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Datengetriebene Verbrennungsmodellierung von Niedertemperaturbrennverfahren für den echtzeitfähigen Einsatz in modellprädiktiven Regelungen
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Ein weltweit wachsender Mobilitätsbedarf führt zu derzeit 20 % des jährlichen weltweiten CO2-Ausstoßes. Zudem steigen die Schadstoffemissionen in Ballungsgebieten immer weiter an. Auch neue Ansprüche einer immer bewusster lebenden Bevölkerung führen zu einem großen Bedarf an regenerativen und schadstoffarmen Antriebsalternativen. Diesen Herausforderungen steht ein bis jetzt kaum genutztes Verbrennungsverfahren durch die Niedertemperaturverbrennung (NTV) gegenüber. Die NTV bietet ein großes Potenzial zur Wirkungsgradsteigerung und innermotorischen Schadstoffreduktion. Damit ist es ein vielversprechendes Verfahren, den Zielkonflikt der gleichzeitigen Reduzierung von Treibhausgas und Schadstoffemissionen zu lösen.
Inhalt ist die Entwicklung eines Verbrennungsmodells der NTV. Aufgrund der Komplexität und großer Datenmengen ist eine physikalische Modellierung mit dem heutigen Stand der Technik nicht echtzeitfähig möglich. Als Alternative zur rechenzeitintensiven physikalischen Modellierung soll die NTV mithilfe künstlicher neuronaler Netzwerke (kNN) modelliert werden. Mit Hilfe der kNN kann eine abstrakte Modellierung der Zusammenhänge zwischen Eingangs- und Ausgangsgrößen erzielt werden. Um Änderungen durch Zyklenkopplungen optimaler zu modellieren, werden Netzarchitekturen wie recurrent neural networks und convolutional neural networks verwendet. Diese Klassen der kNN sind in der Lage, Muster und zeitliche Änderungen bestmöglich zu interpretieren.
Ziel des Projekts ist es, einen Beitrag zur Stabilisierung des Gesamtprozesses im Zylinder zu leisten. Dafür soll ein bereits bestehendes physikalisches Ladungswechselmodell erweitert werden, um den Gesamtprozess vollständig modellieren zu können. Der Zylinderzustand zu Beginn der Verbrennung wird durch das Ladungswechselmodell vorgegeben. Im Anschluss prädiziert das Verbrennungsmodell die Verbrennung und speist den Zylinderzustand wieder in das Ladungswechselmodell zurück.
Für die Regelung des Verbrennungsmodells ist es erforderlich, das Modell in eine modellprädiktive Regelung (MPC, engl.: Model Predictive Control) mit zentraler Mehrgrößenregelung zu integrieren. In der MPC findet eine sogenannte Online-Prozessoptimierung statt. Dabei werden in Echtzeit Optimierungsprobleme gelöst und eine hohe Rechenintensität benötigt. Hierbei ist ein Steuergerät notwendig, welches eine echtzeitfähige Berechnung gewährleistet
Ergebnisse der Arbeit können später wichtige Erkenntnisse zur Regelbarkeit der NTV für die Forschungsgruppe FOR2401 bringen. In weiteren Schritten könnten die Ergebnisse zu einer technischen Nutzung der Vorteile der Niedertemperaturverbrennung beitragen. Auch mögliche Folgeprojekte zur Kombination von NTV und E-Fuels versprechen weitere Vorteile dieses Brennverfahrens.