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이타스 ASCMO

데이터 기반 모델링 및 모델 기반 캘리브레이션

이타스 ASCMO는 데이터 기반 시스템 모델링 및 최적화를 위한 솔루션입니다. 머신러닝 분야의 고급 AI 방법을 사용하는 이타스 ASCMO를 통해 적은 양의 측정 데이터를 기반으로 복잡한 시스템의 동작을 정확하게 모델링, 분석 및 최적화할 수 있습니다.

ASCMO 제품군 개요가 있는 노트북 이미지

장점

효율성 및 정확성 향상

제어 시스템을 더 정밀하게 조정할 수 있으며 캘리브레이션에 필요한 리소스를 줄입니다.

최적화 기능 강화

차량 시스템의 최적 성능 특성을 구현하고 서로 상충하는 목표들을 조율합니다.

개발 시간 및 비용 절감

더 효과적이고 효율적인 프로세스, 빠른 반복 작업, 그리고 더 민첩한 개발 주기를 실현합니다.

이타스 ASCMO 제품 모델: 작업에 맞춤 설계

기능적으로 확장 가능한 ASCMO 애드온인 ASCMO-STATIC, ASCMO-DYNAMIC, ASCMO-MOCA의 세 가지 주요 제품인 ASCMO DESK를 기본으로 한 ASCMO 제품 모델을 시각화한 인포그래픽입니다.
이타스 ASCMO 제품군은 기본 제품인 이타스 ASCMO-DESK를 비롯하여 세 가지 주요 제품인 이타스 ASCMO-STATIC, 이타스 ASCMO-DYNAMIC, 이타스 ASCMO-MOCA로 구성됩니다. 애드온을 통해 특정 작업을 위한 기능을 확장할 수 있습니다.

이타스 ASCMO 제품군

진단 노트북을 무릎 위에 놓고 차에 앉아 있는 엔지니어의 이미지

가상 ECU 캘리브레이션

이타스 ASCMO는 전 세계 내연기관 개발 및 캘리브레이션 분야에서 입지를 다져왔습니다. 물론 이타스 ASCMO는 전기차 파워트레인 시스템의 사용 케이스도 지원합니다. 글로벌 엔진 효율 모델부터 열 부품 모델에 이르기까지, 데이터를 효율적으로 활용한 정확한 모델링은 파워트레인 시스템의 유형에 관계없이 정적 및 과도 상태 시스템 동작 모두에 큰 이점을 제공합니다.

혼다 R&D: ETAS ASCMO를 이용한 연료전지 스택 출력 예측

플립차트에서 무언가를 발표하는 여성

혼다 R&D: ETAS ASCMO를 이용한 연료전지 스택 출력 예측

혼다 R&D 부서는 짧은 계산 시간 내에 연료전지 스택의 성능과 스택 각 부분의 온도 및 압력을 예측할 수 있는 모델을 생성하기 위해 이타스 ASCMO를 사용했습니다. 혼다의 엔지니어들은 이타스 ASCMO의 가우시안 프로세스 회귀를 사용하여 모든 제어 매개변수를 고려해 연료전지 스택 성능을 최적화했으며, 이타스의 INCA-FLOW를 사용하여 테스트 프로세스를 자동화했습니다. 그 결과, 고객사인 혼다는 총출력을 6% 향상시키는 성과를 거두었습니다.

이타스 ASCMO 애드온: 가능성 발견하기

ETAS ASCMO의 기능은 add-on을 사용하여 특정 작업에 대해 확장할 수 있습니다. 정적 입력값을 기반으로 시그널 트레이스를 모델링하거나, 엔진 제어 변수를 최적화하거나, 다양한 애플리케이션에 맞게 모델을 내보내는 등 add-on을 사용하면 목적에 맞게 ETAS ASCMO를 유연하게 조정할 수 있습니다.

이타스 ASCMO 애드온을 통해 특정 기능을 도구에 추가할 수 있습니다. 정적 입력을 기반으로 신호 궤적을 모델링하거나, 엔진 제어 변수를 최적화하거나, 다양한 애플리케이션을 위해 모델을 내보내는 등 애드온을 사용하여 ASCMO를 다양한 목적에 맞게 유연하게 조정할 수 있습니다. 추가적인 가능성을 탐색해 보십시오.
다양한 ETAS ASCMO add-ons, 함께 사용할 수 있는 ETAS ASCMO 제품 모듈

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스마트폰, 이메일 아이콘 및 노트북을 사용하는 사람들의 일러스트레이션

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