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ASCMO

모델 기반 캘리브레이션과 데이터 기반 모델링

ASCMO 제품군 개요가 있는 노트북 이미지

이타스 ASCMO 제품군은 데이터 기반 시스템 모델링 및 최적화를 위한 솔루션입니다. 머신러닝 분야의 첨단 AI 방법론을 활용하면 적은 측정 데이터 세트를 기반으로 복잡한 시스템의 동작을 정확하게 모델링하고 분석하고 최적화할 수 있습니다.

이점

효율성 및 정확성 향상

제어 시스템을 더욱 정밀하게 조정하고, 필요한 캘리브레이션 리소스를 줄일 수 있습니다.

최적화 기능 강화

자동차 시스템의 성능 특성을 최적화하고, 상충되는 목표를 관리합니다.

개발 시간 및 비용 절감

더 효과적이고 간소화된 프로세스, 더 신속한 반복, 더 민첩한(agile) 개발 주기를 제공합니다.

ASCMO 제품 모델: 필요에 따른 맞춤 구성

기능적으로 확장 가능한 ASCMO 애드온인 ASCMO-STATIC, ASCMO-DYNAMIC, ASCMO-MOCA의 세 가지 주요 제품인 ASCMO DESK를 기본으로 한 ASCMO 제품 모델을 시각화한 인포그래픽입니다.
ASCMO 제품군은 기본 제품 ASCMO-DESK와 세 가지 주요 제품 ASCMO-STATIC, ASCMO-DYNAMIC, ASCMO-MOCA로 구성됩니다. Add-on을 통해 특정 작업을 위한 기능을 확장할 수 있습니다.

ASCMO 제품군

진단 노트북을 무릎 위에 놓고 차에 앉아 있는 엔지니어의 이미지

가상 ECU 캘리브레이션

ASCMO는 내연기관 개발 및 캘리브레이션 분야에서 세계적 입지를 가지고 있습니다. 또한 전기차 파워트레인 시스템의 유스 케이스도 지원합니다. 전체 엔진 효율 모델부터 온도 구성요소 모델까지 효율적인 데이터 기반의 정확한 모델링은 시스템의 정적 거동과 동적 거동 모두에 큰 이점을 제공합니다.

플립차트에서 무언가를 발표하는 여성

혼다 R&D: ASCMO를 통한 연료전지 스택 출력 예측

혼다 R&D 부서는 ASCMO를 사용하여 짧은 연산(computation) 시간에 연료전지 스택 성능은 물론 스택의 다양한 부분의 온도와 압력을 예측할 수 있는 모델을 만들었습니다. 혼다 엔지니어들은 ASCMO에서 가우스(Gaussian) 프로세스 회귀법을 통해 모든 제어 매개변수를 고려하여 연료전지 스택 성능을 최적화하고, 이타스의 INCA-FLOW로 테스트 프로세스를 자동화했습니다. 그 결과 이타스의 고객인 혼다는 총 출력을 6% 향상시킬 수 있었습니다.

ASCMO Add-ons: ASCMO의 기능 확장

ASCMO의 기능은 add-on을 사용하여 특정 작업에 대해 확장할 수 있습니다. 정적 입력값을 기반으로 시그널 트레이스를 모델링하거나, 엔진 제어 변수를 최적화하거나, 다양한 애플리케이션에 맞게 모델을 내보내는 등 add-on을 사용하면 목적에 맞게 ASCMO를 유연하게 조정할 수 있습니다.

다양한 ASCMO 애드온을 나열하고 함께 사용할 수 있는 ASCMO 제품 모듈을 보여주는 표입니다.
다양한 ASCMO add-ons, 함께 사용할 수 있는 ASCMO 제품 모듈

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