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Abstract: In dieser Arbeit werden verschiedene Optimierungsansätze für CPU-basierte HiL-Simulationen betrachtet. Das Ziel ist die Entwicklung eines in Bezug auf die Echtzeitfähigkeit optimierten Lösungsalgorithmus mit automatischer Schrittweitenwahl. Die Optimierung erfolgt modellorientiert und richtet sich nach den individuellenModelleigenschaften. Das Optimierungsverfahren evaluiert das Modell bei jeder Änderung der Modellparameter und ist daher parameterabhängig gestaltet. Die Betrachtung des Zusammenhangs zwischen Modelleigenschaften und Lösungsstabilität ermöglicht dem Lösungsalgorithmus ein stabiles Lösungsverfahren und eine echtzeitfähige Schrittweite zu wählen. Dafür werden außerdem mögliche Fehlerquellen der Simulation miteinbezogen. Auch eine laufende Anpassung für verschiedene Betriebszustände wird betrachtet. Für dieModelldefinition gilt es, eine allgemeine Darstellungsformzu finden, mit welcher sichModelle von unterschiedlicher Komplexität abbilden lassen. Für die Validierung des entwickelten Algorithmus wird die Umsetzung in C++ vorgestellt. Als Anwendungsbeispiel dient eine parallele HiL-Simulation zur Prüfung automobiler Steuergeräte. Die Simulation besteht aus einer parallelen Ausführung von Hardware- und Software-Simulation mit heterogenen Aufgaben in unterschiedlichen Zeitbereichen.