ASCMO-STATIC

ETAS ASCMO-STATIC propose un grand nombre de fonctions pour une large variété de cas d’utilisation (visualisation et outils d’évaluation de modèles par exemple), ainsi que divers algorithmes d’optimisation puissants. Grâce à cet outil, les utilisateurs peuvent réaliser avec rapidité et simplicité des modélisations basées sur des données et des applications basées sur des modèles.

Légende

Présentation du comportement d’un moteur à essence à injection directe

Lignes noires : prédiction du modèle.
Lignes rouges : précision du modèle.
Ordonnées, de haut en bas : prédiction des paramètres de sortie « consommation de carburant », « souplesse de fonctionnement », « suies » et « émissions de NOx ».
Abscisses, de gauche à droite : réglage interactif du couple et du point de charge et des paramètres de calibration pertinents (lignes bleues).

Optimisation automatique des cartes de caractéristiques. Les critères d'optimisation dans cet exemple sont la consommation de carburant minimale, ainsi que la conformité aux limites d’émissions et de fonctionnement de régularité.

Les modèles ETAS ASCMO-STATIC permettent par exemple de prévoir avec précision la consommation et les émissions de substances polluantes de moteurs à combustion complexes en fonction du régime, de la charge et de l’ensemble des paramètres du moteur, et de les optimiser par voie automatique ou manuelle. En se basant sur l’évolution des paramètres, il est ensuite possible de précalibrer les cartos concernés de la commande moteur afin de trouver le meilleur compromis entre les émissions de substances polluantes et la consommation de carburant durant le fonctionnement du moteur.

Planification statistique des essais (Design of Experiments / DoE)

La planification statistique des essais (Design of Experiments, DoE) autorisant une précision maximale des modèles avec un effort de mesure minimal constitue un élément majeur d‘ETAS ASCMO-STATIC.

Les modèles ETAS ASCMO-STATIC sont paramétrés sur la base des résultats de mesure obtenus sur banc d’essai, dans un environnement système réel. Le module de planification des essais DoE permet de planifier aisément les mesures de base. Les méthodes de planification statistique des essais sont utilisées pour déterminer le nombre et la position des points où sont réalisées les mesures, la plage de variation des points de mesure pouvant ainsi être aisément réduite jusqu'en trois dimensions par voie graphique ou numérique, et en autant de dimensions que souhaité grâce à un éditeur de formule. Les conditions d’automatisation des essais, comme le réglage des points de fonctionnement, sont prises en compte d’un point de vue pratique. Une répartition intelligente de l’expérience planifiée en blocs permet d’adapter l’effort de mesure au niveau de précision souhaité. Pour l’élaboration des modèles, le module de planification des essais d‘ETAS ASCMO-STATIC sélectionne la position des points de mesure de manière à obtenir des modèles d’une précision maximale avec un minimum d’effort de mesure.

Modélisation

En fonction des données de mesure basées sur des processus des Gauss, la procédure statistique d’apprentissage détermine automatiquement la fonction mathématique spécifique qui reproduit le mieux le comportement du système. Pour éviter tout surajustement, le bruit de la mesure est pris en compte implicitement. La méthode résiste aux observations aberrantes de mesure. Une variance de modèle à résolution spatiale donne à l’utilisateur une mesure de la fiabilité de la prédiction du modèle. La qualité du modèle est indiquée par des graphiques et schémas simples à interpréter.

Visualisation et analyse des systèmes

Les dépendances multidimensionnelles sont affichées de manière simple au moyen de relevés interactifs d’intersection. Cela permet d’analyser aisément l’influence et l’interaction des variables d’entrée. La puissance des algorithmes d’optimisation d’ETAS ASCMO-STATIC permet de résoudre les conflits entre cibles de calibration et de minimiser la consommation et les émissions du cycle de conduite.

Optimisation en plusieurs dimensions

Différents critères tels que minimisation/maximisation, seuils supérieurs/inférieurs et valeurs cibles pour les données de sortie peuvent être définis afin d’optimiser les données d’entrée utilisées pour le pilotage d’un moteur par exemple. Lors de l’optimisation, il est possible de pondérer ces critères ou de calculer la courbe trade-off complète (courbe de Pareto). A partir de cette courbe, l’utilisateur peut sélectionner le bon compromis. Pour les applications moteur, une optimisation globale peut intervenir dans l’ensemble de la plage de fonctionnement, avec à la clé pour l’utilisateur une calibration optimale des cartos de toutes les données d’entrée dans un délai très court. Les cartos peuvent être également modifiés manuellement, l’utilisateur visualisant toujours directement l’impact de ses modifications sur les valeurs de sortie. Cette règle s’applique à la fois à la valeur unitaire relative au point de fonctionnement actuel et à la valeur totale portant sur le cycle de conduite complet.

Calibration

Comme pour ETAS INCA, un concept de pages de travail et de pages de référence permet de comparer des calibrations alternatives. La calibration basée sur des modèles peut être exportée au format DCM ou CSV et chargée dans INCA.

Banc d’essai virtuel

En l’espace de quelques secondes, des centaines de milliers de données de mesure peuvent être générées artificiellement à partir d’un modèle ETAS ASCMO-STATIC. Il est possible de définir à cet effet des grilles de toutes tailles pour les variables d’entrée en termes de taille d’étapes, de nombre d’étapes et de nœuds non attribués, directement dans l’outil ou par import d’une feuille Excel. Les données de mesure générées avec le modèle peuvent être utilisées comme des mesures réelles sur banc d’essai, analysées graphiquement et exportées sous forme de fichier CSV en vue d’un traitement ultérieur sous Excel.

Ouvert et souple

ETAS ASCMO-STATIC est ouvert et souple. L’outil accepte tous les formats de données pour le banc d’essai et les fonctions de calibration. ETAS ASCMO-STATIC peut exporter les modèles existants en différents formats. En utilisant l’interface MATLAB®, il est très facile d’insérer des fonctions ou modèles propres aux clients et d’automatiser des séquences à partir de scripts. Il est également possible de connecter un système d’automatisation de banc d’essai via l’interface COM.