ASCMO-STATIC Add-On

ASCMO-GO는 최적화 과정에서 엔진의 전체 (전역) 주행 범위를 고려하는 ASCMO-STATIC에 통합된 최적화 방법을 확장하는 add-on입니다. 이를 통해 예를 들어, 특징적인 map smoothness를 유지하고 일반적인 주행 사이클을 준수하면서 누적 배출량 및 연료 소비량을 직접 최적화할 수 있습니다.

ASCMO-MCI는 모델 생성에 필요한 메모리 요구사항 및 컴퓨팅 시간 면에서 복잡성을 현저히 감소시킵니다. 사용자가 요구하는 모델 정확도를 달성하기 위해 필요한 기본 함수의 수를 감소시키는 고급 압축 알고리즘이 ASCMO-MCI에 포함되어 있기 때문입니다. 본 제품에는 “기호 회귀(symbolic regression) 분석”을 위한 모듈도 포함되어 있습니다. 이 모듈을 통해 사용자는 특정 시스템의 투입값과 산출값이 어떠한 함수적 상관관계에 있는지를 파악할 수 있습니다. 그 결과 단순한 수학 작업만을 포함하고 있는 모델이 생성되며, 이러한 모델은 대개 복잡하지 않고 효율적이기 때문에 실시간 요소가 핵심적인 시스템에서 이행될 가능성이 매우 높습니다. 또한 이러한 모델은 보통 물리적으로 해석 가능하기 때문에 사용자는 ECU 같은 실시간 요소가 핵심적인 환경에서도 정확도가 높은 ASCMO 모델을 사용할 수 있습니다.

ASCMO-ME는 사용자가 ASCMO로 생성된 모델을 C-Code, MATLAB®/Simulink®, Python, ETAS INCA / MDA, Excel VBA, GT‑SUITE 또는 FMI/FMU와 같은 포맷으로 내보내기 할 수 있도록 지원합니다.  사용자는 이러한 포맷의 모델을 ASCMO 환경 밖에서도 라이선스 검증 없이 사용할 수 있습니다.

ASCMO-SDK는 ASCMO에 MATLAB® 인터페이스를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 명령어 및 스크립트를 이용하여 ASCMO를 원격 제어하고, 가상화, 데이터 처리, 심지어 모델링 및 최적화 알고리즘 등의 사용자 정의 기능을 ASCMO 환경에 통합할 수 있습니다. 또한 ASCMO-SDK 인터페이스를 통해 테스트벤치 자동화 장치와 연결을 구성할 수도 있습니다.

ASCMO-SIG을 통해 사용자는 정적 입력값에 기초한 실린더압 그래프 등 신호 그래프 모델을 생성할 수 있습니다. 또한 입력 매개변수에 따른 신호 곡선의 변화를 시각화하고 목표 곡선에 맞게 최적화할 수 있습니다.