Alexander Mitterer

Evolutionary Search for Smooth Maps in Motor Control Unit Calibration

We study the combinatorial optimization task of choosing the smoothest map from a given family of maps, which is motivated from motor control unit calibration. The problem is of a particular interest because of its characteristics: it is NP-hard, it has a direct and important industrial application, it is easy-to-state and it shares some properties of the wellknown Ising spin glass model. Moreover, it is appropriate for the application of randomized algorithms: for local search heuristics because of its strong 2-dimensional local structure, and for Genetic Algorithms since there is a very natural and direct encoding which results in a variable alphabet. We present the problem from two points of view, an abstract view with a very simple definition of smoothness and the real-world application. We run local search, Genetic and Memetic Algorithms. We compare the direct encoding with unary and binary codings, and we try a 2-dimensional encoding. For a simple smoothness criterion, the Memetic Algorithm clearly performs best. However, if the smoothness citerion is more complex, the local search needs many function evaluations. Therefore we prefer the pure Genetic Algorithm for the application.

Modellbasierte Online-Optimierung moderner Verbrennungsmotoren

Der erste Teil dieses zweiteiligen Beitrags stellte die Basis des mbminimize-Algorithmus vor, der von der Universitat Tubingen in Zusammenarbeit mit der BMW Group zur modellbasierten Online-Optimierung von Verbrennungsmotoren entwickelt wurde. Der vorliegende Artikel beschreibt die Erweiterungen hinsichtlich der Behandlung von Motorlimits wie zum Beispiel Motorklopfen. Den Schwerpunkt stellen Modelle fur Motorlimits dar, die es erlauben, den Suchraum sukzessive und kontrollierbar einzuschranken.

Das Wärmemanagement des neuen BMW-Reihensechszylindermotors

Die primare Aufgabe des Kuhlsystems besteht in der Sicherstellung der zulassigen Grenztemperaturen fur Motor und Getriebe. Daruber hinaus mussen ein verbrauchsoptimierter Warmlauf und eine rasche Innenraumklimatisierung gewahrleistet sein. Der Beitrag beschreibt ein neues, hochflexibles Kuhlsystem fur den Reihenssechszylinder-Ottomotor von BMW, das diesen sehr unterschiedlichen Zielen gleichermasen entspricht.

Modellgestützte Kennfeldoptimierung — Ein neuer Ansatz zur Steigerung der Effizienz in der Steuergeräteapplikation

Aufgrund der in den vergangenen Jahren stetig gewachsenen Zahl von Funktionen, Stellgroβen und variablen Parametern ist der Zeitbedarf fur die Applikation von Motorsteuergeraten exponenziell gestiegen. Im gleichen Zeitraum haben sich die Entwicklungszeiten drastisch verringert. Zur Entscharfung dieses Zeitkonfliktes wird in der Antriebsentwicklung der BMW Group ein dort entwickeltes neuartiges rechnergestutztes Verfahren eingesetzt, das auf der Kombination von Statistischer Versuchsplanung mit Kunstlichen Neuronalen Netzen beruht.

Heat management of the new BMW in-line 6-cylinder engine

The cooling system must primarily ensure that the permitted limit temperatures are no exceeded. Furthermore, consumption-optimised engine warm-up and rapid climate control of the vehicle interior must be assured. This article describes a new highly flexible cooling system for new in-line 6-cylinder engine, which matches these very different goals equally.

Genetic Algorithms Solve Combinatorial Optimisation Problems in the Calibration of Combustion Engines

Several combinatorial optimisation problems occur during the calibration of combustion engines. In this work, it is shown that three particular process steps benefit from genetic algorithms: First, the D-optimal experimental design is improved by the use of an appropriate crossover operator. Thereby the heuristics DETMAX or k-exchange perform a local search. The second problem concerns the optimal test bed scheduling for a more efficient and thus less expensive execution of measurements. This higher dimensional variant of the Travelling Salesman Problem (TSP) is solved by a hybrid genetic algorithm using adjacency coded individuals and a 2-opt heuristic as a local search. Finally, well-defined look-up tables, that lead to smooth maps, are composed from multiple valued look-up tables. Again a genetic algorithm finds better solutions than local search heuristics.

Entwicklung und Applikation von modellbasierten Steuergerätefunktionen am Beispiel eines Sechszylindermotors mit vollvariablem Ventiltrieb (Development and Calibration of Model-based Controller Functions by the Example of a Six Cylinder Engine with Full-variable Valvetrain)

Der Beitrag beschreibt die Entwicklung und Applikation von modellbasierten Steuergerätefunktionen am Beispiel der neuen BMW Reihen-Sechszylindermotoren. Es wird gezeigt, dass bei BMW im gesamten Funktionsentwicklungs- und Applikationsprozess neue Wege beschritten werden, um auch in Zukunft Steuerungs- und Regelungsfunktionen für Motorsteuerungen maßgeschneidert und effektiv entwickeln zu können. This paper describes the development and calibration of model based functions within the electronic control unit of the new BMW 6-cylinder inline engine. It is shown that BMW uses new ways in the overall function and calibration process for developing future functions for control units in an highly customised and efficient manner. Schlagwörter: Variabler Ventiltrieb, modellbasierte Steuergerätefunktionen, Funktionsentwicklung, Applikation

Model-based online optimisation in simulation and on the engine test bench

This article describes the extensions to the model-based optimisation algorithm “mbminimize”, which was developed jointly by the University of Tubingen and the BMW Group for the online optimisation of internal combustion engines. This article focuses mainly on the modularisation of the optimisation methods and their implementation in practical test bench operation.

Modellbasierte Online-Optimierung in der Simulation und am Motorenprüfstand

Der vorliegende Artikel beschreibt die Erweiterungen des modellbasierten Optimierungsalgorithmus „mbminimize“, der in einer Zusammenarbeit der Universitat Tubingen und der BMW Group fur die Online-Optimierung von Verbrennungsmotoren entwickelt wurde. Im Vordergrund dieses Beitrags stehen dabei die Modularisierung der Optimierungsmethoden und die Umsetzung fur die Praxis des Prufstandsbetriebs.

Model-based online optimisation of modern internal combustion engines

This two-part article presents the model-based optimisation algorithm ”mbminimize“. It was developed in a corporate project of the University of Tubingen and the BMW Group for the purpose of optimising internal combustion engines online on the engine test bed. The first part concentrates on the basic algorithmic design, as well as on modelling, experimental design and active learning. The second part will discuss strategies for dealing with limits such as knocking.