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KI-BASIERTE BEANSPRUCHUNGSERMITTLUNG VON BAUTEILEN IN KRAFTFAHRZEUGEN BEI STRUKTUR- UND MODALANREGUNG

Eine Vielzahl von Bauteilen in Kraftfahrzeugen ist während des Fahrbetriebs strukturellen und modalen Anregungen unterworfen, welche jeweils zu unterschiedlichen Beanspruchungszuständen dieser Bauteile führen. Im Zuge der stetig fortschreitenden Elektrifizierung von Fahrzeugarchitekturen nehmen insbesondere Hochvoltspeicher eine immer zentralere Rolle in der Auslegung der Betriebsfestigkeit dieser Fahrzeugarchitekturen ein, da infolge des steigenden Integrationsgrads in die Fahrzeugarchitekturen diese auch einer steigenden Anzahl von schädigungsrelevanten Anregungsformen ausgesetzt sind. Vor diesem Hintergrund und den ebenfalls stetig steigenden Anforderungen hinsichtlich Recyclingfähigkeit entsteht der Bedarf einer echtzeitfähigen Beanspruchungsermittlung. Hierzu wurde ein…

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Eine Vielzahl von Bauteilen in Kraftfahrzeugen ist während des Fahrbetriebs strukturellen und modalen Anregungen unterworfen, welche jeweils zu unterschiedlichen Beanspruchungszuständen dieser Bauteile führen. Im Zuge der stetig fortschreitenden Elektrifizierung von Fahrzeugarchitekturen nehmen insbesondere Hochvoltspeicher eine immer zentralere Rolle in der Auslegung der Betriebsfestigkeit dieser Fahrzeugarchitekturen ein, da infolge des steigenden Integrationsgrads in die Fahrzeugarchitekturen diese auch einer steigenden Anzahl von schädigungsrelevanten Anregungsformen ausgesetzt sind. Vor diesem Hintergrund und den ebenfalls stetig steigenden Anforderungen hinsichtlich Recyclingfähigkeit entsteht der Bedarf einer echtzeitfähigen Beanspruchungsermittlung. Hierzu wurde ein Verfahren entwickelt, welches mit KI-basierten Methoden Daten aus Kraftfahrzeugen im Kundenbetrieb bzgl. Belastungsrelevanz analysiert, diese strukturmechanisch mit Bauteilen verknüpft und anhand von zuvor durchgeführten Bauteilcharakterisierungen eine Aussage zum akkumulierten Schädigungszustand dieser Bauteile liefert. Auf diese Weise können sich abzeichnende Ermüdungs- und / oder Verschleißerscheinungen rechtzeitig erkannt werden. Dieses auch als „predictive maintenance“ bekannte Verfahren wird am Beispiel eines Hochvoltspeichers eines sich aktuell in der Entwicklung befindlichen vollelektrischen Fahrzeugs der BMW Group vorgestellt.

Reference
BF-2023-105

Title
KI-BASIERTE BEANSPRUCHUNGSERMITTLUNG VON BAUTEILEN IN KRAFTFAHRZEUGEN BEI STRUKTUR- UND MODALANREGUNG
Author(s)
F. Bilger, S. Chéreau, T. Bruder
DOI
10.48447/BF-2023-105
Event
DVM-Arbeitskreis Betriebsfestigkeit 49. Tagung 2023
Year of publication
2023
Publication type
conference paper (PDF)
Language
German
Keywords
Betriebsfestigkeitsauslegung,Beanspruchungszustandsermittlung,Bauteilcharakterisierung,Predictive Maintenance