Potentialanalyse bedarfsgerecht betriebener Nebenaggregate an einem Off-Highway-Motor
Produktform: Buch / Einband - flex.(Paperback)
Stetig schärfere Abgasemissionsgrenzen, damit einhergehend immer komplexere Abgasnachbehandlungssysteme sowie steigende Kraftstoffpreise fordern zur weiteren Optimierung des Kraftstoffverbrauchs verstärkt die Optimierung des Verbrennungsmotors in seiner Gesamtheit mit den Nebenaggregaten. Die Steigerung der Effizienz herkömmlicher Nebenaggregate besitzt insbesondere bei mobilen Arbeitsmaschinen eine große Hebelwirkung auf Grund des prinzipbedingten hohen absoluten Kraftstoffverbrauchs sowie hoher Betriebszeiten.
In einem Forschungsprojekt des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT), das von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) finanziert wurde, wurde hierzu die Entkopplung der Nebenaggregate mobiler Arbeitsmaschinen von der Motordrehzahl untersucht. Die Leistungsaufnahmen und anteiligen Kraftstoffverbräuche der wesentlichen Nebenaggregate einer mobilen Arbeitsmaschine werden hierzu unter charakteristischen Belastungen ermittelt.
Leistungsüberschüsse und somit Verluste werden aufgedeckt und mögliche Potenziale zur Kraftstoffeinsparung mittels Drehzahlentkopplung zur bedarfsgerechten Regelung dieser bezüglich eines wirkungsgradoptimalen Gesamtsystems aufgezeigt. Durch die Entkopplung von Nebenaggregaten lassen sich diese wesentlich bedarfsgerechter betrieben und daher Leistungsüberschüsse und somit Verluste reduzieren, effizient Kraftstoff und CO2-Emissionen senken. Je nach Nebenaggregat sind teilweise schon technische Lösungen zur Entkopplung verfügbar, die ohne aufwändige und kostenintensive Modifikation am Antriebsstrang eingesetzt werden können.
Die Variabilität entkoppelter Nebenaggregate kann in bestimmten Betriebsbereichen auch mit Wirkungsgradnachteilen einher gehen, sodass Anwendungsfälle vorkommen können, in denen ein konventionelles Aggregat effizienter wäre. Daher werden die Nebenaggregate in unterschiedlichen repräsentativen Betriebspunkten analysiert und einzeln bewertet.
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