Holistic energy optimization of rail vehicles

Die vorliegende Dissertation entstand im Rahmen eines seit 2014 laufenden Kooperationsprojektes an der Technischen Universit at Wien. Die enthaltenen Ver offentlichungen sind im Laufe dieses Projekts zwischen dem Institut f ur Mechanik und Mechatronik (Abteilung f ur Regelungstechnik und Prozessautomatisierung) als Forschungspartner und der Siemens AG Osterreich als Industriepartner entstanden. Das Projekt wurde von der Osterreichischen Forschungsf orderungsgesellschaft (FFG Nr. 846041) gef ordert. Gesamtheitliche Energiesimulation und -optimierung von st adtischen Schienenfahrzeugen ist ein wichtiges Thema um Schienenfahrzeuge im St adtischen Verkehr konkurrenzf ahig zu erhalten. Der Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung neuer Methoden f ur die Modellierung von Fahrzeug-Subsystemen, deren Interaktion und Design- und Betriebsoptimierung des gesamten Fahrzeuges. In diesem Zusammenhang wurden eine Methodik zur multikriteriellen gemischt-ganzzahligen Optimierung sowie eine Sensitivit atsanalyse f ur Zielkriterien (z.B.: Gesamtenergieverbrauch) von st adtischen Schienenfahrzeugen bez uglich Auslegungsparametern und Betriebsbedingungen entwickelt. Des Weiteren wurden im Anschluss an das Forschungsprojekt die entwickelten Methoden in ein umfangreiches Softwaretool mit graphischer Benutzerober ache implementiert. In der vorliegenden Dissertation wird ein einzigartiges Konzept zur gesamtheitlichen Energiesimulation und -optimierung von st adtischen Schienenfahrzeugen pr asentiert. Das Gesamtmodell des Fahrzeugs ist modular strukturiert und besteht aus einfach zu parametrierenden validierten Subsystemen. Alle wesentlichen energieverbrauchenden Subsysteme k onnen mittels Modellen von ad aquatem Detailierungsgrad ber ucksichtigt werden. Die Interaktion zwischen den Subsystemen wird simuliert und durch die Betriebsbedingungen und Komponenten-Regler getrieben. Abgesehen von Energiesignalen bietet das Konzept viele andere Zeitsignale, welche wertvolle Informationen f ur das Konstruieren, Dimensionieren, Testen und Betreiben des Fahrzeugs enthalten. Verschiedene Ablauf-Varianten des Konzepts erm oglichen eine fallspezi sche Simulation oder Optimierung. Des Weiteren kann eine ubergeordnete multikriterielle gemischt-ganzzahlige Optimierung angewendet werden um das System hinsichtlich einer Vielzahl von Auslegungsparametern und Betriebsbedingungen zu optimieren. Zus atzlich k onnen mittels einer sogenannten Brute-Force-Methode alle m oglichen Kombinationen simuliert werden um die Sensitivit at von Zielsetzungen (z.B.: Gesamtenergieverbrauch) bez uglich dieser Parameter zu analysieren. The presented PhD Thesis was performed in the course of a cooperative project at TU Wien starting in 2014. The publications originated in this project between the Institute of Mechanics and Mechatronics (Division of Control and Process Automation) as research partner, and Siemens AG Osterreich as industrial partner. The project has been funded by the Austrian Research Promotion Agency (FFG No. 846041). The pressing issue of holistic energy simulation and optimization of urban rail vehicles is discussed in this work. The research was focused on the development of new methodologies for modeling the rail vehicle's subsystems, their interaction, the overall vehicle, and design and operation optimization of the vehicle. In this context a new framework for multi-objective mixed-integer optimization of the urban rail vehicle and sensitivity analysis of objectives (e.g. total energy) with respect to design parameters and operational conditions has been developed. Moreover, in a follow-up of the research project the developed methodologies where implemented in an extensive software tool with user-friendly graphical user interface (GUI). In this PhD Thesis a unique framework for holistic energy simulation and optimization of urban rail vehicles is presented. The overall modular structured model consists of easy to parameterize validated subsystems. All essential energy consuming subsystems can be considered via models of adequate detail level. Interaction between subsystems is simulated and driven by the operational conditions and component-level controllers. Apart from energy signals the framework provides many other time signals, which contain valuable information for design, sizing, testing, and operation of the vehicle. Di erent work ow variants of the framework enable a case speci c simulation or optimization. Furthermore a superordinated multi-objective mixed-integer optimization (MOMIO) can be applied to optimize the system with respect to a multitude of design parameters and operational conditions. Additionally a Brute-Force- Method (BFM) simulating all possible combinations enables to analyze the sensitivity of objectives (e.g. total energy) with respect to those parameters.