Die Zahl der elektrisch angetriebenen Fahrzeuge in Deutschland steigt. Aufgrund der vergleichsweise geringen Reichweiten von Elektrofahrzeugen in Bezug auf Verbrennungsmotoren bedarf es in einem Elektroauto einer zuverlässigen Angabe der Restreichweite. Eine besondere Problematik obliegt dabei dem Zwiespalt zwischen der Dynamik und dem Komfort eines solchen Systems.
Im Rahmen dieser Arbeit werden zwei verschiedene Fahrzeugtypen, welche sich vor allem durch ihre Leistung und den jeweils verbauten Batterietyp unterscheiden, objektorientiert implementiert. Zudem wird ein bestehendes Modell zur Restreichweitenschätzung analysiert und weiterentwickelt. Durch abschließende Simulationen unter variierenden Parametersätzen werden Aussagen über die Echtzeittauglichkeit der Restreichweitenschätzung getätigt, sowie Unterschiede zwischen beiden Modellen dargestellt.
Inhaltsverzeichnis
1 Grundlagen
1.1 Entwicklungsmethode zur Modellierung der Elektrofahrzeuge
1.2 Physikalische Grundlagen
1.2.1 Beschleunigungswiderstand
1.2.2 Rollreibungswiderstand
1.2.3 Steigungswiderstand
1.2.4 Aerodynamischer Widerstand
1.3 Versuchsfahrzeuge
1.3.1 E-Polo
1.3.2 Nissan Leaf
1.4 Batteriemodelle
1.4.1 Innenwiderstandsmodell (ZEBRA Batterie)
1.4.2 RC-Modell (Li-Ionen Akkumulator)
1.5 Programmiertechnische Grundlagen
1.5.1 Einführung in die Entwicklungsumgebung Matlab
1.5.2 Objektorientierte Programmierung
1.5.3 Vorteile und Nachteile der objektorientierten Programmierung
2 Implementierung des Fahrzeugmodells
2.1 Klassenstruktur
2.2 Implementierung der Fahrzeugkomponenten
2.2.1 Kräftebilanz
2.2.2 Drehmomentumwandlung
2.2.3 Motorblock
2.3 Implementierung der Batteriemodelle
2.3.1 ZEBRA – Batterie
2.3.2 Li-Ionen Akkumulator
2.4 Vorstellung der Restreichweitenschätzung
3 Simulationen und Verifikation des Fahrzeugmodells
3.1 Simulation verschiedener Streckenprofile
3.1.1 Artemis Fahrzyklus
3.1.2 Teststrecke Köln – Dortmund
3.1.3 Teststrecke Köln – Dortmund mit Steigungsprofil
3.2 Auswirkungen der Rekuperation
3.2.1 Artemis Fahrzyklus
3.2.2 Teststrecke Köln – Dortmund
3.3 Restreichweitenschätzung anhand der Teststrecke Köln – Dortmund
3.4 Gegenüberstellung der Ergebnisse zwischen objektorientierter Programmierung und Simulink
3.4.1 E – Polo
3.4.2 Nissan Leaf
3.4.3 Restreichweitenschätzung
4 Zusammenfassung und Ausblick
Zielsetzung & Themen
Das Hauptziel dieser Arbeit besteht in der objektorientierten Implementierung eines bestehenden Simulink-Modells für Elektrofahrzeuge, um eine effiziente und präzise dynamische Restreichweitenschätzung zu ermöglichen, die für den Einsatz auf Mikroprozessoren optimiert ist.
- Entwicklung und Vergleich verschiedener Batteriemodelle (ZEBRA-Batterie und Li-Ionen Akkumulator).
- Umsetzung des physikalischen Antriebsstrangmodells als objektorientiertes Klassenmodell in Matlab.
- Simulation unter variierenden Streckenprofilen zur Validierung des Modells.
- Analyse des Rekuperationspotenzials und dessen Auswirkungen auf den Energieverbrauch.
- Kritische Gegenüberstellung von objektorientierter Implementierung und Simulink-basierten Ansätzen.
Auszug aus dem Buch
1.1 Entwicklungsmethode zur Modellierung der Elektrofahrzeuge
Die Simulation von elektrisch angetriebenen Fahrzeugen, beziehungsweise ihrer Komponenten, kann auf Basis verschiedener Modelle durchgeführt werden. Grundsätzlich lässt sich zwischen zwei unterschiedlichen Methoden unterscheiden – der „Ursache-Effekt-Methode“ und der „Effekt-Ursache-Methode“. Bei ersterer stimmt die Richtung der Simulation mit der Richtung des positiven Leistungsflusses (Abbildung 1.1) überein. Die Simulation wird basierend auf dem Verhalten des Fahrers, beispielsweise einer Pedalstellung, durchgeführt. Der größte Vorteil dieser Methode liegt in der Mitberücksichtigung des Fahrerverhaltens. Aufgrund von zahlreichen Regelalgorithmen kann hierdurch jedoch eine sehr hohe Laufzeit der Simulation die Folge sein.
Die Simulationen in dieser Arbeit werden ausgehend von Fahrprofilen stattfinden, deshalb wird die Effekt-Ursache-Methode zur Implementierung verwendet. Dabei findet die Simulation entgegen des positiven Leistungsflusses statt. Ausgehend von einem Fahrprofil werden die Kräfte und Momente an den unterschiedlichen Komponenten des Elektrofahrzeugs berechnet. Durch Betrachtung der einzelnen Komponenten als Blackbox können diese einzeln durch physikalische Gleichungen modelliert werden. Die Kraftanforderung, beziehungsweise Drehmomentenanforderung, an den Motor wird mittels Look-Up-Tabellen in eine Leistungsanforderung an die Batterie umgewandelt.
Zusammenfassung der Kapitel
Grundlagen: Einführung in die physikalischen und programmiertechnischen Grundlagen, die zur Modellierung von Elektrofahrzeugen und Batterien sowie zur Implementierung objektorientierter Strukturen erforderlich sind.
Implementierung des Fahrzeugmodells: Beschreibung der objektorientierten Umsetzung des Antriebsstranges sowie der spezifischen Batteriemodelle und der Funktion zur Schätzung der Restreichweite.
Simulationen und Verifikation des Fahrzeugmodells: Durchführung verschiedener Simulationen, um die Genauigkeit des Modells zu prüfen, Einflüsse der Rekuperation zu analysieren und die Ergebnisse mit dem ursprünglichen Simulink-Modell zu vergleichen.
Zusammenfassung und Ausblick: Resümee über die Vorteile der objektorientierten Programmierung bei der Modellierung von Elektrofahrzeugen und Vorschläge für weiterführende Validierungen anhand realer Teststrecken.
Schlüsselwörter
Elektrofahrzeug, Restreichweitenschätzung, Objektorientierte Programmierung, Modellierung, Matlab, ZEBRA-Batterie, Li-Ionen Akkumulator, Rekuperation, Simulation, Fahrdynamik, Antriebsstrang, Batteriemodelle, Energieverbrauch, Simulink, Klassenmodell.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit behandelt die Analyse und Weiterentwicklung eines dynamischen Modells zur Schätzung der Restreichweite von Elektrofahrzeugen durch eine objektorientierte Implementierung.
Welche zentralen Themenfelder werden bearbeitet?
Zu den zentralen Themen gehören die physikalische Modellierung von Antriebsstrang und Batterien, die Programmierung in Matlab sowie die Simulation und Validierung von Fahrzyklen.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das Ziel ist die Umsetzung eines bestehenden Simulink-Modells in objektorientierten Code, um die Effizienz für spätere Anwendungen auf Mikroprozessoren in Fahrzeugen zu erhöhen.
Welche wissenschaftliche Methode kommt zum Einsatz?
Es wird die sogenannte „Effekt-Ursache-Methode“ verwendet, bei der die Simulation entgegen des positiven Leistungsflusses anhand von Fahrprofilen durchgeführt wird.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil umfasst die Klassenstruktur des Fahrzeugmodells, die Modellierung der Batterien (ZEBRA und Li-Ionen) sowie die anschließende Verifikation durch Simulationen.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit lässt sich vor allem über Begriffe wie Elektromobilität, objektorientierte Programmierung, Simulation und Batteriemodellierung definieren.
Wie unterscheiden sich E-Polo und Nissan Leaf in der Modellierung?
Sie unterscheiden sich vor allem durch ihre unterschiedlichen Batterietypen – ein Innenwiderstandsmodell für die ZEBRA-Batterie beim E-Polo und ein detaillierteres RC-Modell für den Li-Ionen Akkumulator beim Nissan Leaf.
Warum wird objektorientierte Programmierung gegenüber Simulink bevorzugt?
Objektorientierte Programmierung ermöglicht eine geringere Laufzeit, eine bessere Wartbarkeit durch modulare Strukturen und ist effizienter für die Implementierung auf Mikroprozessoren in realen Fahrzeugen.
- Arbeit zitieren
- Marcel Olbrich (Autor:in), 2015, Analyse und Weiterentwicklung einer dynamischen Restreichweitenschätzung für Elektrofahrzeuge, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/302409
