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仮想エンジン適合と最適設計Virtual Engine Calibration and Optimization (VECO)2016年6月28日MathWorks コンサルティングFlorin Nae

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内容

エンジン開発と適合：背景

VECOについて

VECOの適用事例

まとめ

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エンジン開発と適合: 現在 (Best Case)

仮想エンジンモデルのシミュレーション

CADモデル 試作加工 評価と適合

設計の反復期間は最低半年

MBCによる適合値マップ生成MBCはModel-Based Calibrationの略称です

設計の評価

＋

ECU

現在のDOE

＋

組込VECOの適応範囲

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内容

エンジン開発と適合：背景

VECOについて

VECOの適用事例

まとめ

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321

エンジン開発と適合：本提案

高精度の仮想エンジンモデル

最終CADモデル 試作加工 最終評価と微調整

最終適合マップ生成

適合マップ

設計DOEの各ポイントで以下適合値のマップをFill1. ウェイストゲートバルブの最適な設定点(WG)

2. 最適な点火時期 (SA)

3. インテーク側カムシャフトの可変バルブの最適タイミング(ICP)

4. エグゾースト側カムシャフトの可変バルブの最適タイミング(ECP)

5. 最適空燃比 (AFR)

適合マップの検証試験と最終調整

＋設計値のDOE

最適エンジン設計

最適化問題、例min(BSFC(設計値、適合値))

ECU

オンライン最適化

VECO

シミュレーションの高速化により設計の反復期間を短縮できる

組込組込

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VECOって何? VECO = Virtual Engine Calibration and Optimization

VECOは2つステップにて実施される1. オンラインVECO：オンライン最適化により適合値を算出2. オフラインVECO：設計値の最適化、設計値と適合値のトレードオフ解析、設計値の感度解析、結果の後処理と解析、と自動レポート生成

並列シミューレーション環境 結果は適合値のマップ

作動点目標値

測定

1. 高精度エンジンモデル

2. Stateflow®

ベースのオンラインOptimizerとエンジンモニタリング

1

作動点目標値

測定

1. 高精度エンジンモデル

2. Stateflow®

ベースのオンラインOptimizerとエンジンモニタリング

2

作動点目標値

測定

1. 高精度エンジンモデル

2. Stateflow®

ベースのオンラインOptimizerとエンジンモニタリング

3

作動点目標値

測定

1. 高精度エンジンモデル

2. Stateflow®

ベースのオンラインOptimizerとエンジンモニタリング

n

オンラインVECO

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内容

エンジン開発と適合：背景

VECOについて

VECOの適用事例

まとめ

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オンラインVECOの適用事例

Brake Specific Fuel Consumption, BSFC (g/kWh)

Ignition Timing,SA (degBTDC)

1.5L SI DOHC I4 GDI Dual VCP Turbo Engine

Example

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並列計算による高速化

例、15x15＝225作動点の問題

225Worker（コアの数）を利用すると20分で一つのエンジン設計のベースキャリブレーションマップを

GETできる!

［1,3］の点

ENG回転数[rpm]

ENGトルク[Nm]

ENG回転数[rpm]

ENGトルク[Nm]

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最適な動作を確保できる最適なエンジン設計

設計Variant 1

設計Variant N

HW(1)

HW(N)

結果：Optimal(SA, ICP,

ECP, WG, FR)@HW(1)

①設計値のDOEを生成 ②各設計でエンジンの適合値を得る（最適化はオンライ

ンで行う）

③エンジン設計モデル生成と応答性解析

（Model-Based Calibration Toolbox

を利用）

④二段目最適化（Model-Based

Calibration Toolboxを利用）

ベスト設計の値

.

.

.

結果：Optimal(SA, ICP,

ECP, WG, FR)@HW(N)

Finish

. . .

設計値と適合値のトレードオフ解析

オンライン処理 オフライン処理

オフライン処理

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まとめ

VECOは高精度エンジンモデルを用いた、ハードウェア設計値とソフトウェア適合値の同時トレードオフ解析を実現する仮想適合・最適化に基づく新たなワークフローです。

このアプローチを採用することでエンジンCAEと制御系エンジニアの連携を強化することができ、従来のプロセスと比べて結果のクオリティと再現性が向上します。

クラウドコンピューティングにも対応するスケーラブルなソリューションです。

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補足情報

紹介されたシミュレーションデモは下記オプション製品を利用する：

MATLAB®

Simulink ®

Stateflow ®

Model-Based Calibration Toolbox™

Global Optimization Toolbox™（推奨）

Parallel Computing Toolbox™（推奨）

MATLAB Distributed Computing Server™

（推奨）

MATLAB Report Generator™（推奨）

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ご清聴ありがとうございました

MathWorks合同会社テクニカルコンサルティング部Florin.Nae@mathworks.co.jp

Credits:Ian Noell MathWorks UK, Cambridge

Peter Maloney MathWorks US, Novi, MI