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Anpassung von Optimierungsalgorithmen für modellprädiktive Regelung
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    • Weiterentwicklung einer Absicherungsfunktion für die Querregelung automatisierter Fahrzeuge
    • Optimierung von Versuchsabläufen unter Einsatz von maschinellem Lernen
    • Echtzeitsimulation für autonomes Fahren
    • Analyse von Sensordegradationen in Perzeptionssystemen
    • Modellierung von BEV-Antriebssträngen mit Fokus auf akustischen Phänomenen
    • Anpassung von Optimierungsalgorithmen für modellprädiktive Regelung
    • Sensitivitätsanalyse eines modellprädiktiven Reglers für die Fahrzeugquerregelung
    • Akustische-Systemanalyse eines elektrischen Fahrzeugantriebs
    • Bewertung automatisierter Fahrfunktionen
    • Analyse der Nutzerakzeptanz von L4-Fahrzeugen durch Design of Experiments (DoE)
    • Modellierung eines Soundgenerators zur Simulation von Windgeräuschen im Fahrsimulator
    • Entwicklung einer Datenbank zur Aufnahme von Fahrzeug- und Antriebsdaten
    • Entwicklung von Betriebsstrategien für ein modulares Thermomanagementsystem mit KI-Methoden
    • KI-basierte Masse- und Kostenschätzung von Antriebskomponenten für Elektro- und Hybridfahrzeuge
    • Upstream Emissionen und nicht Abgasemissionen bei Elektrofahrzeugen
    • Auf Big Data und KI basierendes MBSE-Anforderungsmanagement für Antriebssysteme
    • KI-basierte Modellierung von Antriebsverlusten bei der Simulation von Elektro- und Hybridfahrzeugen
    • ADAS & AD Systemeinfluss auf Energieverbrauch und Reichweite
    • Entwicklung eines Datenbankkonzepts für einen digitalen Zwilling im Kontext von Traktionsbatterien in Fahrzeugen
    • Erstellung eines CAN-Readers für ein automatisiertes Fahrzeug
    • Fahrzeugpose-Schätzung in einem Forschungsparkhaus: Entwicklung einer AVP2-Funktion
    • Weiterentwicklung des Einsatzes von Smart Cars im Bereich der Gesundheits-Diagnostik
    • Entwicklung eines Fahrgastinformationssystem für ein automatisiertes Personen-Shuttle
    • Modellierung der Klimatisierung von Fahrzeuginnenräumen
    • Identifikation von Mobilitätsbedarfen und Fahrzeugnutzungsprofilen
    • Analyse und Optimierung von Methoden zur simulativen Ermittlung lastunabhängiger Getriebeverluste
    • Weiterentwicklung eines Fahrbahnzustandsschätzers mit Fokus auf Interpretierbarkeit und Echtzeitfähigkeit

Anpassung von Optimierungsalgorithmen für modellprädiktive Regelung

Überblick

Beginn: Ab sofort
Art der Arbeit: Simulativ, Bachelorarbeit, Studienarbeit, Masterarbeit
Ansprechpartner: Henrik Münchhausen

Darstellung modellprädiktiver Regelung

Allgemeine Informationen

Modellprädiktive Regelung (MPC) bietet durch ihre prädiktive Natur und die Möglichkeit zur direkten Berücksichtigung von Nebenbedingungen ein hohes Potenzial für den Einsatz in der Fahrzeugregelung. Die Effizienz und Rechenzeit des Reglers hängen dabei maßgeblich vom eingesetzten Optimierungsalgorithmus ab. Ziel dieser Arbeit ist es, geeignete Optimierungsverfahren zu identifizieren, diese in bestehende MPC-Strukturen zu integrieren und ihre Auswirkungen auf Regelgüte und Ressourcenverbrauch zu bewerten. Durchführung einer Literaturrecherche zu gängigen und aktuellen Optimierungsverfahren für MPC

  • Auswahl geeigneter Algorithmen zur Integration in bestehende Reglerstrukturen
  • Implementierung der Optimierungsalgorithmen in MATLAB/Simulink
  • Simulation und Analyse des Regelverhaltens
  • Bewertung der Algorithmen hinsichtlich Gütekriterien

Du bringst idealerweise mit

  • Erfahrung im Umgang mit MATLAB/Simulink sowie CarMaker

  • Grundlegendes Verständnis der Fahrzeugdynamik und modellprädiktiver Regelung
  • Interesse an Optimierungsverfahren und deren Anwendung in der Regelungstechnik
  • Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise sowie Eigeninitiative

 

 

 

 

Ansprechpartner

Henrik Münchhausen
+49 531-391-66603
h.muenchhausen(at)tu-braunschweig.de
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