파워트레인의 캘리브레이션은 시스템의 복잡성 증가로 인한 높은 비용 및 많은 시간과 연결됩니다. 같은 성능, 연비와 배기 가스 등의 결과에 대해서는 파워트레인 제어 장치의 최적의 설정을 확인하려면, 파워트레인의 특성을 정확하게 측정해야합니다. 실험 설계를 기반으로 모델 기반 방법 사용 (DOE)이 문제를 해결합니다.
이 방법을 사용하여 복잡한 시스템의 동작 등 연소 엔진으로의 최적의 분산 측정의 기초를 식별하고 수학적 모델에 의해 표현됩니다. 지금까지의 모델 기반 방법은 예외적인 상황에서 ECU 캘리브레이션에 사용됩니다. 다항식이나 신경망을 기반으로 한 현재의 모델은 여러 작업을 에 대한 충분한 정확도나 특수 모델링 기술이 필요하지 않습니다.
이타스 ASCMO - 모델 기반의 캘리브레이션을위한 범용 솔루션
소수의의 측정 기초한 시스템 동작의 정확한 모델링은 이타스 ASCMO의 중심 요소입니다. 이 툴은 이러한 소비, 엔진 출력 방출과 배기 가스 온도 운영 조건의 함수로서 (속도, 부하, 엔진 온도) 및 캘리브레이션 파라미터의 설정과 같은 특성 엔진 동작을 나타내는 것이 가능하게 새로운 데이터 기반의 방법을 사용합니다. (예: 점화, 연료 분사, 캠축 위치 등) 수학적 모델의 형태로 주로 자동화된 방식으로 몇 가지 측정 기준을 가지고 있습니다.