Model-Based Calibration Toolbox

 

Model-Based Calibration Toolbox

복잡한 파워트레인 시스템의 모델링 및 보정

보정 응용 사례

파워트레인 구성요소를 모델링하고 보정하여 성능을 최적화할 수 있습니다.

영구자석 전기모터의 자석과 권선의 모습.
전기차 배터리팩의 단면도.
Mazda의 SKYACTIV-D 엔진.

보정 워크플로

실험계획법에서 물리적 테스트와 고충실도 시뮬레이션으로 이어지고, 그 후에는 데이터 모델링과 보정 생성을 거쳐서 정확한 구성요소 모델과 효율적인 보정이라는 결과로 이어지는 흐름을 보여주는 모델 기반 보정 워크플로의 다이어그램.
쌍별 투영, 실험계획표, 3차원 제약 조건, 4차원 설계 투영을 보여주는 실험계획 편집기 창.

실험계획법

충진실험계획, 최적실험계획, 고전실험계획 등 검증된 실험계획법을 사용하는 효율적인 테스트 계획으로 시스템의 반응 특성을 분석할 수 있습니다.

가우스 과정 모델에 대해 반응 표면과 진단 통계량을 보여주는 MBC Model Fitting 앱의 스크린샷.

데이터 분석 및 통계 모델로의 피팅

MBC Model Fitting 앱을 사용하여 가우스 과정 모델, 방사형 기저 함수, 사용자 정의 비선형 모델 등의 통계 모델로 데이터를 정확하게 표현할 수 있습니다.

결과 등고선, 목적 함수 등고선, 결과 곡면, 제약 조건 등의 최적화 결과를 보여주는 MBC Optimization 앱의 스크린샷

최적 보정 생성

MBC Optimization 앱을 사용해서 룩업 테이블을 채울 최적의 정상 상태 또는 과도 보정을 생성하여 전체 작동 범위에서 구성요소 효율성을 극대화할 수 있습니다.

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