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WIE FUNKTIONIERT EIGENTLICH …? PERFORMANCEBATTERIE PLUS. FASZINIERENDE TECHNOLOGIEN, DIE NEUGIERIG MACHEN. ODER DAS INTERESSEWECKEN, WEIL DIE TECHNIK NEU IST UND DIE FUNKTIONSWEISE KOMPLEX. WIR STELLEN DIE PERFORMANCEBATTERIE PLUS VOR. ALS ENERGIEPAKET DER TAYCAN MODELLE HAT SIE EIN NEUES UND ZUGLEICH NACHHALTIGES KAPITEL AUFGESCHLAGEN. UND PASST PERFEKT IN DIE PORSCHE PHILOSOPHIE, WIE DIE GENAUERE BETRACHTUNG ZEIGT. Das Fundament für elektrisierenden Fahrspaß bildet die leistungsfähige Performancebatterie Plus auf Basis neuester Lithium-Ionen-Technologie – sowohl energetisch als auch statisch: Sie ist flach im Unterboden integriert, das gesamte Fahrzeug wurde gewissermaßen um sie herumgebaut. Der tiefe Schwerpunkt und individuelle Antriebe an Vorder- und Hinterachse führen zu einer optimalen Gewichtsverteilung und Fahrstabilität. Die Sitzposition ist dadurch ähnlich tief wie im Porsche 911. Zudem besitzt die Batterie praktische Aussparungen, was ein komfortables und sportliches Sitzen im Fond bei gleichzeitig flacher Flyline des Fahrzeugs möglich macht. Es ist also kein Lippenbekenntnis, dass der Taycan ein waschechter Porsche ist, sondern ein Konstruktionsprinzip. Typisch Porsche – gilt natürlich auch für die Leistung: Ihr großes Potenzial schöpft die Batterie des Taycan aus Pouch-Zellen, zellchemisch optimiert für maximale Performance bei gleichzeitig hoher Reichweite. So stehen bei der Performancebatterie Plus 33 Module mit insgesamt 396 Zellen zur Verfügung. Darüber hinaus basiert die Batterie auf einer 800-Volt-Technologie statt bislang üblicher 400 Volt. Der Effekt: größere Performance beim Laden und Antrieb bei gleichzeitig kleineren Kabelquerschnitten, was sich positiv auf das Gesamtgewicht auswirkt. Die Batterie ist über ein Leitungs- system und eine Kühlmittelpumpe in den Kühlkreislauf des Fahrzeugs integriert. Sie kann gekühlt oder beheizt werden, damit sie stets in einem idealen Temperaturfenster arbeitet. So verbindet die Batterietechnologie des Taycan hohe Leistung mit gleichzeitig hoher Reichweite – für im besten Sinne nachhaltigen Fahrspaß. Ob die Performancebatterie Plus das Herzstück des Taycan bildet oder sein Antrieb, die permanenterregte Synchronmaschine? Am Ende entscheidet das Zusammenspiel aller Antriebskomponenten. Beim Taycan ist es besonders sportlich, versteht sich. Die noch recht junge Methode Deep Reinforcement Learning gilt als eine der Königsdisziplinen der Künstlichen Intelligenz (KI). Es handelt sich dabei um ein selbstlernendes KI-Verfahren, das die klassischen Methoden von Deep Learning mit denen des Reinforcement Learning verbindet. Die Grundidee: Der Algorithmus (unter Fachleuten „Agent“ genannt) interagiert mit seiner Umgebung und wird für Aktionen, die zu einem guten Ergebnis führen, mit Bonuspunkten belohnt und bei Misserfolgen mit Abzügen bestraft. Ziel ist es, so viele Bonuspunkte wie möglich zu erhalten. Dazu entwickelt derAgent im Laufe derTrainings- phase eine eigene Strategie, an die er sich durch ein einfaches Trial-and-Error-Verfahren herantastet. Dabei trainiert Deep Rein- forcement Learning langfristige Strategien. So lässt das System auch kurzfristige Rückschläge zu, wenn sich dadurch die Chan- cen für den künftigen Erfolg erhöhen. Die Möglichkeiten des Deep Reinforcement Learnings brachten die Experten von Porsche Engineering auf die Idee, die Methode für komplexe Applikationsaufgaben im Fahrzeugbereich einzusetzen. „Denn auch hier ist die beste Erfolgsstrategie gefragt, um eine optimale Systemabstimmung zu erzielen“, sagt Matteo Skull, Ingenieur bei Porsche Engineering. Das Ergebnis ist ein gänzlich neuer Kalibrierungsansatz: Porsche Engineering Reinforcement Learning (PERL). „Wir trainieren bei PERL den Algorithmus darauf, nicht nur einzelne Parameter zu optimieren, sondern sich die Strategie zu erarbeiten, mit der er ein optimales Applikationsgesamtergebnis für eine ganze Funktion erzielt“, so Skull. „Vorteile sind die hohe Effizienz der Methodik, da sie selbstlernend ist, und die universelle Anwendbarkeit auf viele Entwicklungsbereiche des Fahrzeugs.“ Die Anwendung der PERL-Methodik lässt sich in 2 Phasen unterteilen: Erst erfolgt das Training, danach kommt der eigentliche Applikationseinsatz am realen Motor. Als Beispiel führt Skull das Drehmomentmodell an, mit dem die Motorsteuerung für jeden Betriebspunkt das aktuelle Drehmoment an der Kurbelwelle berechnet. Ist das Training abgeschlossen, steht PERL für die eigent- liche Applikationsaufgabe amMotor bereit. Während des Motorprüfstandversuchs berechnet derAlgorithmus in Echtzeit mithilfe der antrainierten Abstimmungsstrategie die optimale Drehmomentkalibrierung, die unmittelbar wieder am Motor getestet und verifiziert wird. Die Leistungsfähigkeit von PERL wird künftig dabei helfen, den stark zunehmenden Applikationsaufwand als eine der größten Herausforderungen bei der Entwicklung neuer Fahrzeuge zu bewältigen. Klingt komplex? Ist es sicher auch. Fassen wir es deshalb noch einmal zusammen: Die innovative PERL-Methodik von Porsche Engineering erarbeitet mithilfe des Deep Reinforcement Learnings optimale Strategien für die Motorapplikation. Experten betrachten den neuen KI-basiertenAnsatz als Schlüsselfaktor, um die steigende Komplexität im Bereich der Motoren und Antriebe auch in Zukunft noch beherrschen zu können. Könnte also gut sein, dass Sie eines Tages mit PERL in die nächste Kurve gehen werden. Jeden Tag werden bei Porsche Technologien für morgen und übermorgen entwickelt, getestet und oft genug verworfen, aber manchmal auch sehr erfolgreich in Serie gebracht. Eine Spielwiese für Ingenieur:innen und kluge Köpfe. Wir sehen ihnen dabei zu, wie ein Stück Zukunft entsteht und wie faszinierend das sein kann. Heute mit Anwendungsmöglichkeiten des sogenannten Porsche Engineering Reinforcement Learning (PERL). FUTUR II. DAS PORSCHE ENGINEERING REINFORCEMENT LEARNING (PERL). Über den QR-Code erfahren Sie mehr über den neuen Ansatz von Porsche Engineering. 32 TECHNOLOGIE TECHNOLOGIE 33