ETAS ASCMO
데이터 기반 모델링 및 모델 기반 캘리브레이션
ETAS ASCMO는 데이터 기반 시스템 모델링 및 최적화를 위한 솔루션입니다. 머신러닝 분야의 고급 AI 방법을 사용하는 ETAS ASCMO를 통해 적은 양의 측정 데이터를 기반으로 복잡한 시스템의 동작을 정확하게 모델링, 분석 및 최적화할 수 있습니다.
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.
ETAS ASCMO 제품 모델: 작업에 맞춤 설계
가상 ECU 캘리브레이션
ETAS ASCMO는 전 세계 내연기관 개발 및 캘리브레이션 분야에서 입지를 다져왔습니다. 물론 ETAS 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.
ETAS 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.
Knowledge Base
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