Analyse des Fahrereinflusses auf den Energieverbrauch von konventionellen und Hybridfahrzeugen mittels Fahrversuch und interaktiver Simulation

Größe: px

Ab Seite anzeigen:

Download "Analyse des Fahrereinflusses auf den Energieverbrauch von konventionellen und Hybridfahrzeugen mittels Fahrversuch und interaktiver Simulation"

Maja Wetzel
vor 7 Jahren
Abrufe

1 Analyse des Fahrereinflusses auf den Energieverbrauch von konventionellen und Hybridfahrzeugen mittels Fahrversuch und interaktiver Simulation Gerd Baumann, Philip Rumbolz, Anne Piegsa, Michael Grimm, Hans-Christian Reuss SIMVEC 2010 Berechnung und Simulation im Fahrzeugbau Baden-Baden, Forschungsinstitut für Kraftfahrwesen und Fahrzeugmotoren Stuttgart 1

2 Inhalt Nachbildung des Realbetriebs im Fahrversuch Statistische Potenzialanalyse: Beispiele Probandenstudien im Fahrsimulator Forschungsinstitut für Kraftfahrwesen und Fahrzeugmotoren Stuttgart 2

3 Nachbildung des Realbetriebs im Fahrversuch Forschungsinstitut für Kraftfahrwesen und Fahrzeugmotoren Stuttgart 3

4 Quelle: Realbetrieb in den Medien ein Beispiel haben unsere Reporter ( ) ein paar Testfahrten ( ) unternommen: Alte gegen nagelneue Modelle. Deutlich unterschiedliche Fahrzeuge (Größe, Ausstattung, Fahrleistungen, Emissionen, ) hintereinander, gleiches Tempo, durch den Berliner Stadtverkehr. Hoher Fahrereinfluss auch bei Folgefahrt, Stichprobe statistisch nicht signifikant Nach genau 100 Kilometern messen wir den Verbrauch an der Tankstelle. Unbekannter Messfehler Geringe Aussagekraft der Ergebnisse Forschungsinstitut für Kraftfahrwesen und Fahrzeugmotoren Stuttgart 4

5 Was ist Realbetrieb? Die statistischen Parameter der durchgeführten Fahrten und des Fahrerkollektivs bei der Untersuchung entsprechen dem Nutzungsprofil des betrachteten Fahrzeugtyps Streckenparameter: Verteilung Autobahn, Landstraße, Stadt etc., Verteilung der gefahrenen Geschwindigkeiten Fahrerkollektiv: Alters- und Geschlechterverteilung Jährliche Fahrleistung Umgebungsbedingungen: Verkehrsdichte Witterung Wichtig: Statistische Signifikanz in Bezug auf die Fragestellung Forschungsinstitut für Kraftfahrwesen und Fahrzeugmotoren Stuttgart 5

6 Repräsentative Fahrstrecke Stuttgart-Rundkurs : 60 km, repräsentativ für Fahrbetrieb in Deutschland Definiert seit 2001, Korrekturen aufgrund baulicher Änderungen abgesichert über statistische Daten (z.b. BAST) Autobahn unbeschränkt 7 % Autobahn beschränkt 24 % Bundesstraße 18% Innerort 33 % Außerort 18 % Forschungsinstitut für Kraftfahrwesen und Fahrzeugmotoren Stuttgart 6

7 Probandenkollektiv Normalfahrer ohne besonderen Bezug zur Fahrzeugtechnik Fahrzeugspezifische Verteilung Einteilung in Äquivalenzklassen Forschungsinstitut für Kraftfahrwesen und Fahrzeugmotoren Stuttgart 7

8 Stichprobengröße Der Nachweis einer gegebenen quantitativen Veränderung erfordert eine hinreichende Stichprobengröße bezüglich: Anzahl der Probanden Anzahl der Fahrten Streckenlänge Nach der Versuchsdurchführung: Evtl. Signifikanztest: Überprüfung, ob eine ermittelte Veränderung (z.b. Verbraucheinsparung) signifikant ist oder im Zufallsbereich liegt. Forschungsinstitut für Kraftfahrwesen und Fahrzeugmotoren Stuttgart 8

9 Statistische Potenzialanalyse: Beispiele Forschungsinstitut für Kraftfahrwesen und Fahrzeugmotoren Stuttgart 9

10 Beispiel: ACC (Abstandsregeltempomat) Frage: Bewirkt die Nutzung von ACC eine Verbrauchsreduktion? 30 Probanden mit fahrzeugspezifischer Verteilung 3 Fahrten je Proband auf dem Stuttgart-Rundkurs: Eingewöhnungsfahrt Fahrt mit ausgeschaltetem ACC Fahrt mit möglichst häufig eingeschaltetem ACC insgesamt ca km gültige Messfahrten Verbrauchseinparung: im Mittel 1,5% Ergebnis des Signifikanztests: Mit einer Wahrscheinlichkeit von 97,5% ist diese Einsparung tatsächlich vorhanden Forschungsinstitut für Kraftfahrwesen und Fahrzeugmotoren Stuttgart 10

11 Beispiel: ACC (Abstandsregeltempomat) Kraftstoff-Einsparung durch ACC bei Personen unter 50 Jahren größer Kraftstoff-Einsparung bei Frauen größer Siehe auch: Wagner, C.; Salfeld, M.; Knoll, S.; Reuss, H.-C.: Quantifizierung des Einflusses von ACC auf die CO2-Emissionen im kundenrelevanten Fahrbetrieb, 10. Internationales Stuttgarter Symposium Automobil- und Motorentechnik, Forschungsinstitut für Kraftfahrwesen und Fahrzeugmotoren Stuttgart 11

12 Beispiel: Fahrereinfluss auf Energieflüsse Energie-Messfahrzeug: Ausgewählter Fahrzeugtyp repräsentiert das Mittel der Fahrzeuge in Deutschland bezüglich Leistungsgewicht, Antriebsart und NEFZ-Verbrauch Siehe auch: Rumbolz, Ph.; Piegsa, A.; Reuss, H.-C.: Messung der Fahrzeug-internen Leistungsflüsse und der diese beeinflussenden Größen im real- life Fahrbetrieb 7. VDI- Tagung Innovative Fahrzeugantriebe, Dresden Forschungsinstitut für Kraftfahrwesen und Fahrzeugmotoren Stuttgart 12

13 Ergebnisse (1): Detaillierte Leistungsflüsse Forschungsinstitut für Kraftfahrwesen und Fahrzeugmotoren Stuttgart 13

14 Ergebnisse (2): Streuung des Real-Verbrauchs Streuung: Gesamtstrecke ca. +/- 12%, Innerorts ca. +/-15% Potenzial für verbrauchsorientierte Fahrerassistenzsysteme Forschungsinstitut für Kraftfahrwesen und Fahrzeugmotoren Stuttgart 14

Beispiel: Hybrid-Rekuperationspotenzial Frage: Wieviel Energie wird bei einem Hybrid- oder Elektrofahrzeug mit einer bestimmten Auslegung des el. Systems im Realbetrieb zurückgewonnen?

15 Beispiel: Hybrid-Rekuperationspotenzial Frage: Wieviel Energie wird bei einem Hybrid- oder Elektrofahrzeug mit einer bestimmten Auslegung des el. Systems im Realbetrieb zurückgewonnen? Hybridfahrzeug der Kompaktklasse, 40 Fahrten auf dem Stuttgart-Rundkurs Rückschlüsse auf fahrerabhängige Rekuperation auch beim E-Fahrzeug Forschungsinstitut für Kraftfahrwesen und Fahrzeugmotoren Stuttgart 15

16 Vor- und Nachteile der Statistischen Potenzialanalyse Vorteile: Energetische Einflüsse im Bereich 1% 2% sicher nachweisbar Keine Modell- und Parameter-Unsicherheiten bei Fahrzeug und Fahrer (gegenüber Simulation) Hohe Überzeugungskraft im industriellen Umfeld Nachteile: Hoher Aufwand für Messtechnik und Versuchsdurchführung (Beispiel: hochpräzises Kraftstoff-Verbrauchsmessgerät) Ungültige Messfahrten, z.b. lange Staus, Umleitungen, extreme Witterung, Ausfall von Messtechnik etc., müssen wiederholt werden. Einfluss neuartiger Systeme (in der Konzeptphase) schwierig untersuchbar Möglicher Ausweg: Fahrsimulator-Studien zum Energiebedarf Forschungsinstitut für Kraftfahrwesen und Fahrzeugmotoren Stuttgart 16

17 Probandenstudien im Fahrsimulator Forschungsinstitut für Kraftfahrwesen und Fahrzeugmotoren Stuttgart 17

18 Stuttgarter Fahrsimulator Forschungsinstitut für Kraftfahrwesen und Fahrzeugmotoren Stuttgart 18

19 Stuttgarter Fahrsimulator Forschungsinstitut für Kraftfahrwesen und Fahrzeugmotoren Stuttgart 19

20 Stuttgarter Fahrsimulator: Projektionsanlage 120, Rundumsicht 12 LED-Projektoren Rückspiegelsicht Nachtsichtfähigkeit 4,0 30,0 4,0 120,5 Forschungsinstitut für Kraftfahrwesen und Fahrzeugmotoren Stuttgart 20

21 Querbeschleunigung [m/s 2 ] Motordrehzahl [min -1 ] Warum keine Voll-Simulation mit Fahrermodell? Starker Energie-Einfluss des Fahrstils (Beschleunigen, Bremsen, Gangwahl) Psychische Einflüsse (Stimmung, Wahrnehmung, Ablenkung, ) Realbetrieb derzeit mit Fahrermodellen nicht simulierbar "ruhiger" Fahrer "sportlicher" Fahrer Geschwindigkeit [km/h] Geschwindigkeit [km/h] Forschungsinstitut für Kraftfahrwesen und Fahrzeugmotoren Stuttgart 21

22 Drehmoment Drehmoment Verbrauchssimulation für Normzyklen Fahrprofil, z.b. NEFZ Fahrzeugmodell Getriebe VM Betriebspunkt Verbrauchs- Kennfeld Verbrauch Drehzahl Interaktive Verbrauchssimulation im Fahrsimulator Realer Fahrer Betriebspunkt Verbrauchs- Kennfeld Fahrzeugmodell, Streckenmodell Verkehrssim. Verbrauch Drehzahl Forschungsinstitut für Kraftfahrwesen und Fahrzeugmotoren Stuttgart 22

23 Zusammenfassung: Untersuchungen im Realbetrieb erfordern streng wissenschaftliches Vorgehen Nutzen neuer energetisch relevanter Systeme im Realbetrieb mit Probanden exakt quantifizierbar Zukünftig energetische Probandenuntersuchungen im Fahrsimulator? Ausblick: Implementierung und Untersuchung prototypischer Assistenzsysteme zur Verbrauchssenkung im Fahrsimulator (Probandenstudien) Frühe Konzeptabsicherung mit Probanden, Reduktion der Fahrversuche (Kostensenkung) Forschungsinstitut für Kraftfahrwesen und Fahrzeugmotoren Stuttgart 23

Ähnliche Dokumente

Repräsentative Fahrzyklen für Real Driving Emissions. HEV 2017 Hybrid- und Elektrofahrzeuge 22. Februar 2017 Arno Ringleb, M. Sc.

Repräsentative Fahrzyklen für Real Driving Emissions HEV 2017 Hybrid- und Elektrofahrzeuge 22. Februar 2017 Arno Ringleb, M. Sc. Gliederung Einleitung und Motivation Methode zur Erzeugung von RDE-Zyklen