nicht einfach auf andere Simulation Virtual Test Bed Test Bed Chassis Dyno Road Test Im Rahmen von Lead- Projekten wird gemeinsam mit dem Kunden die Wiederverwendung von Simulationsmodellen für weiteres Frontloading genutzt Simulation Virtual Test Bed Test Bed Chassis Dyno Road Test Quelle: AVL 2016 34 ECONOMIC ENGINEERING 2/2016
FRONTLOADING Anwendungen übertragen werden können. Außerdem sollte man sich vor Augen führen, dass in den domänenspezifischen Berechnungsmodellen viel Know-How der einzelnen Abteilungen steckt, das über Jahre aufgebaut wurde, etabliert ist, die genutzten Prozesse validiert und folglich mit hoher Effizienz Anwendung findet. Daher erweist sich Co-Simulation, oder auch „gekoppelte Simulation“, immer öfter als Lösungsweg, der einerseits die Schwierigkeiten bei der Gesamtsystemmodellierung überwindet und sich andererseits vorhandenes Wissen, Modelle und Daten zu Nutze macht. Aus heterogen wird durchgängig – im Dienste der Anwendung Co-Simulation beschreibt nicht das Gesamtsystem mit einer einzigen Modelliersprache, sondern integriert Elemente aus verschiedenen Domänen. So wird eine effiziente Absicherung von Konfigurationen auch in Kombination mit Softwarefunktionen möglich. Mit der Kopplung von Hardware und Simulation, also der Verschmelzung von Simulation mit dem konventionellen Versuch, wird im Bereich der „klassische Co- Simulation“ ein neues Kapitel aufgeschlagen, wobei die bisherige Arbeitsweise weiter bestehen bleiben kann. Beispielsweise wird so die Variantenentwicklung nachhaltig dabei unterstützt, in den frühen Entwicklungsphasen die richtige Auswahl an Fahrzeugkomponenten für das jeweilige Fahrzeugprojekt zu treffen. Indem Sub-Modelle nach Bedarf gekoppelt werden, können automatisiert verschiedenste Fahrzeugkomponententypen kombiniert und bewertet werden (Stichwort „Baukastensysteme“). Eine Auslagerung dieser Variantenrechnungen in die Cloud steigert zudem die Geschwindigkeit der Bewertung erheblich. Werden reale Komponenten in Verbindung mit virtuellen verwendet (SiL, HiL, Prüfstand), ist die Echtzeit-Simulation des Gesamtsystems möglich. Das Ziel eines solchen Ansatzes ist es nicht mehr zwischen physisch existierenden und simulierten Komponenten unterscheiden zu müssen und stets das Gesamtsystem vor Augen zu haben. Die Absicherung einer Konfiguration auf Basis von Co-Simulation bietet auch deswegen Vorteile, weil die Co-Simulationsanwender nicht Experten in allen relevanten Domänen sein können. So können sie sich also weiterhin auf das eigene Arbeitsfeld beschränken. Dies vereinfacht die Beherrschung der Komplexität des Gesamtsystems und ermöglicht Anwendern aus unterschiedlichen Disziplinen und Bereichen, wie Simulation und Versuch, die gleiche Sprache zu sprechen. Modellbibliotheken steigern Effizienz Ein CAE-Repository (Simulationsdatenbank) zur Verwaltung von Modellen und Simulationsergebnissen ist eine der Grundlagen eines effizienten, funktionsgetriebenen Entwicklungsprozesses. In der Pre-Processing-Phase werden die Modelle, die von den einzelnen Abteilungen oder Lieferanten zur Verfügung gestellt werden, auf Gültigkeit geprüft, mit Metadaten angereichert (zum Beispiel Informationen zur verwendeten Version des Simulationstools, Datenformats, der Modellierungstiefe, Gültigkeitsbereich oder des Modells) und in der Datenbank mit weiterer Dokumentation gespeichert. Zu diesem Zweck können spezielle Simulationsdatenmanagement- oder PLM-Systeme verwendet werden, die außerdem die Zugangs- und Versionskontrolle übernehmen. Eine andere essentielle Grundlage ist das Vorhandensein von zweckmäßigen und qualitativ hochwertigen Simulationsmodellen. Doch woher kommen solche Simulationsmodelle? In Zukunft werden verstärkt Komponentenprüfstände zum Einsatz kommen, um hoch qualitative Simulationsmodelle zu erzeugen. Die Integration der einzelnen Komponenten zu einem Gesamtsystem kann dabei rein virtuell erfolgen, was eine Art „virtueller Prototypenbau“ erforderlich macht. Diese virtuellen Prototypen müssen nach dem Vorbild des physischen Prototypenbaus aufgebaut werden. Es müssen hier „virtuelle Stücklisten“ geführt werden, die den virtuellen Prototypen mit den verbauten simulierten Komponenten, Softwarefunktionen und Applikationsständen beschreiben. Auch hier gilt es, vorhandenes Wissen aus der realen Welt in der virtuellen Welt wiederzuverwenden. Diese Vorgehensweise lässt sich auch auf kombiniert virtuell/reale Prototypen übertragen. Herausforderung: Durchgängige Wiederverwendung von Simulationsmodellen Das zuvor Beschriebene liest sich schlüssig Bild: AVL und ist zur Umsetzung in der Praxis auch dringend zu empfehlen, wie das Beispiel Start/Stopp-Automatik illustrieren soll: Start/Stopp bedeutet nicht nur, den Motor anoder abzustellen. Davon ist auch die Innenraum-Klimatisierung betroffen (wer will schon, dass an einem heißen Tag an der Ampel die Klimaanlage abgeschaltet wird, oder aber, dass man an kalten Wintertagen frieren muss) oder auch das elektrische Bordnetz, das bei zu vielen elektrischen Verbrauchern Gefahr läuft zusammenzubrechen. Der verstärkte Einzug von elektrischen und elektrifizierten Komponenten sowie Regelungssystemen verlangt, dass auf eine entsprechende Stromversorgung noch mehr als bisher geachtet werden muss. Mit anderen Worten, die Funktionsabsicherung muss Domänen-übergreifend stattfinden. Typischerweise wird versucht, derartige Abhängigkeiten manuell über Listen zu erfassen oder es werden nur statische Abhängigkeiten geprüft. Dynamische Vorgängen und Wechselwirkungen stellen hier eine große Herausforderung dar, da einerseits die Simulationsmodelle meist nicht kompatibel sind (lag nie im Interesse der CAE-Systemanbieter) und andererseits die notwendigen Integrationsstufen der Prototypen erst sehr spät in der Fahrzeugentstehung vorliegen. So ist es auf diesem Wege sehr schwierig etwaige Probleme rechtzeitig zu identifizieren. Selbst kurz vor Serie kann es vorkommen, dass noch nicht alle aktuellen Software- oder Kalibrationsstände im Versuchsträger installiert sind, wodurch Wechselwirkungen zwischen einzelnen Systemen übersehen werden können. Integriert und offen zugleich Typisches Hardware-in-the- Loop-Szenario Genau hier kommt die Integrated and Open Development Platform (IODP) von AVL List GmbH ins Spiel. Die Entwicklungsplattform bietet folgende Vorteile: ■ Vernetzung bestehender Prozessschritte im Entwicklungsablauf ECONOMIC ENGINEERING 2/2016 35
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