Karlsruher Schriftenreihe Fahrzeugsystemtechnik / Institut für Fahrzeugsystemtechnik

Für die vorausschauende Regelung von Fahrzeugsystemen werden häufig Vorhersagemodelle benötigt. In dieser Arbeit wird ein stochastischer Ansatz zur Generierung von Vorhersagen für Fahrzeugdynamikgrößen hergeleitet, um die Unsicherheit der Vorhersage explizit im Regelungsverfahren berücksichtigen zu können. Darauf aufbauend wird die vorausschauende Regelung von Fahrzeugsystemen mit stochastisch optimalen Regelungsverfahren untersucht, an zwei Systembeispielen implementiert und evaluiert. Predictive control of vehicle systems often requires application of forecasting models. In this work a stochastic framework for generating forecasts of vehicle dynamics is proposed, to directly address uncertainty within the control algorithms. Building on this framework, the predictive control of vehicle systems with stochastic optimal control algorithms is investigated, implemented and evaluated for two exemplary vehicle systems.

This work focuses on the development of a quantification method for GHG (CO2e) emissions from construction machines. The method considers CO2e reduction potentials in the time past-present–future, through influencing factors from six pillars: Machine efficiency, process efficiency, energy source, operating efficiency, material efficiency and CCS. In addition, transformation solutions are proposed to reduce GHG emissions from construction machines like liquid methane, fuel cell drive or CCS.