シミュレーションを使用した効率的なエンジン校正

メーカーは規制が強化され財務上の制約が増大する中、新たなイノベーションを市場に投入することが求められているため、最もコストがかかるタスクをシミュレートすることで物理的テストへの依存を減らす必要があります。リアルタイム デジタル ツイン ツールを使用すると、テストで得られた限られた物理データとデジタル ツインからのシミュレート データで補足されたエンジン キャリブレーションの仮想化が可能になり、結果の品質と堅牢性を維持しながら時間とコストを節約できます。

代表的なケーススタディに基づくと、単一の仮想キャリブレーション作業パッケージによる節約により、データ取得コストを最大 70% 削減し、データ取得にかかる時間を最大 40% 削減することで、ソフトウェアへの投資を一度で賄うことができます。従来の物理のみのアプローチでは、キャリブレーション モデルを作成するために何千ものテスト ポイントが必要です。対照的に、効率的なキャリブレーションでは、限られた相関データを使用して、キャリブレーション シミュレーション結果を生成するプラント モデルを調整するため、必要な測定データの量が大幅に削減されます。

仮想データ取得を使用する Realis 仮想キャリブレーション ソフトウェアは、デジタル ツインを使用してシミュレートされたキャリブレーション プロファイルの車両パフォーマンスを予測することで、物理テストに必要なリソースを削減します。