Optimierungsstrategien für die Auslegung und Bewertung energieoptimaler Fahrzeugkonzepte

In der frühen Phase der Fahrzeugentwicklung besteht die Herausforderung, zielgerichtet optimale Fahrzeugkonzepte aufzuzeigen. Dazu ist es notwendig, mehrere in Konflikt stehende Zielkriterien und Nebenbedingungen zu berücksichtigen. Die Fragestellung wird aufgrund der großen Menge möglicher Fahrzeugkonzeptvarianten sehr komplex. Zur Lösung des Problems werden Verfahren der multikriteriellen Optimierung unter Verwendung von Genetischen Optimierungsalgorithmen eingesetzt. Als Ergebnis ist ein vier Schritte umfassender Prozess entstanden. Die vier Prozessschritte sind: Suchraum definieren, Berechnungsmodelle für Zielkriterien auswählen, Fahrzeugkonzeptoptimierung durchführen und Lösungsraum analysieren. Mithilfe des analysebasierten Ansatzes und der Metaoptimierung werden die Optimierungsparameter des Genetischen Algorithmus systematisch an das Problem der Fahrzeugkonzeptoptimierung angepasst. Die Rechenzeiten wurden signifikant verkürzt indem ein Verfahren entwickelt wurde, dass es ermöglicht, ein Künstliches Neuronales Netz aus einer Fahrzeuglängsdynamiksimulation abzuleiten. Zur Analyse der gefundenen optimalen Fahrzeugkonzepte wurden die sogenannten parallelen Streudiagramme, die die Werte der Optimierungsvariablen in den Lösungen visualisieren, entwickelt. Anhand der Optimierung eines batterieelektrischen Fahrzeugkonzeptes wird der entwickelte Prozess beispielhaft demonstriert.