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December 01, 2011

エンジン駆動最適化

最先端アルゴリズム、とあるので興味を引き。。。

最先端アルゴリズムの「ASCMO」ツールがエンジン周りを高速かつ高精度に最適化

Smart City Week 2011 「次世代モビリティ」レビュードイツに本拠を置くETAS 社は「パワートレーンの適合作業を大幅に効率化できる高精度モデル化技術」と題して講演した。開発中のエンジンの挙動を実験計画法に基づいて計測し、次に、統計的機械学習法を用いて高精度なモデルを構築して、シミュレーションを高速かつ高精度に実行して最適解を得るという独自のアルゴリズムである。「ASCMO」と名づけたツールは大手エンジンシステムサプライヤー社内で適用中であり、多くの効果を上げているという。

大手エンジンシステムサプライヤーで実証済みのツール
ETAS では、前述のアルゴリズムを実装した「ASCMO」(アスクモ)というツールを開発し、大手エンジンシステムサプライヤーに提供中である。大手エンジンシステムサプライヤー社内で300 を超えるユーザーがさまざまなプロジェクトで利用しており、「従来の手法に比べて解析時間の80%削減や、ECUの適合作業により3%もの燃費改善が得られている」など、大きな効果を上げているとKruse氏は述べた。 

具体的な事例として大型ディーゼルエンジンの最適化を説明した。最適化対象の制御マップは、メイン噴射時期、空気量、ブースト圧など8つである。サイクルごとのエミッション(スス、NOx)目標、低燃費、スムーズなマップ、および低騒音を最適化条件とした。走行パターンと車両緒元からエンジンの運転条件を想定して実験計画を立てた。ベンチでの計測ポイント数は228 で済んだ。 

従来の手法ではひとつのパラメータを最適化するだけで一か月くらいを要していたところを、ASCMOの適用によって、すべてのパラメータの適合作業をわずか数日で完了できたという。 

図1●ハイブリッド自動車の緒元最適化に「ASCMO」を適用した事例
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新しいからいいというものではないと思いますが(^_^;)

ワタクシも、遺伝的アルゴリズムという悪しき?ものに手を染め、エンジン関係の明細書をいくつか書きましたが(お客さんあっての事務所ですから)、まあ、アルゴリズムはおもしろいですよ、そういう考えをするのかな、と新な発見があります。


この最適化はどうなんですかね。

とまた、ある応用数学者さんのコメントを待つw。一日一回、人気ブログランキングぷちっとな。【押す】≪コメントはここ

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