Energie- und zeitoptimale auslegung eines abstandsregeltempomatendesign of an energy and time optimized adaptive cruise control
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- Tez No: 718316
- Danışmanlar: PROF. DR. DİETER SCHRAMM, DR. BENJAMİN HESSE, DR. PATRİCK DRİESCH
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Otomotiv Mühendisliği, Automotive Engineering
- Anahtar Kelimeler: Adaptive Cruise Control, electric vehicle, BEV, vehicle modelling, optimization, Dijkstra algorithm, Simulink
- Yıl: 2017
- Dil: Almanca
- Üniversite: Universität Duisburg-Essen
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 46
Özet
Das Ziel dieser Arbeit besteht darin den Abstandsregeltempomat energie- und zeitoptimal zu gestalten, um die Geschwindigkeit des Elektrofahrzeugs unter Berücksichtigung von hügeligen Straßen zu kontrollieren und somit den Energieverbrauch zu optimieren. Zur Gestaltung des energie- und zeitoptimalen Abstandsregeltempomaten werden zuerst ein Fahrzeugmodell und ein Standard Adaptive Cruise Control (ACC)-Regler in Simulink aufgebaut. Für die Geschwindigkeitsoptimierung wird eine Lösungsmethode mit Hilfe von Dijkstra Algorithmus vorgestellt. Des Weiteren wird die Annäherung des Host-Fahrzeugs hinter einem anderen vorausfahrenden Fahrzeug untersucht. Abschließend werden die Ergebnisse des energie- und zeitoptimalen Abstandsregeltempomats im Hinblick auf State of Charge (SOC) dargestellt und weitere Lösungsvorschläge für die gewünschte Optimierung aufgezeigt. Schlagwörter: Abstandsregeltempomat, Elektrofahrzeug, BEV, Fahrzeugmodellierung, Optimierung, Simulink
Özet (Çeviri)
The aim of this work is to optimize the Adaptive Cruise Control in terms of energy and time to control the speed of the electric vehicle considering hilly roads and consequently minimize energy consumption. In order to design the energy and time optimized Adaptive Cruise Control, a vehicle model and a standard Adaptive Cruise Control (ACC) controller are first set up in Simulink. For the speed optimization, a solution method with Dijkstra algorithm is presented. Furthermore, the approach of the host vehicle to the leading vehicle is examined. Finally, the results of the energy and time optimized Adaptive Cruise Control with respect to State of Charge (SOC) are presented and further solutions for the desired optimization are offered.
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