Du fait de leur complexité, la calibration des groupes motopropulseurs est une opération coûteuse, aussi bien termes de temps que d’argent. Afin de définir les paramètres optimum des calculateurs du groupe motopropulseur pour des critères tels que performance, réduction de la consommation et des émissions, il convient de mesurer avec précision les caractéristiques du groupe motopropulseur. Compte tenu du nombre élevé de degrés de liberté, il est souvent difficile et extrêmement long d’effectuer une étude complète. L’utilisation de méthodes basées sur des modèles s’appuyant sur un plan d’expériences (DoE) permet de résoudre ce problème.
Grâce à cette démarche, le comportement d’un système complexe, tel qu’un moteur à combustion, est identifié à partir d’un nombre réduit de mesures réparties de façon optimale et représentées par un modèle mathématique. A ce jour, les méthodes à base de modèles ne sont utilisées pour la calibration des calculateurs qu’à titre expérimental : les modèles actuels basés sur des réseaux neuronaux ou polynomiaux manquent de précision pour un grand nombre de tâches ou bien nécessitent des compétences de modélisation spéciales.
ETAS ASCMO – Une solution universelle pour la calibration basée sur des modèles
La modélisation précise du comportement d’un système à partir d’un nombre réduit de mesures est l’une des caractéristiques majeures d'ETAS ASCMO. Cet outil fait appel à des méthodes basées sur des données et permettant de représenter les comportements caractéristiques du moteur tels que consommation, émissions et température des gaz d’échappement, en fonction des conditions de fonctionnement (régime, charge, température du moteur), et les réglages des paramètres de calibration (par exemple, allumage, injection de carburant, position de l’arbre à cames, etc.) à partir de quelques mesures le plus souvent automatisées, sous la forme d’un modèle mathématique.