Ein Beitrag zur robusten mehrkriteriellen Optimierung des Schaltablaufs von Automatikgetrieben

Auf dem Gebiet der automatisierten Getriebeapplikation hat sich das Konzept der numerischen Optimierung als vielversprechende Unterstützung des Ingenieurs erwiesen. Durch die automatisierte Suche nach optimalen Lösungen für die Bedatung von Schaltablaufparametern kann die Qualität des Schaltablaufs und die Effizienz des Getriebeapplikationsprozesses gesteigert und somit dem stetig wachsenden Applikationsaufwand Rechnung tragen werden. Die hier automatisiert ermittelten Entwürfe sind heutzutage jedoch meist noch Ergebnis von zeitaufwendigen und störanfälligen Prüfstandsversuchen in Verbindung mit experimenteller Modellbildung. Zudem kann eine rein auf Determinismus basierende Auslegung des automatisierten Applikationsprozesses den Anforderungen aus der Praxis nur begrenzt genügen, da die Eigenschaften technischer Systeme in der Realität streuen, aber häufig nur das ideale Verhalten betrachtet wird. Daher ist ein wesentlicher Aspekt dieser Arbeit, Strategien und Prozesse für die robuste automatisierte Getriebeapplikation zu entwickeln. Es wird gezeigt, wie sich die Bewertung der Schaltqualität vom Fahrversuch in die Simulation verlagern lässt und eine geeignete Parametrisierung der Schaltablaufparameter eine deutliche Reduktion der Entwurfsvariablen erlaubt, was im Gegenzug zu einer guten Lösungsqualität führt. Zudem liefert eine Überführung der deterministischen Problemformulierung zur probabilistischen Darstellung robustere Lösungen. Dabei trägt die Verwendung von Ersatzmodellen zur erheblichen Rechenzeitreduktion bei und demonstriert die Machbarkeit auch im Bereich einer industriellen Anwendung. Weiterhin wird gezeigt, wie durch eine Reihenfolgeoptimierung die Zeit für das Anfahren von Fahrmanövern reduziert wird. Die untersuchten Optimierungsmethoden sind nicht nur für die simulationsbasierte automatisierte Getriebeapplikation, sondern auch für Prüfstands- oder Fahrversuche geeignet.