Projekte
Hier finden Sie ?ffentlich gef?rderte Projekte, an denen sich der Lehrstuhl Mechatronik beteiligt.
Das Fahrzeug der Zukunft ist ?smart“. Mit zunehmender Selbstverst?ndlichkeit wird erwartet, dass ein Fahrzeug auf Ver?nderungen in seiner Umgebung flexibel reagieren und selbstst?ndig Entscheidungen f?llen kann, um sich optimal an ver?ndernde Randbedingungen anzupassen. Dies bedeutet ein hohes Ma? an ?self-awareness“, also die F?higkeit die Auswirkung des eigenen Verhaltens in der Interaktion mit der Umgebung zu pr?dizieren.
Derartige Modelle seiner selbst und der Umgebung schnell, kosteneffizient und in Abw?gung von Fidelity und Performanz erstellen zu k?nnen ist eine Schlüsselkompetenz. Klassische modelbasierte Ans?tze sind h?ufig mit hohen Entwicklungsaufw?nden verbunden. Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz er?ffnen neue Optionen sind aber datenintensiv und bergen andere Risiken. In diesem Projekt sollen hybride (daten- und physikbasierte) Ans?tze in konkreten Anwendungen evaluiert werden, um unter Nutzung von vorhandenem physikalischem Vorwissen in dateneffizienter Weise skalierbare ?Proper Models“ generieren zu k?nnen. Dies wird es zukünftig erm?glichen innovative Produkteigenschaften in wesentlich kürzerer Zeit zu entwickeln und im Fahrzeug zu realisieren.
UPSIM (Unleash Potentials in Simulation) schafft mit insgesamt 31 Partnern aus 7 L?ndern die Voraussetzungen für Unternehmen, Simulation und damit einhergehende KI-Methoden als wesentliche strategische F?higkeit im Entwicklungsverbund zu implementieren. Insbesondere zielt UPSIM darauf ab die KI-unterstützte Simulation zur Sicherstellung der Produktqualit?t und in der Zertifizierung zu verwenden.
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UPSIM stellt hierfür die folgenden Bausteine bereit:
- Modellierungs- und Simulationsreferenzprozesse und eine Metrik zur Bestimmung des Bereitschaftsgrades von Digital-Twins,
- Kooperationsmuster für eine effiziente Entwicklung von Digital-Twins,
- mit künstlicher Intelligenz angereicherte Hybridsimulationen zur Gew?hrleistung der Konvergenz von Simulation und Realit?t und schlie?lich
- eine Infrastruktur für die "verkettete" Identifizierung von glaubwürdigen Artefakten von Digital-Twin-Simulationen.
Mit heutigen Simulationsmethoden und -tools kann der Waschprozess in einer Autowaschanlage nicht umfassend modelliert werden. In der Folge werden Optimierungen der Waschanlagen und Waschprogrammen in Realtests mit bis zu hundert verschiedenen Fahrzeugen entwickelt und validiert, was einen Aufwand im Wochenbereich entspricht. NACSIM (Neural accelerated Carwash Simulation) zielt darauf ab den Waschprozess umfassend zu modellieren und hochperformant zu simulieren, um ehemals notwendige, ressourcen-, kosten- und zeitintensive Realtests durch Simulationen ersetzen zu k?nnen und somit zu reduzieren. Grundlage hierzu ist die Kombination physikalischer Zusammenh?nge und entsprechender Modelle mit Methoden des maschinellen Lernens.
Das Europ?ische Klimagesetz setzt das Zwischenziel, die Nettotreibhausgasemissionen?bis 2030 um mindestens 55 % zu reduzieren und die europ?ische Wirtschaft und Gesellschaft soll bis 2050 klimaneutral zu werden. Investitionen in die Energie-, Geb?ude- und Produktionsinfrastruktur erfordern, dass die Auslegung und Optimierung von Gro?anlagen berücksichtigt werden, z. B. für volle Tageszyklen über ein ganzes Jahr, um den saisonalen Wetterbedingungen Rechnung zu tragen. Gegenw?rtig k?nnen solche gro?r?umigen Szenarien nur mit stark vereinfachten Modellen analysiert werden. Um diese Ziele zu erreichen, werden im OpenSCALING(Open standard for SCALable virtual engineerING and operation)-Projekt offene Standards für dynamische Systeme und die zugeh?rigen Toolchains erheblich verbessert, um gro?e Systeme, physics-enhanced NeuralODEs, zur Laufzeit anpassbare digitale Zwillinge (auch im Kontinuum Edge-Cloud Kontinuum) und verbesserte zertifizierte virtuelle Tests mit standardisierter Unsicherheitsquantifizierung, um die Zeit bis zur Marktreife zu verkürzen. Fünf der acht industriellen Demonstratoren werden zeigen, wie die Projektinnovationen direkt angewendet werden k?nnen, um den Energieverbrauch und die Treibhausgasemissionen Emissionen in den Bereichen Energie, Geb?ude, Luftfahrt und Automobil.