На стенде D33 в зале 4.1 инженеры будут показывать с 15 до 18. Сентябрь с использованием демонстратора осей для представления своих решений для обода для поддержки охлаждающего воздуха, адаптивного амортизатора подвески и концепции для испытания адаптивной оси.
Решения для будущего электрической мобильности
В рамках исследований Fraunhofer Systems по электромобильности (FSEM II) 16 институтов Fraunhofer совместно разрабатывают решения для будущего электромобильности. Три института Fraunhofer по долговечности и надежности систем, LBF, по интегрированным системам и компонентным технологиям (IISB), а также по исследованию технологий производства и прикладных материалов (IFAM) объединяют свои компетенции для создания инновационной электрифицированной трансмиссии с воздушным охлаждением и адаптивными амортизаторами подвески в кластере «Трансмиссия / шасси». Он состоит из двигателя ступицы колеса с воздушным охлаждением, преобразователя привода с воздушным охлаждением, многоуровневого преобразователя DCDC, адаптивного демпфера шасси и обода для поддержки охлаждающего воздуха.
Картинная галерея
Обод оптимизирован для охлаждения воздуха
Fraunhofer LBF исследовал влияние конструкции колесного диска, чтобы улучшить воздушный поток и связанную с ним принудительную конвекцию на колесе.
В дополнение к охлаждающему эффекту и лучшему течению, решающими критериями для ученых стали результаты численного расчета усталостной прочности и возможного веса. Они разработали обод в соответствии с требованиями, вытекающими из увеличенной массы подрессоренных шин. Исследования в аэродинамической трубе показали значительное влияние конструкции колеса на характеристики охлаждения. В зависимости от поставленной цели конструкция с пропеллерными спицами оказалась выгодной для поддержки конвекции на стороне колеса. Основываясь на этих результатах, ученые LBF разработали и изготовили легкий обод в 20 дюймов, который подходит, например, для использования двигателей колесных ступиц. Он улучшает поток охлаждающего воздуха на пять процентов и весит всего 11,3 килограмма.
Адаптивный амортизатор подвески
Чтобы уменьшить влияние увеличенных масс подрессоренных шин и достичь максимального комфорта при вождении, Fraunhofer LBF разработал магнитореологический демпфер с новой и энергоэффективной направляющей магнитного поля. Магнитореологические жидкости (MRF) представляют собой суспензии жидкости-носителя и ферромагнитных частиц. Твердотельные мостики образуются под воздействием магнитного поля, что приводит к увеличению переносимого напряжения сдвига. Гибридный магнитореологический демпфер использует этот эффект для регулировки жесткости демпфера в автомобиле: чем сильнее магнитное поле, тем выше сила демпфирования. Если твердость демпфера должна регулироваться в течение длительного времени при использовании в автомобиле, постоянный магнит можно отрегулировать. Если это должно произойти быстро и быстро,ток катушки может быть изменен.
Концепция испытаний для более эффективного тестирования эксплуатационной прочности
Перед тем, как компоненты попадают в автомобиль и используются там, эти системы, на которые действуют динамические силы, должны быть проверены на их эксплуатационную прочность. Проблема: при использовании обычных многоканальных сервогидравлических испытательных стендов зачастую очень сложно определить управляющие сигналы («файлы привода») для испытательного стенда до начала фактического испытания. Вместо отображения динамики системы, как это было ранее, ученые из Fraunhofer LBF создали физическую нелинейную модель испытательного стенда и тестового объекта. Он регистрирует эффекты нелинейной динамики системы, а также может отображать динамическое поведение (полу) активных компонентов, таких как демпферы.
Численные исследования с использованием модели трехканального сервогидравлического испытательного стенда и модели полуосной сборки с нелинейными (полу) активными / адаптивными амортизаторами показали несколько преимуществ: итерационная оптимизация файла привода сходится гораздо быстрее, чем при использовании ранее обычной матрицы линейной передачи. Существует значительный потенциал для экономии времени и денег при подготовке к тестам. Примеры показывают отклонение менее одного процента после трех итераций вместо отклонения в 3,6 процента после десяти итераций. Кроме того, модель фиксирует непрерывно изменяющиеся свойства (полу) активных / адаптивных компонентов без каких-либо особых трудностей, которые теперь могут отображаться при генерации файла накопителя. (Ага)