Webinar: Optimierung von Modellparametern mit ETAS ASCMO-MOCA

Der Fokus dieses Webinars liegt darauf, die Grundlagen zur effizienten Optimierung von Parametern in physikalisch motivierten Modellen, wie sie beispielsweise im Steuergeräte- und Simulationsumfeld verwendet werden, aufzuzeigen. Darüber hinaus wird erklärt, wie durch die einfache und intuitive Bedienung des Tools ETAS ASCMO-MOCA auch komplexe Optimieraufgaben effizient durchgeführt werden können.

Leistungsfähige Algorithmen sind in der Lage, eine große Zahl an freien Parametern unter Berücksichtigung von Nebenbedingungen wie Glattheit oder Monotonie gleichzeitig zu optimieren.

ASCMO-MOCA wird oft dafür eingesetzt, die Vorhersagegüte von Steuergerätemodellen (virtuelle Sensoren) für beispielsweise Drehmoment oder Abgastemperatur zu optimieren. Das bedeutet, dass die Abweichung der Modellvorhersage gegenüber einer realen Messung vom Motorprüfstand oder dem Fahrzeug für alle Messpunkte minimiert wird.

Da die in ASCMO-MOCA eingesetzte Methodik universell einsetzbar ist, finden sich Anwendungen nicht nur im Umfeld von Verbrennungsmotoren, sondern auch in Bereichen wie der E-Mobilität (z. B. Ladestrategie) und Komponentenentwicklung.