Ziele und Idee

Modelle können das Realverhalten mit Bezug auf eine definierte Fragestellung mit hinreichender Genauigkeit abbilden. Dadurch lassen sich eine Vielzahl von Experimenten am Modell durchführen und deren Ergebnisse können auf das reale System übertragen werden.
Durch immer leistungsfähigere IT-Systeme mit entsprechender Software (z.B. Matlab/Simulink) können jene Modelle implementiert und im Anschluss mit den gewünschten Eingangsgrößen simuliert werden. Unter Berücksichtigung der Einschränkung, dass eine Simulation die Realität niemals exakt abbilden kann, können erste Erkenntnisse über das reale Verhalten aus dem Modell gezogen werden, ehe ein erster Prototyp existiert. Mit der Möglichkeit die Eingangsgrößen des Modells schnell und einfach variieren zu können, liegen wesentliche Vorteile modellbasierter Methoden auf der Hand.
Weiter soll aufgezeigt werden, wie modellbasierte Entwicklungsmethoden die Entwicklung und Optimierung realer technischer Systeme unterstützen können, um den Entstehungsprozess hinsichtlich zeitlichem und kostentechnischem Aufwand zu verbessern.
Immer mehr sind Entwicklungsaufgaben preis- und vor allem zeitgetrieben. Exemplarisch sei hier die Entwicklung eines modernen Fahrzeugs genannt, die in immer kürzeren Entwicklungszyklen abläuft und dabei eine Vielzahl unterschiedlichster Fahrzeug-Derivaten bedienen soll. Es können nicht unzählige reale Versuchsträger aufgebaut werden, um einzelne Parameteroptimierungen durchzuführen. Dies wäre zu kostspielig und würde einen nicht akzeptablen zeitlichen Aufwand mit sich bringen. Die verfügbaren Methoden der modellbasierten Entwicklung können hier Test- und Absicherungsaufgaben in hohem Maße unterstützen oder eigenständig und automatisiert durchführen. Das deterministische Verhalten der Simulationen erlaubt dabei eine in der Realität nur schwer darzustellende Reproduzierbarkeit von Tests, die vor allem bei der Suche und Behebung von Fehlern große Vorteile bietet.

  • Ausbildung der Studierenden im Bereich Modellbildung und simulationsgestützter Entwicklungsmethodik
  • Durchführung von Praktikumsversuchen:
    Analyse technischer Systeme hinsichtlich Eingangs-/Ausgangsgrößen, sowie Übertragungsverhalten
    Erstellung geeigneter Simulationsmodelle in Matlab/Simulink
    Validierung der Simulationen durch Realversuche
  • Praktikum Motorsteuergeräte (BMW Z4)


Laborausstattung und Aktivitäten

  • 4 Praktikumsplätze:
    - Versuch 1: Physikalisches Pendel
    - Versuch 2: Elektrischer Schwingkreis
    - Versuch 3: Elektromotorisches Heben einer Last
    - Versuch 4: Lageregelung eines Tischtennisballs im Luftstrom
    - Ausgestattet jeweils mit Messdatenerfassung und Auswerte-PC
  • 3 weitere PC-Arbeitsplätze
  • BMW Z4 Versuchsfahrzeug ausgestattet mit Applikations-Motorsteuergerät
  • Messtechnik und elektronische Ausstattung
    - Oszilloskope; mehrkanalig
    - Verschiedene Labornetzteile zur Spannungsversorgung
    - Funktionsgenerator
    - Lötstation
    - Programmiertool für Mikroprozessoren
    - Hardware zur Analyse des CAN-Busses


  • MathWorks Matlab & Simulink
  • Etas INCA
  • Vector CANalyzer
  • National Instruments LabView und Diadem


  • vorlesungsunterstützende Praktika:
    - Modellbildung und Simulation dynamischer Systeme
    - Modellierung komplexer Systeme
    - Applications of Engine Control Units
  • Sonstige Aktivitäten
    - Studienprojekte
    - Abschlussarbeiten
    - Industrieprojekte


Laborleitung und Team

Laboringenieur
Andreas Frey
Tel. : +49 841 9348-4150
Raum : B210
E-Mail :