Gondang: Jurnal Seni dan Budaya
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Gesamtschlussbericht des vom BMBWK geförderten Projekts PHyMoS - Proper Hybrid Models for Smarter Vehicles
No full text1. Stand von Wissenschaft und Technik vor Projektstart:
Die Entwicklung innovativer Produkte im Automotive Bereich erfordert den Fragestellungen gemäße Simulationsmodelle. Dies ist
zeitaufwändig und teuer. Die Wiederverwendung ist gering aufgrund unzureichender Genauigkeit und/oder Recheneffizienz.
2. Begründung/Zielsetzung der Untersuchung:
Der hinsichtlich Genauigkeit und Recheneffizienz der Problemstellung angemessene Modelle sollen auf Basis von Daten und
bestehenden Modellen automatisiert generiert werden. Hybride Modellstrukturen sollen die Vorteile physikbasierter und
datenbasierter Modellierungstechniken vereinen.
3. Methode:
Physikbasierte Modelle sollen zur Generierung synthetischer Daten genutzt werden um physikalisch inspirierte
Modellarchitekturen zu trainieren. Probabilistische Ansätze kommen zum Einsatz um robuste Parameteridentifikationen und
Kalibrierungen zu ermöglichen. Es kommen in 8 unterschiedlichen Anwendungen 17 verschiede Methoden zum Einsatz
4. Ergebnis:
Es wurden für praxisrelevante Anwendungen wie Brennstoffzellenantriebe, Wärmepumpen, Antriebskomponenten, MEMS und
Batterien sowohl für dynamische, statische, und teilweise räumlich verteilte Systeme verschiedene Ansätze evaluiert. Es wurden
signifikante Beschleunigungen in der Rechenzeiten erzielt. Die Methoden wurden als Tool-Prototypen realisiert.
5. Schlussfolgerung/Anwendungsmöglichkeiten:
Durch das PHyMoS-Projekt konnten neue Methoden zur Generierung beschleunigter Simulationsmodelle entwickelt werden und
für die zukünftige Integration in Simulationswerkzeuge prototypisch umgesetzt werden.
Datei-Upload durch TIB1. State of the art:
Mathematical models are developed for a dedicated purpose. Due to their inherent level of detail they are limited in terms of reuse
for other simulation tasks. This leads to inaccurate or inefficient system simulations in case of inappropriate component models.
2. Motivation/objective of the study:
Methods to generate surrogate models are to be developed. These methods utilize existing simulations models and may
incorporate additional data to generate approximate models that are a trade-off between accuracy and computational efficiency.
These models shall be applicable to systems showing complex physical behaviors.
3. Methods:
Machine learning techniques and classical first principle modeling shall be used to develop hybrid model architectures that
combine the computational efficiency of AI models, e.g., neural networks, with the reliable extrapolation capability and robustness
of classical modeling techniques, e.g., differential algebraic equations.
4. Results:
Eight relevant applications, from fuel cell drives, heat pumps, drive components, MEMS and batteries demonstrate the
performance of the tool prototypes for static and dynamic problems. Significant speed-ups have been achieved.
5. Conclusions/applications:
The generated surrogate models are available as solutions and show the potential of the methods. The realized prototypes allow
the application to other problems and the integration of new methods. Benchmarks enable the evaluation of other approaches
Verbundprojekt: MOSAiC 2 - M-VRE: Online Services zur Erkundung, Analyse und Visualisierung von MOSAiC Daten; Vorhaben: Implementierung interdisziplinärer Analysen
No full textDatei-Upload durch TI
Partnerspezifischer Schlussbericht
No full textDas Projekt KIRA fokussiert sich auf die Nutzung von KI-basierten Verfahren zur Optimierung und Regelung elektrischer Antriebstränge in Fahrzeugen, um Effizienz, Ausnutzung, Geräuschentwicklung zu verbessern,
Die AVL SET GmbH hat sich in diesem Teilvorhaben auf die Verbesserung der Antriebsmodellierung fokussiert, die den zentralen Teil des PHiL-basierten AVL Inverter Testsystems darstellt. Das Ziel dabei war, das Testsystmem speziell auf die Prüfung von KI-basierten oder KI-optimierten Traktionsinvertern vorzubereiten. Hierzu wurden nachfolgende Punkte während des Forschungsprojekts bearbeitet:
• Steigerung der Emulationsqualität durch Berücksichtigung von Eisenverlustmechanismen und Kupferverlusten sowie Erhöhung des Spannungsbereichs
• Optimierung der Emulationsqualität durch Integration eines thermischen Modells
• Erweiterung des magnetischen Modells der Asynchronmaschine zur präziseren Emulation nichtlinearer und frequenzabhängiger magnetischer Effekte
Datei-Upload durch TIBThe KIRA project focuses on the use of AI-based methods for the optimization and control of electric powertrains in vehicles to improve efficiency, utilization and noise development, In this sub-project, AVL SET GmbH focused on improving drive modeling, which is the central part of the PHiL-based AVL inverter test system. The aim was to prepare the test system specifically for testing AI-based or AI-optimized traction inverters. To this end, the following points were addressed during the research project:
• Increasing the emulation quality by taking iron loss mechanisms and copper losses into account and increasing the voltage range
• Optimization of the emulation quality by integrating a thermal model
• Extension of the magnetic model of the asynchronous machine for more precise emulation of non-linear and frequency dependen
ProLiT - Prozess- und Materialentwicklung von Lithium-Ionen-Batteriekathoden für die großtechnische Trockenbeschichtung; Teilvorhaben: Prozessentwicklung zur skalierbaren Materialstrukturierung und kalanderbasierten Trockenbeschichtung von Lithium-Ionen-Batteriekathoden
No full textDas Gesamtziel des Projekts „ProLiT“ war eine holistische, industrienahe Entwicklung der Trockenbeschichtung von Lithium-Ionen-Batteriekathoden. Durch die in diesem Projekt vereinten Kompetenzen aus Industrie (Material-, Anlagen-, Zellhersteller) und Wissenschaft konnte die Material-, Prozess- und Anlagenentwicklung verknüpft werden. In dem vorliegenden Teilvorhaben wurde ein ganzheitliches Verständnis zu den Wechselwirkungen der Materialien, der Prozessierung und der Anlagentechnik in Form von Material-Struktur- und Prozess-Struktur-Eigenschaft-Beziehungen aufgebaut, um vorteilhafte Pulverstrukturen zu identifizieren, den trockenen Elektrodenherstellprozess effizienter zu gestalten und zu skalieren. Hierfür umfassten die Arbeiten am Institut für Partikeltechnik (iPAT) die Definition der Anforderungen, die unterstützende Material- und Rezepturentwicklung sowie die Entwicklung von Batch-Pulvermischungen und kontinuierlichen Dosierprozessen. Darüber hinaus wurden Anlagenkomponenten entwickelt und die Gesamtanlage in Betrieb genommen, umfassende Prozessstudien zur Trockenbeschichtung in der Gesamtanlage durchgeführt, die Zellcharakterisierung vorgenommen und ein Industrialisierungskonzept erarbeitet
Schlussbericht - Verbundprojekt: SiKo - Silizium-Komposit-Anodenmaterialien - Maßgeschneiderte Materialien und Prozesse hinsichtlich Performance und Kosten; TV: Granulation von autogen zerkleinertem Silizium und mechanische Struktursimulation
No full textDas Projekt konzentriert sich auf die Entwicklung von Silizium-haltigen Anodenmaterialien für Lithium-Ionen-Batterien (LIB). Diese Materialien stehen vor Herausforderungen hinsichtlich Lebensdauer, Verarbeitung und Verfügbarkeit, die bisher häufig unterschätzt wurden. Die an-gestrebten Ziele des Projektes umfassen die Entwicklung bzw. Weiterentwicklung von Prozessen zu Herstellung Si/C-Kompositmaterialien unter Berücksichtigung des Partikeldesigns und der Elektrodenstrukturen. Durch die Kombination von Laborkonzepten und etablierten Prozessen soll die Technologiereife von C-Si-haltigen Anoden von TRL ~ 3-4 auf TRL ~ 6-7 erhöht werden. Dabei strebt das Projekt eine Steigerung der Energiedichte um 10% und der Leistungsfähigkeit bei anwendungsrelevanter Lebensdauer an. Gleichzeitig sollen die Kosten ge-senkt und die Lebensdauer im Vergleich zu aktuellen C-Si-haltigen Anoden-Technologien um 30% gesteigert werden. Die erfolgreiche Umsetzung des Projekts wird einen wichtigen Beitrag zur Weiterentwicklung von Lithium-Ionen-Batterien mit Silizium-haltigen Anoden leisten. Durch die Verbesserung von Energiedichte, Leistungsfähigkeit und Lebensdauer könnte das Projekt die Akzeptanz und Verbreitung von Elektrofahrzeugen und anderen Anwendungen mit Batterietechnologie wesentlich fördern.
Datei-Upload durch TI
