Methodik

Kürzer werdende Entwicklungszyklen in einem Umfeld, das geprägt ist durch eine hohe Vielfalt und Komplexität von Antriebssträngen, erfordern eine frühzeitige Erprobung und Testung. Um sicherzustellen, dass Systeme unter realen thermischen Bedingungen getestet werden, forscht das Institut für Verbrennungskraftmaschinen und Fahrzeugantriebe.

Zero-Impact-Emission

Auf dem Weg zu Zero-Impact-Emission sind die Analyse und das Verständnis über kritische Betriebssituationen im realen Fahrbetrieb unabdingbar. In diesem Kontext hat das Institut für Verbrennungskraftmaschinen und Fahrzeugantriebe, zusammen mit dem Katalysatorhersteller Umicore AG, einen Lkw einer Spedition mit Messtechnik ausgestattet und verfolgt seit Anfang 2017 die gasförmigen Emissionen in realen Speditionsbetrieb.

Anhand dieser Daten und einer hierfür entwickelten Methodik können kritische Betriebssituationen im realen Fahrbetrieb erkannt werden. Diese Herangehensweise ermöglicht es die genauen Ursachen für Emissionsevents ausfindig zu machen und gezielt zu adressieren.

X-in-the-Loop Prüfstand

Der moderne Engine-in-the-Loop Motorenprüfstand ergänzt die Eventerkennung indem die Fahrsituation auf den Prüfstand übertragen werden können. Der aufgebaute Prüfstand ermöglicht es die Events unter reproduzierbaren Bedingungen zu untersuchen und ggf. Anpassungsmaßnahmen zu vergleichen. Z.B. ermöglichten die Engine-in-the-Loop Technologie und die Eventerkennungsmethodik verschiedene Emissionsevents auch mit dem evTrailer zu untersuchen.

Alterungserkennung

Parallel zu diesen Untersuchungen wurde mittels der gesammelten realen Fahrdaten die Alterung des SCR-Katalysators dargestellt. Es ist somit möglich, aus den ECU-Größen alleine eine Aussage über den Alterungszustand des SCR-Katalysators zu treffen.

Aktuelle und abgeschlossene Forschungsprojekte:

  • SubZero
  • FVV-Projekt ICE 2025+
  • FVV-Projekt Emission Control 2025+
  • Aufbau eines modularen Modellbaukastens zur simulativen Untersuchung von elektrifizierten Antriebssträngen in RDE Szenarien
  • Identifikation realen Fahrerverhaltens und Übertrag unterschiedlicher Fahrertypen in die simulative Realfahrumgebung