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Was macht eigentlich Vehicle Dynamics & Data Analysis?

Aktualisiert: vor 1 Tag

Die Arbeit bei TU Wien Racing umfasst 14 Module, die unterschiedlichste Aufgaben rund um das Rennauto, den EDGE, übernehmen. Nur der Titel des jeweiligen Moduls sagt aber oft nicht genügend darüber aus, welche Tätigkeiten darin durchgeführt werden. Mit dieser Serie möchten wir einen Überblick darüber geben, woran die Mitglieder des Teams arbeiten und welche Kernkompetenzen die jeweiligen Module haben.


Vehicle Dynamics und Data Analysis klingt zunächst etwas abstrakt, doch mit der Unterstützung dieses Moduls kann das Rennauto noch wesentlich besser fahren. Die Modulmitglieder arbeiten vor allem mit den Programmen MATLAB und dessen Erweiterung Simulink sowie mit ChassisSim. Damit simulieren sie das Auto und daran erfolgende Änderungen. In MATLAB werden mehrere Systeme wie Launch Control, Traction Control und Yaw Rate Control entwickelt, die nach dem erfolgreichen Testen innerhalb der Software auf die ECU (electronic control unit) gespielt werden. Diese steuert die elektrischen Prozesse im Auto und leitet zum Beispiel das Signal des Gaspedals an den Inverter und in weiterer Folge an die Motoren weiter.


Durch die ECU können die einzelnen Motoren des EDGE konkret angesteuert werden, wodurch Torque Vectoring ermöglicht wird. Das bedeutet, dass beispielsweise in einer Kurve weniger Drehmoment auf den inneren Motoren liegt, was die Performance des Autos verbessert. Ebenfalls werden beispielsweise Reifen-Temperatursensoren verwendet, um den aktuellen Grip eines jeden Reifens zu bestimmen. Die Ergebnisse der Arbeit im Modul zeigen, wie sich kleine Änderungen auf die Performance auswirken. Es liefert außerdem den Ansatz für die weitere Entwicklung des Autos der nächsten Saison. Gleichzeitig kann das Setup des aktuellen Rennwagens verbessert werden.


Zusätzlich verantwortlich ist Vehicle Dynamics und Data Analysis für die Daten, die das Auto produziert. Pro Fahrt fällt eine große Datenmenge an, die für alle Mitglieder zugänglich gemacht wird. Dafür wurde ein eigenes Tool in Python aufgebaut, um eine automatische Weitergabe der Daten sicherstellen zu können. Diese Daten und die daraus resultierenden Analysen bilden die Grundlage für die weitere Entwicklung des Autos. Hierbei setzen wir auf einen Data Driven Approach für alle Module. Konkret bedeutet das, dass alle Module eine Übersicht über alle aufbereiteten Daten bekommen, die sie brauchen, um informierte Entscheidungen über den momentanen Rennwagen und auch für das Auto der nächsten Saison zu treffen. 


Eine wichtige Aufgabe des Moduls ist außerdem die Organisation von Testtagen. Die Modulmitglieder legen fest, auf welchen Komponenten des Autos das Augenmerk während der Testfahrt liegt, welches Equipment benötigt wird und welche Mitglieder am jeweiligen Testtag mithelfen.

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