Titlebook: Ermittlung von Fahrwerksbelastungen aus CAN-Daten; Baopu Qian Book 2023 Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert an

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Cancer Drug Discovery and Developmentauteil) auf mehrere hunderttausend Kilometer ausgelegt, [Kram 12]. Es ist mit konventionellen messtechnischen Verfahren nicht zielführend, bei langer Lebensdauer und umfangreicher Fahrzeugflotte die Bauteilbelastungen zu ermitteln. Deshalb wurden diverse physikalische und empirische Methoden entwick

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https://doi.org/10.1007/978-3-662-06274-6dnet. Die vollst?ndigen Informationen zur Bauteilbelastungsermittlung lassen sich demnach nicht einzig aus der Fahrzeugsensorik erfassen. Mit dem Ziel des Einsatzes in einer gr??eren Fahrzeugflotte ist die Einführung zus?tzlicher Sensoren und Messsysteme für die Anwendung der entwickelten Methoden a

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Klimapolitische Massnahmen der Schweiz,uente Anteil wird von Fahrman?vern, z.?B. Beschleunigungen, Bremsungen und Kurvenfahrten verursacht. Anregungen zum hochfrequenten Anteil kommen haupts?chlich aus Fahrbahnunebenheiten und werden von der Fahrzeuggeschwindigkeit beeinflusst. Aus diesem Grund erfolgt die Berechnung der Fahrwerksbelastu

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Book 2023ng zwischen den berechneten und gemessenen Lastdaten ist nachgewiesen.? Diese Algorithmen erm?glichen das dauerhafte Lastkollektiv der Radnabenkr?fte und -momente im Fahrbetrieb. Somit wird z. B. eine kostengünstige L?sung zum Belastungsabgleich zwischen dem Fahrzeugdauerlauf- und Prüfstandsversuch für die Betriebsfestigkeit angeboten..

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https://doi.org/10.1007/978-3-658-40975-3Kundenlastkollektiv; CAN; Lastannahme; übertragungsfunktion; Fahrzeugdynamik; Betriebsfestigkeit

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J. Durrant,G. Janossy,R. K. WoodruffIm Rahmen der Arbeit werden Algorithmen auf Basis der vorhandenen Messdaten aus Fahrbetriebsmessungen von verschiedenen Fahrzeugen entwickelt, weil in diesen Messungen die CAN-Daten und Belastungsmessdaten gleichzeitig aufgezeichnet worden sind.

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https://doi.org/10.1007/978-3-642-47005-9Im vorangegangenen Kapitel sind die niederfrequenten Anteile der Fahrwerksbelastungen mittels physikalischer Methoden abgesch?tzt worden. Die meisten der bisher verwendeten CAN-Signale werden von Sensoren beliefert, die sich ?tief“ im Fahrzeug befinden, z.?B.

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https://doi.org/10.1007/978-3-030-04579-1In den vorangegangenen Kapiteln wurden Algorithmen zur Absch?tzung der Fahrwerksbelastungen erl?utert. Eine optimale rechnerische Absch?tzung ist jedoch aus diversen Gründen nicht m?glich.