马自达下一代引擎SKYACTIV技术的发展速度
挑战
解决方案
结果
- 发动机标定工作量最小化
- 模型的复杂性减少一半
- 模型精度提高
“基于模型的标定工具箱不仅使我们能够确定最优校准设置SKYACTIV-D引擎,它大大减少了所需的工程工作。生成的模型它加速控制逻辑的发展,提供了宝贵的洞察力,使它容易尝试新的想法。”
香取Harada马自达
SKYACTIV技术引擎开发是使马自达商业化省油的柴油和汽油发动机不依靠裁员和精益燃烧。SKYACTIV-G是世界上第一个大规模生产汽车的汽油发动机来实现压缩比为14.0:1,导致效率和转矩增加15%。其柴油外长SKYACTIV-D拥有世界上最低的柴油发动机的压缩比,使其能够提供20%的燃料效率,同时满足严格的排放规定以及欧和汽车废气规定在日本使用昂贵的排气后处理,降低氮氧化物(NOx)排放。
马自达工程师依靠MATLAB®,仿万博1manbetx真软件®和基于模型的标定工具箱™发动机控制器的设计、验证和校准。
“SKYACTIV引擎结合硬件的进步,提供更多的扭矩和提高燃油经济性,“取Harada说,助理经理在马自达。“基于模型的标定工具箱帮助我们利用这些进步,提取更好的燃油效率和废气排放低于可能的手工,以校准方法。”
挑战
马自达发动机变得越来越复杂,越来越难找到最优校准设置使用传统方法。“审判和错误与电子表格和一个测试实验室细胞需要大量时间,以至于很难满足交付时间表,“Harada说。“更重要的是,找到一个最优解的搜索空间五个甚至更多的维度是困难的经验校准工程师,所以我们无法确定我们找到了最好的设置”。
马自达希望减少SKYACTIV-D压缩比的煤烟和氮氧化物排放降到最低。为实现这一目标和其他设计目标,工程师需要ECU-embeddable统计模型的最高气缸压力和排气温度。最初的版本的这些模型40参数每个ECU和过于复杂的运行。马自达需要降低模型复杂度不牺牲准确性。
解决方案
马自达模型和基于模型的万博1manbetx标定工具箱用于定义测试计划,建立统计模型,并生成最佳校准SKYACTIV-D引擎。他们使用相同的产品开发SKYACTIVs manbetx 845-G统计模型,进行半实物模拟引擎控制逻辑(边境)。
马自达使用基于模型的标定工具箱设计一个优化SKYACTIV-D引擎测试计划基于实验设计。该计划只包括所需的测试点描述发动机的性能和排放反应,减少测试时间。
测试电池进行测试后,工程师使用基于模型的标定工具箱进口发动机的测量数据和发展统计模型反应。
使用校准一代(笼)工具基于模型的标定工具箱和基于MATLAB优化界面内部开发,团队生成最优校准从发动机模型。
定义一个现实的操作区域模拟、优化、和嵌入式模型评价,他们使用基于模型的标定工具箱创建边界模型。
与基于模型的标定工具箱,马自达工程师生成可嵌入模型,包括最高气缸压力模型用于生产SKYACTIV-D ECU。
同样的ECU,他们生成的总质量注入燃料作为多个操作点的函数变量。该模型使用一个排气温度模型,也由基于模型的标定工具箱生成,提高燃料质量模型的可靠性和性能。
SKYACTIV-D引擎符合严格的欧洲和日本排放标准和安装在生产车辆,包括马自达CX-5。
工程师在SKYACTIV-G引擎开发了一个使用基于模型的标定工具箱统计引擎耗油率模型。他们出口这个模型仿真软件用于开发、调试和仿真模拟发动机控万博1manbetx制逻辑。自动变速器的模型重用燃料消耗模拟,进一步减少模型的开发工作。
结果
发动机标定工作量最小化。“与传统方法,得到数据当校准一个新的引擎需要大量的测试,”原田说。与基于模型的标定工具箱”,我们重用现有的数据和模拟响应,既使我们减少工作量获得测试数据和测试细胞使用。”
模型的复杂性减少一半。“我们最初的嵌入式38最高气缸压力模型参数。基于模型的标定工具箱,我们这一数字减少到20,进而减少了CPU上的负载,”笔记原田。“同样,工具箱使我们能够减少废气温度模型的参数数量从40到20,同时保持相同的精度水平。”
模型精度提高。“创建使用边界模型和基于模型的标定工具箱,我们改善我们的烟雾模型的准确性和减少其均方根误差(RMSE) 80%,“Harada说。
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