Zum Übertragungsverhalten nichtlinearer Mehreingangssysteme und dessen Anwendung zur Entwicklung des automobilen Fahrkomforts durch Simulation von Christian Johannes Schickedanz

In der vorliegenden Arbeit wird die Abbildung komfortrelevanter Eigenschaften von Fahrzeugmodellen über die Bestimmung ihres Übertragungsverhaltens bei stochastischer Anregung aufgezeigt, untersucht und diskutiert. Die Beschreibung des Fahrzeugs als Mehreingangssystem und die Betrachtung der partiellen Übertragungsfunktionen ermöglicht dabei eine differenzierte Aussage über den jeweiligen Einfluss der einzelnen Einleitungsstellen auf das Gesamtverhalten des Systems, die mit der bisherigen Methode nicht möglich ist. Diese zieht die spektrale Leistungsdichte der bei einer Straßenüberfahrt auf die Insassen eines Fahrzeugs einwirkenden Beschleunigungen als Bewertungsgröße heran. Hierbei kommt es aufgrund der zeitversetzten Signale zwischen Vorder- und Hinterachse zu geschwindigkeitsabhängigen Einbrüchen des Spektrums, die sich über ein Kammfilter beschreiben lassen. Mit der in dieser Arbeit entwickelten Methode können die beiden wichtigsten Störgrößen der bisherigen Betrachtung vermieden werden: Die Probleme der Varianz der spektralen Leistungsdichteschätzung einerseits sowie auch die Probleme eines geschwindigkeitsabhängigen Kammfilter-Effekts andererseits. Nach einer kurzen Einführung in die Konzepte der Signal- und Systemtheorie und der Darstellung der Verfahren der spektralen Leistungsdichteschätzung nach Bartlett und Welch mit deren Varianzproblematik wird ein Vergleich dieser Methodik mit einer Systemschätzung diskutiert. Im Zuge dieser Untersuchung wird auch die Beschreibung eines Mehreingangssystems über das Konzept der partiellen Übertragungsfunktionen erörtert und ein Weg aufgezeigt, diese bei einer stochastischen Anregung der jeweiligen Eingänge zu bestimmen. Die Methode wird für die Analyse verschiedener Fahrzeugmodelle verwendet, nachdem eine ausführliche Betrachtung des anregenden Signals - also der Straßenoberfläche - gegeben wurde. Es wird außerdem ein Weg aufgezeigt, Straßenstrukturen als Musterfunktionen eines modifizierten Ornstein-Uhlenbeck-Prozesses zu generieren, um somit auch Aussagen über die Eigenschaften des Anregungssignals - wie beispielsweise Ergodizität und Stationarität - treffen zu können. Eine so erzeugte Musterfunktion wird als stochastisches Anregungssignal verwendet. Anhand der Ergebnisse der Untersuchungen von Straßenoberflächen wird die Beziehung der Übertragungsfunktion eines linearen Systems zur erwarteten spektralen Leistungsdichte der Aufbaubeschleunigungen hergeleitet und sowohl auf ein lineares 1/4-Fahrzeugmodell als auch auf ein lineares 1/2-Fahrzeugmodell angewendet. Die Simulation dieser Fahrzeugmodelle mit dem erzeugten, stochastischen Straßensignal liefert die Basis der Bestimmung des Übertragungsverhaltens mit den zuvor beschriebenen Methoden der Systemschätzung und bestätigt deren Anwendbarkeit auf SISO-Systeme (engl.: single-inputsingle-output) und MIMO-Systeme (engl.: multiple-input-multiple-output). Nachfolgend wird die entwickelte Methode auf ein komplexes MKS-Modell (Mehrkörpersimulation) angewendet, das in der Fahrkomfortentwicklung der DAIMLER AG verwendet wird. Eine Validierung dieses Fahrzeugmodells wurde sowohl für eine Straßenüberfahrt, als auch für eine Anregung des Fahrzeugs auf einem Hydropulsprüfstand erfolgreich durchgeführt. Die Möglichkeiten der Betrachtung des Fahrzeugs als Mehreingangssystem und der Untersuchung des Übertragungsverhaltens werden herausgearbeitet, wobei gezeigt wird, wie sich Bauteilvariationen auf das Fahrzeugverhalten auswirken. Der von der Geschwindigkeit und dem Radstand abhängige Kammfilter-Effekt tritt bei dieser Analysemethode nicht auf, wird aber zur Verdeutlichung seines Einflusses noch näher untersucht. Auftretende Nichtlinearitäten durch Reibungseffekte und nichtlineare Dämpferkennlinien werden einerseits in Abhängigkeit der Leistung des Eingangssignals und andererseits für harmonische und stochastische Anregungen erörtert. Für eine Anregung des Fahrzeugmodells mit einem stochastischen Signal, dessen Leistung weder sehr klein