GJGabrielius Jakstas

Gabrielius Jakstas

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Gabrielius Jakstas has a total of 5 co-authors. Here are the top co-authors by number of shared publications:

  • Andreas Koch

    Fakultät für Maschinenbau und Schiffstechnik, Lehrstuhl für Getriebe- und Antriebstechnik (GAT), Universität Rostock, Rostock, Deutschland

    1 shared publication
  • Andreas Koch

    Faculty of Mechanical Engineering and Marine Engineering, Chair of Transmission and Drive Technology, University of Rostock, Justus-von-Liebig-Weg 6, 18059 Rostock, Germany

    1 shared publication
  • Jens Falkenstein

    Fakultät für Maschinenbau und Schiffstechnik, Lehrstuhl für Getriebe- und Antriebstechnik (GAT), Universität Rostock, Rostock, Deutschland

    1 shared publication
  • Jens Falkenstein

    Faculty of Mechanical Engineering and Marine Engineering, Chair of Transmission and Drive Technology, University of Rostock, Justus-von-Liebig-Weg 6, 18059 Rostock, Germany

    1 shared publication
  • Ludwig Schulz

    Faculty of Mechanical Engineering and Marine Engineering, Chair of Transmission and Drive Technology, University of Rostock, Justus-von-Liebig-Weg 6, 18059 Rostock, Germany

    1 shared publication

Latest Publications

  • Open Access

    Untersuchung des Einflusses von unterschiedlichen Fahrbahnzuständen auf die Fahrbarkeitsfunktionen elektrifizierter Fahrzeugantriebssysteme mittels eines Hardware-in-the-Loop-Prüfstands

    by Gabrielius Jakstas, Andreas Koch, Jens Falkenstein

    Zusammenfassung: Der Antriebsstrang von Elektrofahrzeugen unterscheidet sich deutlich von Fahrzeugen mit Verbrennungsmotor. Aktuelle Konzepte im Bereich der elektrischen Fahrzeugantriebsstränge weisen aufgrund der einfachen Triebstrangmechanik meist eine geringe Reibung und damit wenig Dämpfung auf. Typischerweise gibt es keine Kupplung, um die träge Masse der elektrischen Antriebsmaschine vom restlichen Fahrzeugantriebsstrang zu trennen. Äußere (Fahrbahnunebenheiten, Schlaglöcher, etc.) und innere Anregungen (Drehmomentänderungen der elektrischen Maschine, Bremseingriffe) führen zu Dreh- bzw. Ruckelschwingungen und teilweise hohen Bauteilbelastungen. Diese können durch geeignete Fahrbarkeitsfunktionen reduziert werden. Ein gängiger, aus konventionellen Antriebssträngen bekannter Ansatz besteht in der Begrenzung der Steigung und weiteren Modifikationen des Solldrehmomentes bzw. des Fahrerwunschmoments, um den Drehmomentaufbau der Antriebsmaschine zu beeinflussen und die Anregung von Ruckelschwingungen zu reduzieren. Ein zweiter Ansatz ist die Verwendung eines Vorfilters. Das hier genutzte Vorfilter basiert auf der inversen Dynamik des Antriebsstrangs, um das Sollmoment der Antriebsmaschine zu beeinflussen, vernachlässigt jedoch die Einflüsse des Reifens, des Reifen-Fahrbahnkontakts und der Fahrzeuglängsdynamik. Dies hat den Vorteil, dass Beobachter und Schätzverfahren zur Bestimmung des Reifen-Fahrbahn-Kontaktes usw. nicht erforderlich sind. Jedoch muss die Wirksamkeit des Ansatzes bei unterschiedlichen Fahrbahnbeschaffenheiten sichergestellt sein. Ergänzt wird das Vorfilter durch eine aktive Anti-Ruckel-Regelung.In diesem Artikel wird der Einfluss von variierenden Fahrbahnzuständen auf die Wirksamkeit des hier angewandten Vorfilters realitätsnah untersucht. Diese Untersuchungen sind notwendig, um eine sicherere Aussage über die Funktionalität der entwickelten Steuerungsalgorithmen in realen Fahrzeugen bei unterschiedlichen Fahrbahnzuständen treffen zu können. Vergleichbare reale oder realitätsnahe Untersuchungen sind bisher nur begrenzt verfügbar. Für realitätsnahe Fahrzeugbedingungen werden Fahrmanöver auf einem Hardware-in-the-Loop-Prüfstand durchgeführt.


  • Open Access

    Drivability Optimization by Reducing Oscillation of Electric Vehicle Drivetrains

    by Andreas Koch, Ludwig Schulz, Gabrielius Jakstas, Jens Falkenstein

    The drivetrain of electric vehicles differs significantly from vehicles with combustion engines. Current concepts of electric vehicle drivetrains usually have a low damping. Typically, there is no clutch to separate the inertial mass of the electric drive machine from the rest of the vehicle drivetrain. External (road unevenness, potholes, etc.) and internal excitation (torque changes of the electric machine, brake interferences, etc.) cause jerk oscillation and sometimes high component stress. These excitations can be reduced by suitable drivability functions, to which a reference filter can also be assigned. A common approach known from conventional drivetrains is to limit the gradient of the demand torque of the drive machine or the driver′s desired torque in order to influence the torque build-up of the drive machine and to reduce the excitation of jerk oscillations. A second approach is the use of a prefilter. The prefilter uses the inverse dynamics of the drivetrain to influence the demand torque of the drive machine. In this paper, the influence of a prefilter based on the inverse dynamics of electric vehicle drivetrains to reduce oscillations is investigated. In addition, an anti-jerk control enhances the drivability function afterwards. All investigations are made on a hardware-in-the-loop test bench to create reproducible results.