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Rintheimer Querallee

Hirtenweg

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HKIT-Shuttle

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Lagercontainer

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Einfahrt

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Studentenwohnheim

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Richtung Campus Süd

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Bürogebäude

Versuchshalle

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INSTITUT FÜR FAHRZEUGSYSTEMTECHNIKTEILINSTITUT MOBILE ARBEITSMASCHINEN

Teilinstitut Mobile ArbeitsmaschinenForschungs-Portfolio

KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft www.kit.edu

Anschrift

KIT - FAST - Mobima

Rintheimer Querallee 2, Geb. 70.04

76131 Karlsruhe© KIT 01/2019

www.fast.kit.edu/mobima/

Kontakt

KIT - Karlsruher Institut für Technologie

FAST - Institut für Fahrzeugsystemtechnik

Mobima - Teilinstitut Mobile Arbeitsmaschinen

Prof. Dr.-Ing. Marcus Geimer

Telefon: +49 (721) 608 - 48601

Fax: +49 (721) 608 - 48609

E-Mail: mobima@fast.kit.edu

Web: www.fast.kit.edu/mobima/

Standort Campus OstForschungsfokus

Das Teilinstitut Mobile Arbeitsmaschinen „Mobima“ am KIT ist in seiner Form einmalig in Deutschland und heute als Fachstelle für Fragen aus dem Bereich mobile Arbeitsmaschinen international anerkannt. Erklärtes Ziel ist die Forschung an Zukunftskonzep-ten. Studierende und junge Wissenschaftler sollen für die mobilen Arbeitsmaschinen begeistert und die Industrie von der Idee bis zur Umsetzung wissen-schaftlich kompetent begleitet werden.

Steuerungstechnik

Antriebstechnik

Auslegungsmethoden

Powertrain Mobile Machine

FOC

Y

Y

ASM

Controller

Y

-+

MobileMachineInterface

Measurement

Fachtagungen des Mobima

24. Februar 2021

8. Fachtagung

5. - 6. Mai 2021 Leinfelden-Echterdingen

11. Kolloquium

Mobilhydraulik in Karlsruhe

Antriebsstechnik

Forwarder 2020Mittels innovativer Konzepte soll eine deutliche Kraftstof-feinsparung um bis zu 30% im Vergleich zu herkömmlichen Maschinen erreicht werden. Hierfür erfolgt eine Rekuperation und Regeneration der Energie im Kransystem durch Hy-dro-Transformatoren. Be-sonders bei der Durch-forstung von Waldgebieten wird ein erheblicher Effekt erzielt, da hier eine große Zahl einzelner Ladezyklen auftritt. Somit wird dieses Verfahren wirtschaftlich be-trachtet konkurrenzfähiger zu einem Kahlschlag, wodurch die nachhaltige Bewirtschaftung der Forstflächen leicht reali-sierbar ist. Durch die Energieeinsparung im Lade- und Entla-deprozess eines Forwarders wird der Wald sowohl ökono-misch als auch ökologisch bewirtschaftet und ein Beitrag zur Minimierung von Emissionen bei der Erzeugung nachwach-sender Rohstoffe geleistet.

Peak CompensatorAntriebsstränge von Fahrzeugen werden durch Belastungs-spitzen (Peaks) deutlich über ihre Nennlast hinaus bean-sprucht. Um frühzeitiges Versagen der Bauteile im Leistungs-fluss zu verhindern, müssen diese ausreichend dimensioniert werden. Aus der höheren Dimensionierung und der meist konservativen Wahl von Sicherheitsbeiwerten resultiert eine erhöhte Masse im Fahrantrieb. Diese führt zu zusätzlichen Produktionskosten und einer überhöhten Trägheit des An-triebsstrangs, welche sich negativ auf Fahrdynamik, Kraft-stoffverbrauch und Emissionen auswirkt.

Ziel des Projektes ist es Drehmomentspitzen zu erkennen, diese von normalen Drehmomentanforderungen zu unter-scheiden und eine radnahe Eliminierung durch geeignete Aktoren einzuleiten, bevor die Peaks durch den Antriebsstrang geleitet werden.

Auslegungsmethoden

CO2-BilanzierungUm die Treibhausgasemissionen der Baubranche bewerten zu können, ist eine wissenschaftliche CO2e-Quantifizie-rung erforderlich. Hierzu wurde am Mobima in Zusam-menarbeit mit der In-dustrie eine Methode zur Quantifizierung der CO2-Emissionen wichtiger Prozesse im Bereich der Bauindus-trie entwickelt.Ziel des Projektes ist nun die Validierung der entwickelten Methode für ausgewählte Baumaschinenapplikationen. Diese soll anhand von verfügbaren Daten aus der Bauindustrie sowie Baustellenquantifizierungen durchge-führt werden. Hierzu werden im Laufe des Projektes Mes-sungen an verschiedenen Maschinen während unter-schiedlicher Arbeitstätigkeiten auf den Baustellen der Projektpartner durchgeführt.

PhlegVKMModerne Dieselmotoren werden heute von Abgasturbola-dern aufgeladen. Dies führt zwar zu höherer spezifischer Leistung, aber auch zu erhöhten transienten Partikel- und NOx-Emissionen.Ziel des Projektes ist die Reduktion dieser transienten Emis-sionen durch die Phlegmatisierung des Verbrennungsmo-tors. Dabei wird der Dieselmotor durch eine verminderte Einspritzmenge langsamer auf das neue Lastniveau ge-bracht. Die transienten Emissionen können durch diesen Motorbetrieb nahezu vollständig reduziert werden. Im gleichen Zug sinkt allerdings die Maschinendynamik, was durch die Verwendung eines geeigneten Hybridmoduls kompensiert werden soll.

Steuerungstechnik

Lernfähige SteuerungssystemeZur Automatiserung von Mobilen Arbeitsmaschinen muss nicht nur die Fahraufgabe selbst sondern auch der Arbeits-prozess automatisiert werden.Eine Herausforderung hier-bei liegt in der Vielfalt der ver-wendeten Ar-beitsgeräte und insbesondere auch der Um-gebungsbedin-gungen. Um mit dieser Komplexität umgehen zu können wird im Rahmen des Projekts „Lernfähige Steuerungssys-teme“ der Einsatz von Machine Learning zur Automatisie-rung von Arbeitsprozessen bei mobilen Arbeitsmaschinen untersucht. Als Beispielprozesse dienen die Aufgaben Pflü-gen und Kreiseleggen bei einem Traktor. Hierbei müssen sowohl Parameter des Traktors wie Motordrehzahl und Fahrgeschwindigkeit, als auch Parameter des Anbaugerä-tes wie Arbeitstiefe eingestellt werden.

Fahrerkabine 4.0Im Rahmen des Projekts Fahrerkabine 4.0 wird eine adap-tive Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI) für Landmaschi-nen entwickelt, welche in der Lage ist, das aktuelle Bean-spruchungslevel des Nutzers zu detektieren, um in beanspruchungsarmen Situationen (z.B. automatisierte Ernte) Möglichkeiten zur Bearbeitung von Zusatzaufgaben zu bieten. Andererseits wird eine Überforderung des Nut-zers vermieden, indem die vor-handenen auf die für die Durchführung der Arbeitertä-tigkeit notwe-nidgen Infor-m a t i o n e n reduziert werden. Hierdurch können sicherheitskritische Situationen durch eine visuell und akustisch geführte Handlung entschärft werden. Mit Beginn des Projektes werden zunächst Einsatzszenarien und Zielgruppen defi-niert, um ein umfassendes Potential des adaptiven HMI abschätzen zu können.