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ASCMO優化內燃機、降低油耗_ETAS

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廣州智維：ASCMO優化內燃機、降低油耗_ETAS使用ETASASCMO降低了2%-4%的油耗在威斯巴登舉辦的第五屆開發方法國際討論會上，大眾特別鳴謝了通過使用ETASASCMO，產品標定的油耗被有效地降低了2%到4%

詳細介紹

廣州智維：ASCMO優化內燃機、降低油耗_ETAS

使用ETAS ASCMO降低了2% - 4%的油耗在威斯巴登舉辦的第五屆開發方法國際討論會上，大眾特別鳴謝了通過使用ETAS ASCMO，產品標定的油耗被有效地降低了2%到 4%。
通過使用ETAS ASCMO建立基于臺架測試數據的數學模型，可以對高度優化的內燃機行為做出精確地評估。這種解決方案甚至可以實現對發動機輸出變量隨時間變化響應行為的準確預測，諸如在US06駕駛循環檢測中與發動機轉速和負荷動態變化相關的油耗及排放值。同時模型的生成并不需要特殊的數學知識。

  ETAS ASCMO 為復雜系統提供精確的數學模型。ETAS ASCMO 區別于其他解決方案在于它運用了開發的統計式學習方法，能夠更容易獲得高模型精度。
  精確與直觀
  ETAS ASCMO 描述復雜系統行為，例如用非常精確的數學模型描述現代交通工具的動力總成。該模型能描述動力總成整個工況范圍。基于此模型，動力總成的控制能自動被優化。ETAS ASCMO 運用了開發的統計式學習方法，能夠更容易獲得高模型精度，這有別于其他解決方案。此工具操作直觀，能夠交互式的指導用戶解決復雜工作。
  基于測量數據
  基于試驗臺架上真實系統的測量數據，ETAS ASCMO 自動用參數值訓練數學模型。設計測量方案時，該工具利用統計式實驗設計方法。ETAS ASCMO的實驗設計模塊選擇測量點的位置遵循模型精度，最小測量工作量的原則。這種方法確保在大量的實際測量工作中減少測量超過80%。
  多維度優化
  通過模型預測的圖形交互顯示，ETAS ASCMO能夠顯示n維模型。ETAS ASCMO 強大的優化算法有效解決了標定目標沖突以及駕駛循環內油耗和排放量最小化問題。通過此模型，ETAS ASCMO能夠生成成百上千的虛擬測量數據，這些數據能夠有效替代真實試驗臺架上測量的數據。
  開放與靈活
  ETAS ASCMO是開放靈活的。此工具支持所有與測試臺架和標定工作相關的數據格式。ETAS ASCMO能夠用多種數據格式輸出現有模型。在ETAS ASCMO的MATLAB接口的幫助下，針對用戶定制的功能與模型，可以很容易被集成并腳本順序自動化。它還可能連接到測試臺架自動化系統。
  功能一覽:
  ◆基于數據的復雜系統精確模型的自動生成，例如內燃機
  ◆基于在實際系統上最少數據測量的實驗方案有效設計和模型簡單參數化
  ◆多維度模型的交互式圖形顯示
  ◆強大的多目標自動優化和特征圖參數化
  ◆開放靈活的數據模型轉換
  ◆強大的MATLAB接口