“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量。它生成的模型加速了控制逻辑开发，提供了有价值的见解，并使尝试新想法变得容易。”
马自达新谷原田
SKYACTIV技术的发动机开发使马自达能够将燃油效率高的柴油和汽油发动机商业化，而不依赖于缩小尺寸和稀薄燃烧。SKYACTIV-G是世界上第一个用于量产汽车的汽油发动机，其压缩比达到14.0:1，从而使效率和扭矩增加15%。其柴油版本SKYACTIV-D拥有世界上最低的柴油发动机压缩比，使其在满足严格的尾气排放规定(包括欧洲6号标准和日本的汽车尾气排放规定)的同时，燃油效率提高了20%，而无需使用成本高昂的尾气后处理，以减少氮氧化物(NOx)排放。
马自达的工程师们依靠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。
马自达副经理原田真果(Shingo Harada)表示:“SKYACTIV发动机集成了先进的硬件，可以提供更大的扭矩，并提高燃油经济性。“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尾气排放。”
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。“使用电子表格和测试单元进行反复试验需要大量的实验室时间，因此很难满足交付计划，”Harada说。“更重要的是，即使对于经验丰富的校准工程师来说，在五维或更多维的搜索空间中找到最佳解决方案也很困难，因此我们无法确定是否找到了最佳设置。”
马自达希望降低SKYACTIV-D的压缩比，以最大限度地减少烟尘和NOx排放。为了实现这一目标和其他设计目标，工程师们需要ECU可嵌入的最大气缸压力和废气温度统计模型。这些模型的初始版本各有40个参数，过于复杂，无法在ECU上运行。Mazda需要在不牺牲准确性的情况下降低模型复杂性。
马自达使用Simuli金宝appnk和基于模型的校准工具箱为SKYACTIV-D发动机定义测试计划、开发统计模型和生成最佳校准。他们使用相同的产品为SKYACTIV-G开发统计模型，并执行发动机控制逻辑的硬件在环（HIL）模拟。下载188bet金宝搏
马自达在实验设计的基础上，利用基于模型的校准工具箱设计了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，从而最大限度地缩短测试时间。
在测试单元进行测试后，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的优化界面，团队从发动机模型生成最佳校准。
为了定义模拟、优化和嵌入式模型评估的实际操作区域，他们使用基于模型的校准工具箱创建边界模型。
通过使用基于模型的校准工具箱，马自达工程师生成了嵌入式模型，包括生产中skyactid ECU使用的最大气缸压力模型。
对于同一个ECU，它们产生了注入燃料的总质量作为多个操作点变量的函数。该模型与model - based Calibration Toolbox生成的排气温度模型一起使用，以提高燃油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。
在SKYACTIV-G发动机上工作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的开发、调试和半实物仿真。该模型在自动变速器油耗仿真中重复使用，进一步简化简化模型开发工作。金宝app
发动机标定工作量减至最低“使用传统方法，在校准新发动机时获取数据需要进行大量测试，”Harada说。“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，这使我们能够最小化获取测试数据的工作量和测试单元的使用。”
模型复杂度减半“我们最初的嵌入式最大气缸压力模型有38个参数。通过基于模型的校准工具箱，我们将这个数字减少到20个，这反过来又减少了CPU上的负载，”Harada指出。“同样，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:“使用基于模型校准工具箱创建的边界模型，我们提高了烟雾模型的准确性，并将其均方根误差(RMSE)降低了80%。”
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