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Generierung von Fahrsituationen.- Untersuchungen zum rein elektrischen Betrieb und zum Hybridbetrieb.- Regelbasierte, prädiktive Betriebsstrategie.

<b>Tobias Schürmann</b> hat am Institut für Fahrzeugtechnik Stuttgart (IFS) der Universität Stuttgart im Bereich Fahrzeugantriebe promoviert. Aktuell arbeitet er als Entwicklungsingenieur bei einem namhaften Automobilkonzern und beschäftigt sich mit der Entwicklung von Betriebsstrategien für Hybrid- und Elektrofahrzeuge.

Tobias Schürmann befasst sich mit dem kraftstoffeffizienten und lokal emissionsfreien Betrieb von Plug-in-Hybridfahrzeugen. Zur Identifikation der für einen solchen Betrieb entscheidenden prädiktiven Informationen baut er eine Simulationsumgebung bestehend aus einer mikroskopischen Verkehrs- und einer Längsdynamiksimulation auf. Mit dieser Umgebung erzielt der Autor eine parametrierbare und reproduzierbare Analyse der Einflüsse des Verkehrsaufkommens, der Verkehrsregelung, der Fahrweise und weiterer Umgebungsbedingungen auf die Effizienz verschiedener Lade- und Entladestrategien. Seine Umsetzung der hergeleiteten Zusammenhänge in eine regelbasierte prädiktive Betriebsstrategie zeigt, dass die Zielsetzungen miteinander vereinbar sind.&nbsp;<div><br><div><b>Der Inhalt&nbsp;</b></div><div><ul><li>Generierung von Fahrsituationen</li><li>Untersuchungen zum rein elektrischen Betrieb und zum Hybridbetrieb</li><li>Regelbasierte, prädiktive Betriebsstrategie</li></ul></div><div><b>Die Zielgruppen&nbsp;</b></div><div><ul><li>Studierende, Lehrende und Wissenschaftler in den Bereichen Antriebsstrangsteuerung und Betriebsstrategie von Hybridfahrzeugen</li><li>Entwicklungsingenieure der Automobil- und Zuliefererindustrie in diesen Gebieten</li></ul></div><div><b>Der Autor</b></div><div><b>Tobias Schürmann</b> hat am Institut für Fahrzeugtechnik Stuttgart (IFS) der Universität Stuttgart im Bereich Fahrzeugantriebe promoviert. Aktuell arbeitet er als Entwicklungsingenieur bei einem namhaften Automobilkonzern und beschäftigt sich mit der Entwicklung von Betriebsstrategien für Hybrid- und Elektrofahrzeuge.&nbsp;</div><div><br></div></div>

Notwendige prädiktive Informationen für vorausschauenden, effizienten Hybridfahrzeugbetrieb