少ないデータで、より早いキャリブレーションを

Secondmind for Calibrationによって、エンジニアは付加価値の高い制御設計と、複雑なシステムの性能最適化をより効率的に行えるようになります。短時間で高精度のキャリブレーションマップが作成でき、かつ台数が限られ自由に使うことが難しいプロトタイプ使用時間を削減します。

  • カスタマイズが容易で高度に自動化したインテリジェントな実験計画(DoE)と、正確な自動モデリングと最適化により、キャリブレーションの工数を削減
  • ユーザーが設定した制約条件に基づいて、制御パラメータを自動最適化

主要機能

  • 内燃機関(ICE)などノイズの多いシステムや、電気モーターなどの低ノイズなシステムにも対応できる柔軟なモデリング
  • データ数や変数の次元数の多少、多峰性や非線形特性の有無を問わず、あらゆるデータをモデリング
  • Multi-Fidelityモデリングにより、シミュレーションと実機のデータを組み合わせたキャリブレーション
  • ユーザーが定義する制約条件の範囲内で、パラメータを最適化
  • テストベンチでモーターのキャリブレーションを効率的に行うため、高度なモーター温度制御アルゴリズムを実装
  • 応答が遅く、制御が難しい制御変数のデータ収集を、効率的に行うアルゴリズムを実装
  • 各予測値には信頼性指標を提供
  • キャリブレーションマップのスムージング機能を実装
  • 説明可能な結果や測定点のカバレッジ指標を提供する、直感的なユーザーインターフェース
  • 最適化した制御変数のモデルのダウンロード機能により、ユーザーが更に分析や可視化を行うことが可能

効果

80%
高精度モデルの作成に必要なデータの削減量
50%
最適なキャリブレーションプロファイル作成までの工数削減量
40%
キャリブレーションに用いる高価なプロトタイプ専有時間の削減

Secondmindの Active Learning技術の導入により、キャリブレーション工程の自動化が期待でき、その領域で2倍以上の効率化効果を見込んでいます。

中井 英二
マツダ株式会社 パワートレイン開発・技術研究所担当 執行役員
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アプリケーション

Secondmind for Calibrationは、以下のようなシステムのキャリブレーションに対応します。

  • モーター・インバーター
  • ガソリンエンジン
  • ディーゼルエンジン
  • 燃料電池
  • バッテリー管理システム
  • ADAS
  • ステアリング
  • ドライバビリティ
  • シャーシ

適用例

モーター+インバーターキャリブレーション

高度なモーター温度予測と制御を行い、キャリブレーション時間を短縮

エンジンキャリブレーション

高精度なキャリブレーションマップを短期間に作成
Optimization Engine
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