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Modellbildung und Simulation von Fahrzeugmodellen unterschiedlicher Komplexität

Unterreiner, Michael

Die vorliegende Arbeit besteht aus zwei Untersuchungsschwerpunkten. Zum einen wird die Erstellung und die Validierung von Mehrkörperfahrzeugmodellen beschrieben. Zum anderen wird das Fahrgefühl des Fahrers an einem bewegten Fahrsimulator in Abhängig-keit von der Fahrzeugmodellkomplexität bewertet. Zunächst wurden exemplarisch zwei Fahrzeugmodelle unterschiedlicher Komplexität er-stellt: ein generisches Fahrzeugmodell mit einer verhältnismäßig einfachen Radaufhän-gung und ein spezielles Fahrzeugmodell mit komplexen Radaufhängungen. Die Modelle wurden auf der Grundlage eines topologischen Modellierungsansatzes zur Erstellung von Mehrkörpermodellen erstellt. Das generische Fahrzeugmodell stellt durch seine vergleichsweise einfache Parametrie-rung ein vielseitig einsetzbares Modell dar. Zur Eigenschaftsabsicherung des generischen Modells wurde eine Vorgehensweise beschrieben, die eine Sensitivitätsanalyse der Mo-dellparameter mit einer nachgeschalteten Parameteridentifikation enthält. Das dafür not-wendig Referenzmodell wurde aus Fahrzeugdaten und Fahrdynamikmessungen erstellt und spiegelt die Kompaktklasse mit ihren spezifischen Parametern und ihrem typischen Fahrverhalten wider. Das spezielle Fahrzeugmodell bildet eine bestimmte Fahrzeugklasse sehr genau ab. Die Radaufhängungen werden dabei detailliert modelliert und können zudem modular ausge-tauscht werden, wodurch eine Ausgangsbasis für unterschiedliche Fahrzeugtypen ge-schaffen wird. Für diesen modularen Ansatz wurden speziell eine MacPherson-Federbeinvorderachse und eine Mehrlenkerhinterachse umfassend hergeleitet. Die Radki-nematik der Vorder- und Hinterachse wurde anhand von gemessenen Anlenkpunkten si-muliert. Der simulierte Sturz- und Spurwinkelverlauf beider Achsen wurde mit Messungen verglichen und bewertet. Daraufhin wurden das generische und spezielle Fahrzeugmodell anhand einer stationären Kreisfahrt fahrdynamisch gegeneinander ver-glichen und bewertet. Das generische Modell konnte sehr gut an das Referenzmodell angepasst werden. Schon ein minimaler Satz an Parametern reicht aus, um das Fahrverhalten angemessen an die des Referenzmodells anzupassen. Auch wenn das generische Fahrzeugmodell sich vom speziellen Fahrzeugmodell in der Nachbildungstiefe unterscheidet, ist die Wiedergabe des Fahrverhaltens genügend und für viele Anwendungsfälle und Untersuchungen mehr als ausreichend. Zudem benötigt das generische, im Vergleich zum speziellen Fahrzeugmo-dell, weniger Rechenzeit und ist dadurch echtzeitfähig. Für viele Anwendungen, bei de-nen es auf die Rechenzeit ankommt, ist das generische Fahrzeugmodell ein willkommener Kompromiss zwischen Rechenzeit und Abbildungsgüte. Zudem besticht das generische Fahrzeugmodell durch seine Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche Fahrzeugklassen. Abschließend wurde in einem Praxistest das Fahrgefühl des Fahrers an einem bewegten Fahrsimulator in Abhängigkeit von der Fahrzeugmodellkomplexität durch eine Signifikanzuntersuchung bewertet. In dieser Probandenstudie wurden ein Einspurmodell (Mo-dell A), ein erweitertes Einspurmodell (Modell B), ein Zweispurmodell mit vergleichsweise einfacher Radaufhängung (Modell C) und das generische Zweispurmodell (Modell D) verwendet. Die Modelle A-D wurden validiert, um das Fahrverhalten des Referenz-modells wiederzugeben. Die Untersuchungen ergaben, dass der Modellkomplexitätsgrad nicht notwendigerweise hoch sein muss, um den Fahrer ausreichend in die hier gestellte Fahraufgabe und die Si-mulationsumwelt einzugewöhnen. Obwohl Modell C mit einer einfachen und Modell D mit einer komplexen Radaufhängung modelliert wurden, konnten bei den gefahrenen Manövern keine signifikanten Unterschiede im subjektiven Fahrverhalten festgestellt werden. Zudem ist anzumerken, dass Modell B trotz seiner verhältnismäßig einfachen Modellierung für einen großen Teil an Fahraufgaben am Fahrsimulator empfohlen wer-den kann, da es einen guten und weitgehend realistischen Fahrerimmersionsgrad realisiert.

This work focuses on two topics. One is the modelling of multibody vehicle model and its verification. The other is the investigation of the subjective driving perception of human drivers in a dynamic driving simulator in dependency of the vehicle model complexity. In the beginning of this work two vehicle models of different complexity level were de-veloped. One generic vehicle model with relatively simple wheel suspensions and a special vehicle model with a more complex wheel suspension. The models were derived with help of a topological multibody modeling techniques. The generic vehicle model can be used in versatile assignments due to its relatively simple parameterization. To validate the characteristics of the generic model a process is used which investigates the sensitivity of the model parameter and applies thereafter parameter identification. The required reference model is derived from vehicle data and vehicle dy-namics measurements and mirrors the performance of a compact class with its specific parameters. The special vehicle model explicitly maps the performance of a given vehicle class. The vehicle suspension are detailed modelled und can be modularly exchanged. This is a basis for creating different vehicle types in more detail. For this modular approach the Mac-Pherson strut front axle and the multi-link rear axle are derived in detail. The suspension kinematics for the front and rear axle are simulated on the basis of measured pivot points. The simulated camber and caster angle of both axles are compared and evaluated with measurements. Hereupon the driving performance of the generic and the special vehicle model were compared and evaluated by means of a circular driving under steady state conditions. The generic vehicle model could be mapped onto the reference model very well. A mini-mal set of optimized parameter were sufficient to reasonable adapt its characteristic to the reference vehicle. Although the level of detail of the special model could not be reached by the generic model, the reproduction of the driving behaviors through the generic model was adequate and in many cases more the sufficient. Moreover the generic model needs less computational time compared to the special model and is thus usable for many appli-cations which depend on real time computations. The generic model is a reasonable com-promise between computational time and simulation quality and is flexible adapted to a variety of vehicle types. This work concludes with an investigation of the subjective driving perception of human drivers in a dynamic driving simulator in dependency of the vehicle model complexity with help of a human subjects study. Four vehicle models of different complexity are used to compute the simulator’s motion. The models used are the single-track model (model A), the single-track model extended with roll motion (model B), a two-track mod-el with a simple suspension model for vertical wheel motion (model C) and the generic vehicle model (model D). The models A-D were validated to match the motion of a refer-ence vehicle performing a steer step maneuver. In conclusion, the model complexity does not need to be high to immerse a driver into a simulative driving task. Although models C and D differ in the complexity level of the modeled wheel suspension, there was no significant difference in the subjective driving feeling while driving the given driving task. It is remarkable that model B with its com-paratively simple modeling is good enough to immerse the driver into the driving task. This model can be recommended for a broad band of driving tasks in simulators.

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Unterreiner, Michael: Modellbildung und Simulation von Fahrzeugmodellen unterschiedlicher Komplexität. 2014.

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