Zuverlässigkeitsbestimmung von Gesamtfahrzeugsimulationen durch statistische Validierung

Der Erhalt unserer Umwelt und der Biodiversität, der Klimawandel sowie die Versorgung der Menschheit mit Wasser, Nahrung, Energie, Mobilität und sozialer Gerechtigkeit sind offensichtliche Zielkonflikte und prägen die zentralen Herausforderungen unserer heutigen Gesellschaft. Dieses Spannungsfeld hat einen großen Einfluss auf die Automobilindustrie, von der erwartet wird, einen wesentlichen Teil zur Lösung dieser Problematik beizutragen. Das gesellschaftliche Ziel, Mobilität für alle, mit Hilfe von nachhaltigen und effizienten Fahrzeugen zu ermöglichen, eröffnet neue Chancen und Potenziale. Durch den Wandel der automobilen Landschaft entstehen neue Fahrzeugtechnologien. Autonome und vernetzte Fahrzeuge ergeben komplexere Systeme. Neue Fahrzeugkonzepte mit dem Schwerpunkt auf der Elektromobilität und dem Carsharing führen zu einer wachsenden Variantenvielfalt. Um diese Veränderungen zu ermöglichen, ist ein präzises Systemverständnis notwendig, das zunehmend durch simulative Prädiktionen von Fahrzeugeigenschaften entsteht. Die Simulation erhält mehr Verantwortung und der virtuelle Fahrzeugentwicklungsprozess gerät zunehmend in den Fokus. Dies führt zu neuen Anforderungen an die Validierung der Modelle. Das Vertrauensniveau muss erhöht und die Zuverlässigkeit von Simulationsergebnissen präzise bestimmt werden. Eine solche Forderung ist nur erfüllbar, wenn Ungenauigkeiten von Parametern, vom Modell und der Rahmenbedingungen quantifiziert sowie in der Validierung berücksichtigt werden. Die Dissertation befasst sich mit eben diesen neuen Anforderungen und deren Lösung. Das Ergebnis ist eine Validierungsmethode mit einer präzisen Zuverlässigkeitsquantifizierung, die mit den aktuellen Methoden in der Fahrzeugtechnik nicht realisierbar ist.