用户故事

马自达加速SKYACTIV技术的下一代发动机开发

挑战

优化SKYACTIV发动机的效率,同时满足全球严格的排放标准

解决方案

使用Si金宝appmulink和基于模型的校准工具箱来加速生成和开发最佳校准设置、ecu嵌入式模型和用于HIL仿真的发动机模型

结果

  • 发动机校准工作量最小化
  • 模型复杂度降低了一半
  • 模型精度提高

“基于模型的校准工具箱不仅使我们能够确定SKYACTIV-D发动机的最佳校准设置,还大大减少了所需的工程工作。它生成的模型加速了控制逻辑的开发,提供了有价值的见解,并使尝试新想法变得容易。”

原田信吾,马自达
马自达的SKYACTIV-D引擎。

SKYACTIV TECHNOLOGY发动机的开发使马自达能够将不依赖于小型化和稀薄燃烧的节油柴油和汽油发动机商业化。SKYACTIV-G是世界上首款用于量产车辆的汽油发动机,压缩比达到14.0:1,效率和扭矩提高15%。其柴油发动机SKYACTIV-D具有世界上最低的柴油发动机压缩比,使其在满足严格的排气法规(包括日本的6欧元和汽车尾气法规)的同时,可以提高20%的燃油效率,而无需使用昂贵的尾气后处理技术来减少氮氧化物(NOx)排放。

马自达工程师依赖MATLAB®,仿金宝app真软件®,以及基于模型的校准工具箱用于发动机控制器的设计,验证和校准。

马自达副经理Shingo Harada表示:“SKYACTIV发动机采用了先进的硬件,可以提供更大的扭矩,提高燃油经济性。“基于模型的校准工具箱帮助我们利用这些进步,比手动的、基于电子表格的校准方法获得更好的燃油效率和更低的废气排放。”

显示减少的图
随着最大气缸压力(Pmax)模型精度的提高,显示参数数量减少的图表。

挑战

随着马自达发动机变得越来越复杂,使用传统方法找到最佳校准设置变得越来越困难。原田说:“用电子表格和测试单元进行试验和错误需要大量的实验室时间,因此很难满足交付计划。”“更重要的是,即使是经验丰富的校准工程师,也很难在五个或更多维度的搜索空间中找到最优解,所以我们永远无法确定我们已经找到了最佳的可能设置。”

马自达希望降低SKYACTIV-D的压缩比,以最大限度地减少烟尘和氮氧化物排放。为了实现这一目标和其他设计目标,工程师们需要可嵌入ecu的最大气缸压力和排气温度统计模型。这些模型的初始版本每个都有40个参数,太复杂了,无法在ECU上运行。马自达需要在不牺牲精度的前提下降低模型的复杂性。

解决方案

马自达使用Simuli金宝appnk和基于模型的校准工具箱来定义测试计划,开发统计模型,并为SKYACTIV-D发动机生成最佳校准。他们使用相同的产品为SKYACTIV-下载188bet金宝搏G开发统计模型,并对发动机控制逻辑进行硬件在环(HIL)模拟。

马自达利用基于模型的校准工具箱,在实验设计的基础上,设计了SKYACTIV-D发动机的优化测试方案。该计划只包括表征发动机性能和排放响应所需的测试点,最大限度地减少测试时间。

在测试单元上进行测试后,工程师使用基于模型的校准工具箱导入测量数据,并开发发动机响应的统计模型。

使用基于模型的校准工具箱中的校准生成(CAGE)工具和内部开发的基于MATLAB的优化接口,团队从发动机模型生成了最佳校准。

为了为仿真、优化和嵌入式模型评估定义一个真实的操作区域,他们使用基于模型的校准工具箱创建了一个边界模型。

通过基于模型的校准工具箱,马自达工程师生成了可嵌入的模型,包括生产SKYACTIV-D ECU上使用的最大气缸压力模型。

对于同一个ECU,他们生成的喷射燃料总质量是多个操作点变量的函数。该模型与基于模型的校准工具箱生成的排气温度模型一起使用,以提高燃料质量模型的可靠性和性能。

SKYACTIV-D发动机符合严格的欧洲和日本排放标准,并安装在生产车辆上,包括马自达CX-5。

开发SKYACTIV-G发动机的工程师使用基于模型的校准工具箱开发了一个统计发动机油耗模型。他们将该模型导出到Simulink中,用于发动机控制逻辑金宝app的开发、调试和HIL仿真。该模型被重新用于自动变速器燃油消耗模拟,进一步减少了模型开发的工作量。

结果

  • 发动机校准工作量最小化.原田说:“使用传统方法,在校准新发动机时获得数据需要大量的测试。“使用基于模型的校准工具箱,我们重用现有数据并模拟响应,这使我们能够最大限度地减少获取测试数据的工作量和测试单元的使用。”

  • 模型复杂度降低了一半.“我们最初的嵌入式最大气缸压力模型有38个参数。使用基于模型的校准工具箱,我们将这个数字减少到20,这反过来又减少了CPU的负载,”Harada指出。“同样,该工具箱使我们能够将废气温度模型中的参数数量从大约40个减少到20个,同时保持相同的精度水平。”

  • 模型精度提高.Harada说:“使用基于模型的校准工具箱创建的边界模型,我们提高了烟雾模型的精度,并将其均方根误差(RMSE)降低了80%。”

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