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ASCMO

データに基づくモデリングとモデルに基づくキャリブレーション

ASCMO製品ファミリーの概要が記載されたノートパソコンの画像

ETAS ASCMOは、データベースのシステムモデリングと最適化のためのソリューションです。ASCMOは、機械学習分野の高度なAI手法を用いることで、複雑なシステムの挙動を、少数の計測データに基づいて正確にモデル化、分析、最適化することができます。

お客様のメリット

効率と精度の向上

制御システムのより正確な調整と、必要な校正リソースの削減。

最適化機能の強化

自動車システムの最適性能特性、相反する目標の管理。

開発時間とコストの削減

より効果的で合理化されたプロセス、より迅速な反復、よりアジャイルな開発サイクル。

ASCMO製品モデル:お客様の業務に合わせたオーダーメイド

ASCMO DESKをベースに、ASCMO-STATIC、ASCMO-DYNAMIC、ASCMO-MOCAの3つの主要製品を機能的に拡張できるASCMOアドオンを加えたASCMO製品モデルをビジュアル化したインフォグラフィック。
ASCMOファミリーは、基本製品ASCMO-DESK、3つの主要製品ASCMO-STATIC、ASCMO-DYNAMIC、ASCMO-MOCAで構成されています。アドオンにより、特定のタスクのために機能を拡張することができます。

ASCMO製品ファミリー

膝の上に診断用ノートパソコンを置いて車に座るエンジニアのイメージ

バーチャルECU適合

ASCMOは燃焼エンジンの開発と適合において世界的な足跡を残している。しかし当然ながら、ASCMOは電気自動車パワートレインシステムのユースケースもサポートしています。グローバルなエンジン効率モデルから熱コンポーネントモデルまで、データを効率的に利用した正確なモデリングは、パワートレインシステムの種類に関係なく、定常状態と過渡状態の両方のシステム挙動に大きなメリットをもたらします。

フリップチャートで何かを発表する女性

ホンダ研究開発:ASCMOによる燃料電池スタックの出力予測

ホンダの研究開発部門は、ASCMOを使用して、燃料電池スタックの性能だけでなく、スタックの各部分の温度と圧力を短時間で予測できるモデルを作成しました。ホンダのエンジニアは、ASCMOのガウス過程回帰を使用して、すべての制御パラメータを考慮して燃料電池スタックの性能を最適化し、ETASのINCA-FLOWを使用してテストプロセスを自動化しました。その結果、顧客であるホンダは総出力を6%向上させることに成功しました。

ASCMOアドオン:可能性の発見

ASCMOアドオンを使用すると、特定の機能によってツールを拡張できます。静的入力に基づく信号トレースのモデリング、エンジン制御変数の最適化、または異なるアプリケーションのためのモデルのエクスポートなど、アドオンを使用することで、ASCMOを様々な目的に柔軟に適応させることができます。さらなる可能性を探求してください。

さまざまなASCMOアドオンのリストと、どのASCMO製品モジュールと一緒に使用できるかを示した表。
様々なASCMOアドオンのリストと、どのASCMO製品モジュールと一緒に使用できるかを示した表。

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