Detailergebnis zu DOK-Nr. 79560
Entwicklung eines simulierten dreidimensionalen Lkw-Modells zur Vorhersage des Kraftstoffmehrverbrauchs aufgrund der Fahrbahnrauheit (Orig. engl.: Development of a simulated three-dimensional truck model to predict excess fuel consumption resulting from pavement roughness)
| Autoren |
X. Liu I.L. Al-Qadi |
|---|---|
| Sachgebiete |
5.21 Straßengüterverkehr 6.10 Energieverbrauch 14.1 Griffigkeit, Rauheit |
Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board Vol. 2675, H. 9, 2021, S. 1444-1456, 10 B, 2 T, 37 Q. - Online-Ressource: verfügbar unter: http://journals.sagepub.com/home/trr
Der Kraftstoffmehrverbrauch von Fahrzeugen, das heißt, die prozentuale Veränderung des Kraftstoffverbrauchs aufgrund der Straßenrauigkeit, ist ein wichtiger Bestandteil der Umwelt- und Kostenbewertung des Lebenszyklus eines Straßenbelags. Flexible und effiziente Berechnungsmethoden ermöglichen die Verwendung mechanistischer Modelle zur Schätzung des Kraftstoffmehrverbrauchs. Vor kurzem wurde ein stochastisches Modell für die Wechselwirkung zwischen Fahrbahn und Fahrzeug entwickelt, das auf einem Lkw-Modell und stationären Straßenrauheitsprofilen basiert. Obwohl jene Methode einen Fortschritt darstellt, berücksichtigt sie keine Wankschwingungen. Darüber hinaus wurde der durch die Annahme stationärer Rauheitsprofile verursachte Fehler nicht quantifiziert. In der Studie wird ein numerischer Ansatz zur Bewertung des rauhigkeitsbedingten Kraftstoffverbrauchs eines Sattelschleppers auf nicht verformbaren rauen Fahrbahnen vorgeschlagen. Ein dreidimensionales Sattelschlepper-Modell wird mit einem instationären, parallelen Straßenrauheitsmodell formuliert. Die Simulationsergebnisse des integrierten Lkw-Fahrbahnmodells wurden anhand empirischer Formeln validiert. Die Reifensteifigkeit ist die wichtigste Eigenschaft des Lkw, gefolgt von der Aufhängungsdämpfung, der Aufhängungssteifigkeit und der Beladung. Bei den Fahrbahnrauheitseigenschaften kann die lokale Rauheitsvarianz, die bei der stationären Annahme übersehen wird, den Kraftstoffmehrverbrauch um 42 % unterschätzen. Die Verwendung des 3D-Lkw-Modells und der entsprechenden Rauheitsprofile als Anregungsdaten würde den Berechnungsfehler um mehr als 10 % verringern. Das neue Regressionsmodell erhöht die Vorhersageerklärung R2 von 88,7 auf 99,2 %.