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ASCMO

Datenbasierte Modellierung und modellbasierte Kalibrierung

Bild eines Laptops mit Übersicht über die ASCMO-Produktfamilie

ETAS ASCMO ist eine Lösung für die datenbasierte Systemmodellierung und -optimierung. Durch den Einsatz fortschrittlicher KI-Methoden aus dem Bereich des maschinellen Lernens ermöglicht ASCMO die genaue Modellierung, Analyse und Optimierung des Verhaltens komplexer Systeme auf der Grundlage einer kleinen Menge von Messdaten.

Ihre Vorteile

Verbesserte Effizienz und Genauigkeit

Präzisere Einstellungen der Kontrollsysteme und weniger Kalibrierungsaufwand.

Erweiterte Optimierungsmöglichkeiten

Optimale Leistungscharakteristika für Automobilsysteme, Management von Zielkonflikten.

Geringere Entwicklungszeit und -kosten

Effektivere und schlankere Prozesse, schnellere Iterationen und agilere Entwicklungszyklen.

ASCMO-Produktmodell: Maßgeschneidert für Ihre Arbeit

Infografik zur Visualisierung des ASCMO-Produktmodells mit ASCMO DESK als Basis für die drei Hauptprodukte ASCMO-STATIC, ASCMO-DYNAMIC und ASCMO-MOCA, die durch ASCMO-Add-ons funktional erweitert werden können.
Die ASCMO-Familie besteht aus dem Basisprodukt ASCMO-DESK sowie den drei Hauptprodukten ASCMO-STATIC, ASCMO-DYNAMIC und ASCMO-MOCA. Mit Add-ons können die Funktionalitäten für spezifische Aufgabenstellungen erweitert werden.

ASCMO-Produktfamilie

Bild eines Ingenieurs, der in einem Auto sitzt, mit einem Diagnose-Laptop auf seinen Knien

Virtuelle ECU-Kalibrierung

ASCMO wird weltweit in der Entwicklung und Kalibrierung von Verbrennungsmotoren eingesetzt, unterstützt aber natürlich auch Anwendungsfälle in elektrischen Fahrzeug-Antriebsstrangsystemen. Von globalen Motorwirkungsgradmodellen bis hin zu thermischen Komponentenmodellen ist eine genaue Modellierung mit effizienter Datennutzung sowohl für stationäre als auch transiente Systemverhalten von großem Nutzen - unabhängig von der Art des Antriebssystems.

Frau präsentiert etwas an einem Flipchart

Honda Research & Development: Leistungsvorhersage für Brennstoffzellenstacks mit ASCMO

Die Forschungs- und Entwicklungsabteilung von Honda nutzte ASCMO, um ein Modell zu erstellen, das die Leistung des Brennstoffzellenstacks sowie die Temperatur und den Druck in den verschiedenen Teilen des Stacks in kurzer Rechenzeit vorhersagen kann. Mit Hilfe der Gaußschen Prozessregression in ASCMO optimierten die Honda-Ingenieurinnen und Ingenieure die Leistung des Brennstoffzellenstacks unter Berücksichtigung aller Kontrollparameter und automatisierten den Testprozess mit INCA-FLOW von ETAS. Als Ergebnis erzielte unser Kunde Honda eine Steigerung der Bruttoleistung um 6%.

ASCMO Add-ons: Entdecken Sie die Möglichkeiten

Mit ASCMO Add-ons können Sie das Tool um spezifische Funktionalitäten erweitern. Ob Modellierung von Signalverläufen auf Basis statischer Eingänge, Optimierung von Motorsteuerungsvariablen oder Export Ihrer Modelle für verschiedene Anwendungen - mit den Add-ons können Sie ASCMO flexibel anpassen. Entdecken Sie die zusätzlichen Möglichkeiten.

Tabelle, die die verschiedenen ASCMO-Add-ons auflistet und zeigt, mit welchen ASCMO-Produktmodulen sie verwendet werden können.
Tabelle, die die verschiedenen ASCMO-Add-ons auflistet und zeigt, mit welchen ASCMO-Produktmodulen sie verwendet werden können.

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