Modern vehicle crash design is confronted with ever increasing requirements, often applying to a large number of vehicles sharing many common components in varying permutations. Thus, every component of the vehicle structure must be designed, such that it works in combination with the other components to fulfill the respective vehicle's design goals. In order to solve this problem, it is necessary to derive decoupled design goals for each component, such that fulfillment of these component goals guarantees fulfilling the design goals for the entire system. The breaking down of complex systems into subsystems, solving each subproblem and then recombining the subsystem solutions in order to obtain a solution for the entire system is a primary approach in systems engineering, e.g. illustrated in the V-model. Also, vehicle development is usually spread out over several departments, which are responsible for separate but interacting parts of the structure. Each of these parts is not only subject to the requirements imposed by crashworthiness but also to requirements defined by acoustics, driving dynamics, NVH, cost, and weight. In this context, vehicle crash design provides constraints, which have to be met in order to achieve a certain crash performance. Together with the constraints from the other disciplines, optimization with respect to cost and weight is performed under these constraints. The set of constraints for each parameter defines a feasible region, a hypercube, in the structure's parameter space, the solution space. This work deals primarily with the identification of such solution spaces for vehicle crash design. After a discussion of the state of the art regarding simplified crash models and systems engineering approaches, an overview over the vehicle crash criteria for this work is provided. Then the general concept of solution spaces is illustrated and explained in detail. Also, suitable functional parameters are identified. For the particular problem of vehicle crashworthiness, two approaches are suggested. The indirect approach is based on a stochastic algorithm for iterative identification of a solution space for a given function. A suitable substitute model, which maps the functional parameters of the vehicle structure directly to the relevant target values is developed. In the direct approach, the solution space is semi-analytically derived directly from the structure's topology and mass distribution. A mathematical framework is established in which finding the largest solution space becomes a linear, convex optimization problem. The approaches are compared and discussed. Component optimization is performed, in order to attain the design goal defined by the solution space. The optimization is done iteratively on a submodel basis with driven nodes and regular boundary condition updates using state of the art automatic meshing, finite element solvers and evolutionary optimization strategies. The resulting design fulfills its component goal and consequently leads to fulfillment of the system goal, as stated by the underlying theory derived from systems engineering. Finally a conclusion is drawn and an outlook on further refinement and application of the presented methods is provided.     «

Modern vehicle crash design is confronted with ever increasing requirements, often applying to a large number of vehicles sharing many common components in varying permutations. Thus, every component of the vehicle structure must be designed, such that it works in combination with the other components to fulfill the respective vehicle's design goals. In order to solve this problem, it is necessary to derive decoupled design goals for each component, such that fulfillment of these component goa...     »

Die moderne Automobilentwicklung sieht sich immer schärferen Vorgaben bezüglich der passiven Sicherheit über diverse Crash-Lastfälle gegenüber. Gleichzeitig nimmt die Zahl der Fahrzeuge mit gemeinsamen Komponenten, im Sinne eines Baukastenansatzes, zu. Daher muss jede Komponente der Fahrzeugstruktur so ausgelegt werden, dass das Auslegungsziel für das Gesamtfahrzeug in jeder Kombination mit den anderen Komponenten erreicht wird. Um dieses Problem zu lösen, ist es erforderlich, Methoden zu entwickeln, die es ermöglichen, unter Berücksichtigung vielfältiger Randbedingungen, entkoppelte Anforderungen an die einzelnen Strukturkomponenten abzuleiten, so dass die Erfüllung der Komponentenanforderungen in allen betrachteten Gesamtsystemen zur Zielerfüllung führen. Das Aufteilen von komplexen Systemen in Subsysteme, um jedes Subsystem separat lösen zu können und anschließend aus der Kombination der Subsystemlösungen die Gesamtsystemlösung zu generieren, ist ein zentrales Konzept im Systems-Engineering, wie beispielsweise im V-Modell dargestellt. Desweiteren ist die Fahrzeugentwicklung in der Regel auf mehrere Abteilungen aufgeteilt, die jeweils verschiedene, miteinander interagierende Teile der Struktur verantworten. An jeden dieser Teile werden nicht nur Anforderungen aus der Crash-Auslegung gestellt, sondern auch Anforderungen hinsichtlich Akustik, Fahrdynamik, NVH, Kosten und Gewicht. In diesem Zusammenhang werden in der Fahrzeugcrashauslegung Randbedingungen generiert, deren Einhaltung hinreichend ist, um ein gewünschtes Crash-Verhalten zu erreichen. Zusammen mit entsprechenden Anforderungen aus den anderen Disziplinen wird das Fahrzeugkonzept hinsichtlich Kosten und Gewicht optimiert. Dieser Satz an entkoppelten Randbedingungen spannt einen Unterraum im Parameterraum auf, einen Hyperwürfel. Dieser Hyperwürfel ist der Lösungsraum. Dies Arbeit befasst sich hauptsächlich mit der Identifikation dieser Lösungsräume für die Fahrzeugcrashauslegung. Zunächst wird der Stand der Technik hinsichtlich vereinfachter Ersatzmodelle für die Crashberechnung und Systems Engineering diskutiert. Daraufhin wird eine Übersicht über die Kriterien für die Bewertung der Fahrzeugcrasheigenschaften gegeben. Das Konzept von Lösungsräumen wird gesondert und detailliert ausgeführt. Für das spezielle Problem der Lösungsraumberechnung für die Fahrzeugcrashauslegung werden zwei unabhängige Verfahren vorgeschlagen. Der indirekte Ansatz stützt sich auf einen stochastischen Algorithmus, der für eine gegebene Abbildung iterativ einen Lösungsraum bestimmt. In diesem Zusammenhang wird ein geeignetes Ersatzmodell entwickelt, dass die für den Algorithmus notwendige Abbildung der funktionalen Strukturparameter auf die relevanten Zielgröÿen darstellt. Im direkten Ansatz wird der Lösungsraum semi-analytisch hergeleitet, abhängig von Topologie und Massenverteilung der zugrundeliegenden Fahrzeugstruktur. Es wird ein mathematischer Rahmen geschaffen, innerhalb dessen das Finden des größten Lösungsraums ein lineares, konvexes Optimierungsproblem ist. Die Ansätze werden verglichen und diskutiert. Im Anschluss wird auf der Grundlage eines Lösungsraums eine Komponentenoptimierung durchgeführt, um das durch den Lösungsraum definierte Designziel zu erreichen. Die Optimierung wird iterativ anhand eines Submodells durchgeführt. Die Knoten des Submodells werden geführt und die zugehörigen Randbedingungen regelmäßig aktualisiert. In der Implementierung werden, entsprechend dem Stand der Technik, automatisierte Vernetzung und evolutionäre Optimierungsstrategien eingesetzt. Das resultierende Design erfüllt das vorgegebene Komponentenziel und führt damit auch zu einer Erfüllung des Gesamtsystemziels, so wie die zugrundeliegende Theorie aus dem Systems-Engineering es fordert. Nach der Zusammenfassung, werden im Ausblick mögliche Verbesserungen, Weiterentwicklungen und Anwendungen der vorgestellten Methoden dargestellt.     «

Die moderne Automobilentwicklung sieht sich immer schärferen Vorgaben bezüglich der passiven Sicherheit über diverse Crash-Lastfälle gegenüber. Gleichzeitig nimmt die Zahl der Fahrzeuge mit gemeinsamen Komponenten, im Sinne eines Baukastenansatzes, zu. Daher muss jede Komponente der Fahrzeugstruktur so ausgelegt werden, dass das Auslegungsziel für das Gesamtfahrzeug in jeder Kombination mit den anderen Komponenten erreicht wird. Um dieses Problem zu lösen, ist es erforderlich, Methoden zu entwic...     »