TP3: MMP & TME

Teilprojekt 3: Stabilisierung des GCAI-Brennverfahrens durch die Nutzung innerzyklischer Korrelationen

Das Teilprojekt 3 (TP3) der FOR2401 wird durch das Lehr- und Forschungsgebiet für Mechatronik in mobilen Antrieben (MMP) und den Lehrstuhl für Thermodynamik mobiler Energiewandlungssysteme (TME) dargestellt. Kernthemen sind die Systemidentifikation mittels thermodynamischer Modellierung und neuartiger Ansätze für die Vermessung, die echtzeitfähige Prozessmodellierung sowie die Erweiterung der Regelkette um neuartige Sensorkonzepte.

Übergeordnetes Ziel der zweiten Förderperiode ist es, die im Rahmen der ersten Förderperiode entwickelten Ansätze in der Multiskalenregelung in Zusammenarbeit mit den anderen TPs zusammenzuführen. Es soll das Potential in großen Bereichen des Kennfelds dargestellt werden. Hierzu ist insbesondere die strategische Erzeugung von Daten mittels aktiver Prozessanregung auf den Multiskalen erforderlich, um die komplexe Prozessdynamik zu adressieren. Die Schwerpunkte werden insbesondere hinsichtlich der Verringerung der Emissionen und bezüglich zusätzlicher Sensorkonzepte gesetzt. Letztere haben das Potential, weitere Informationen über die Gemischzusammensetzung und den thermochemischen Zustand der Zylinderladung bereitzustellen.

Ziele in Förderperiode 2

  • Generieren einer breiten Datenbasis durch Festlegen von zyklusindividuellen Stellgrößenkombinationen durch Anwendung von Reinforcement Learning
  • Reduzierung der zyklusindividuellen Emissionen durch Modellierung und Einbindung in die Multiskalenregelung
  • Verbesserung der In-Zyklus-Regelung durch Integration des Ionenstromsignals als chemischer Sensor
  • Verbesserung der Stabilität des Brennverfahrens in einem weiten Kennfeldbereich durch Adaption der In-Zyklus-Regelung

Highlights der Förderperiode 1

  • Das GCAI-Prozessverständnis konnte durch Untersuchung zyklischer und innerzyklischer Korrelationen substantiell erhöht werden.
  • Implementierung der Berechnung von Prozessgrößen sowie von Algorithmen für die In-Zyklus-Regelung mit minimaler Latenz auf einem FPGA.
  • Entwicklung eines physikalischen Ladungswechselmodells, das nach Optimierung der Hardwareressourcen erstmals in der Lage ist, den Zustand der Zylinderladung innerhalb von 0,1 °KW zu berechnen.
  • Das Potential der Wassereinspritzung als Stellgröße für den Multiskalenregelansatz wurde dargestellt.
  • Die Eignung der In-Zyklus-Regelansätze für die Multiskalenregelung konnte durch ausgiebige Prüfstandsuntersuchungen nachgewiesen werden.
  • Erzeugung einer breiten Datenbasis für GCAI durch neuartigen Vermessungsalgorithmus

Univ.-Prof. Dr.-Ing. Jakob Andert
Forschungsgruppensprecher, Teilprojektleiter

andert

Univ.-Prof. Dr.-Ing. Stefan Pischinger
Teilprojektleiter

pischinger

Julian Bedei, M. Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

bedei

Patrick Schaber, M. Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

schaber

Alexander Winkler, M. Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

winkler