マダが“skyactiv technology”における次世代エンジン技術の開発を加速

マツダではエンジンの複雑化に伴い,従来の開発手法では最適なキャリブレーション設定を見つけるのが困難になっていました。原田氏は次のように述べています。“スプレッドシートとテストセルを使用した試行錯誤の方式では,ラボでの作業に非常に時間がかかり,納期に間に合わせるのが困難でした。その上5次元以上の探索空間で最適なソリューションを見つけることは,キャリブレーションにおいて長年の経験をもつエンジニアでも困難な作業です。このため，確信を持って最適な設定を見けることができませんでした。」

マツダではSKYACTIV-Dの圧縮比を下げて,ススや氮氧化物の発生を抑えたいと考えていました。この課題や,設計上のその他の目標を達成するために,エンジニアはECUに組み込み可能な最大シリンダー圧力と排気ガス温度の統計モデルを必要としていました。これらのモデルの初期バージョンは,それぞれパラメーターがともに40個程度あり,ECUで実行するには複雑すぎました。そのためマダでは精度を犠牲にせずに，モデルの複雑さを抑える方法を必要としていました。

マツダは仿万博1manbetx真软件と基于模型的标定工具箱を活用して,SKYACTIV-Dエンジンのためのテストプランの定義,統計モデルの開発,および最適なキャリブレーションの生成を行いました。また,同製品を使用して,SKYACTIV-G用の統計モデルの開発と,エンジン制御ロジックの半实物(边境)シミュレーションを行いました。

マツダは基于模型的标定工具箱を使用して,実験計画法に基づいてSKYACTIV-D用の最適なテストプランを設計しました。このテストプランには,エンジンの性能と排気の応答の特性を示すテストポイントのみが含まれていたため,実験時間は最短に抑えられました。

また,テストセルで実験を行った後,基于模型的标定工具箱を使用して測定データがインポートされ,エンジン応答の統計モデルが作成されました。

その後,基于模型的标定工具箱の校准一代(笼)ツールと社内で開発したMATLABベースの最適化インターフェイスを活用して,エンジンモデルから最適なキャリブレーションが生成されました。

シミュレーション,最適化,および組込みモデルの評価のための現実的な運転領域を定義するために,基于模型的标定工具箱を使用して境界モデルが作成されました。

また,基于模型的标定工具箱を活用して,量産用SKYACTIV-D ECUに使用された最大シリンダー圧力のモデルなどの,組み込み可能なモデルを生成しました。

このECUのために，燃料の総噴射質量を複数の操作点変数の関数として生成しました。このモデルを,基于模型的标定工具箱で生成した排気温度のモデルとともに使用して,燃料質量モデルの信頼性とパフォーマンスを向上しました。

SKYACTIV-Dエンジンは,もっとも厳格なヨーロッパと国内の排気ガス基準を満たし,马自达CX-5といった量産車に搭載されています。

SKYACTIV-Gエンジンを担当したエンジニアは,基于模型的标定工具箱を使用して統計的なエンジンの燃料消費モデルを開発しました。次にこのモデルを仿万博1manbetx真软件にエクスポートして,エンジン制御ロジックの開発,デバッグ,および边境シミュレーションに使用しました。また,このモデルはオートマチックトランスミッションの燃料消費シミュレーションにも再利用され,モデル開発作業のさらなる削減につながっています。