Echtzeitfähige und genaue Simulationsmodelle der Kraftfahrzeugdynamik für die Weiterentwicklung der Regelung und Diagnose bei Kraftfahrzeugen können nahezu optimale Simulationsergebnisse erreichen, wenn die Modelle an Veränderungen von Fahrzeugparametern oder Umgebungsbedingungen automatisch adaptiert werden. Die Kombination eines physikalischen Fahrzeugmodells mit Parameterschätzverfahren und neuronalen Netzen ermöglicht eine signifikante Verbesserung der Simulationsqualität gegenüber konventionellen Kfz-Simulationsmodellen. Für die praktische Umsetzung werden die Vorteile des adaptiven Modellkonzepts an mehreren Anwendungsbeispielen gezeigt, zusätzlich wird auf die Echtzeitimplementierung des adaptiven Modells im Versuchsfahrzeug eingegangen. Die Erkenntnisse betreffen die Kraftfahrzeugdynamik, die Modellbildung und Simulationstechnik sowie Identifikationsverfahren, modellbasierte Entwicklung.