自動車試験システム専用HP


概 要

 

ORANGE Navigator

 

ORANGE Navigator はガソリンエンジンやディーゼルエンジンの適合試験運転スケジュールを作成・実行するアプリケーションです。
自動運転に必要な計測値の監視状況や外部機器の制御設定など、実験計画に関連づけた条件を設定することができます。
運転スケジュール、実験計画法(DOE)で実験デザインを作成することができるため、実験計画ツールとしても利用できます。

 

ORANGE Optimizer

 

ORANGE Optimizer は収集データを基に応答曲面法で最適なECUマップを作成することができます。3種類のモデル化手法、8種類の最適化手法を用意しています。
モデル化手法では「LOLIMOTモデル」が搭載され、多項式モデルではうまく当てはめられなかった計測項目(スモークなど)について、精度の高いモデリングができます。
また最適化手法に走行シミュレーションが加わり、走行モード試験に合ったECUマップを作成することができます。その時々に合ったアプローチで最適化を行えるため、効率よくECUマップを作成することができます。
作成したECUマップはASAM-MCD-3MCによりECUモニタに転送することができます。

ORANGE SYSTEM


Orange Navigator

特長

特長

  • 運転スケジュールと実験計画を統合管理

  • FAMSシステムと連携することにより、運転パターンを順次出力可能

  • 各種実験計画法(DOE)をサポートし、高次元(最大20次元)の適合試験の計画を実現

  • 試験フローに沿った簡単操作で複雑な適合試験が可能

  • ECUパラメータの限界点探索機能、および境界内計画を装備

  • 限界点探索にいくつか手法を用意し、目的にあった効率の良い限界探索実験を行うことが可能


操作の流れ

操作の流れ

プロジェクトを管理する

適合運転の試験条件を、プロジェクトで管理します。
・操作モード設定
・ベンチ接続の設定
・ECUモニタの設定
・各種諸元の設定
・処理プログラムの作成

運転スケジュールの設定をする

運転および計測を実行するためのスケジュール条件を設定します。

・運転/計測実行に必要な制御条件を設定
Large Blockでダイナモ、スロットルの制御を設定
Small Blockで各種実験計画法を用いてECUパラメータの変更と計測を設定
Extra Blockでより細かなスィープ計測を設定

・各種実験計画法(DOE)において実験計画を作成

・数値データやグラフの表示により実験計画結果を評価

運転を実行する
試験の開始から終了まで実行します。
実行中の試験および計測データは、モニタ部品やログによりリアルタイムに確認することができます。

ECU最適化システム

運転結果を確認する
試験結果は、モニタ部品やログにより確認することができます。

・計算されたデータファイルは、プロジェクト毎に管理されます。

・データをテーブル形式・グラフ形式(2D・3D・散布行列)で表現することが可能


新機能

新機能

逐次限界点探索機能
従来の限界点探索と比較して、探索時間が短縮されるとともに、より広い領域を探索することができます。

従来の限界点探索では、探索前に限界点方向をあらかじめ決めているため、途中探索結果を有効活用できずに効率の悪い探索となることがあります。

従来の限界点探索

均等な8方向を探索すると領域右上の部分が十分に探索できません。

逐次限界点探索

従来の限界点探索運転に比べ、少ない探索方向で領域を広く探索でき、限界点探索時間を短縮できます。

9パラメータ、100方向探索の場合、約30分の短縮を実現

仮想照度評価
仮想照度評価を用いることで、点数が異なる計画や、異なる手法による実験計画結果の比較が可能になります。

仮想照度評価

D効率の場合、点数が多いと、
点が固まった計画の方が高く評価され、
点数が多くなると評価値が低下することになります。

そのため均一に計測点を割り当てても、
良い評価値になるとは限りません。

仮想限度評価

仮想限度評価とは・・・・

実験点を光源に見立て、領域内の「最も暗い部分」が明るい程良い計画と評価します。

D効率では、点数が増えても評価値が悪くなる場合がありますが、仮想照度評価では光源(計画点数)が増えれば領域内が明るくなり、評価値が上がるため、定量的に評価することができます。

仮想照度評価を用いることにより、
実験しながら1点づつ計画点を追加することができます。


Orange Optimizer
特長

特長

  • 最大10目的までの多目的最適化が可能

  • グローバル最適化、滑らかなECUマップ探索が可能

  • 高次元(最大20次元)境界内最適化を実現

  • 走行シミュレーション最適化に汎用運転パターンを反映


操作の流れ

操作の流れ

モデルを作成する

収集データを基に近似または補間によって応答曲面モデルを作成することができます。
3種類の手法を基にモデル化を行うことができます。

高次多項式モデル 高次多項式

多項式近似によってモデルの作成を行う手法です。
物理現象に合わせて最大5次までのモデルを作成できます。


 
RBFモデルRBFモデル

局在化したガウス関数の重ね合わせにより任意関数の補間を行う手法です。
他の近似モデルでは適用できないような、多峰性のある応答に対しても適用できます。


 
LOLIMOTモデルLOLIMOTモデル

設計変数領域を小領域に自動で分割し、領域毎に一次式で近似します。
分割領域間をなめらかに接続して、領域全体を近似します。
多項式モデルやRBFモデルが適用しにくい、あまり滑らかでない応答曲面にも適用できます。

モデルの評価

作成したモデルの確認は、3種類の画面(残差診断プロット・応答曲面グラフ・サマリー表示)を用意しており、作成したモデルの評価ができます。

残差診断プロット

 残差診断プロット

最適化を行う

目的とする応答値を近似式によりモデル化し、その極値を求めることにより実現しています。最適化手法は、単一目的最適化と多目的最適化を搭載しております。

多目的トレードオフ分析ツール

パレート散布グラフやパラレルグラフなど、多目的意思決定の支援機能が充実しています。多目的最適化問題でトレードオフの関係にある各目的に対して、求められるパレート最適解集合を適切に評価し、選好解の選択を可能にします。

グローバル最適化 

排ガスモード試験では、グループ毎最適値の総和で評価します。この総和の条件が最適化の指標とすることで、グループ毎の最適値を求めることができます。

 
走行シミュレーション最適化

燃費やNOx等の定常達成値マップを使って走行モード試験のシミュレーションを行います。その結果を最適化することによって、モード走行に最適な定常ECUマップを得ることが可能です。


滑らかなECUマップの作成

グローパルパレート解に制約をかけ、運転領域全体の規制を満たしつつ、滑らかなECUマップを作成できます。

 
トレードオフ分析ツール

トレードオフ分析ツール

 
グローバルトレードオフ分析ツール

グローバルトレードオフ分析ツール

 
滑らかなECUマップの探索

滑らかなECUマップの探索

ECUマップを作成する

決定した最適点から任意のメッシュのマップを作成します。作成できるマップの大きさは、最大40X40となります。メッシュ点算出の補間方法は、格子補間、三角メッシュ、AKIMA補間を用意しています。また3Dグラフを使えば直接ECUマップの形状を視覚的に調節できます。
作成したECUマップはASAM-MCD-3MCにより、ECUモニタへ転送できます。

ECUマップエディタ

ECUマップエディタ


新機能

新機能

走行パターンエディタを搭載

任意の車速パターンを入力するだけで、登録済みの諸元データを使用し、エンジン回転速度とトルク指令値の走行シミュレーション用運転パターンに展開することができます。

エンジン回転数負荷領域によって応答変数に影響する設計変数が異なる場合があります

各領域毎に異なる設計変数の設定を行うことで、影響範囲に適した最適化を行うことができます

運転領域毎に設計変数を選択可能

走行パターン設定

特定の回転速度・トルク領域だけを、異なる設計変数で最適化することができるので、効率よく最適化できます。

設計変数 最適化

ORANGE Navigator 仕様

品名 仕様 備考
データインポート仕様 型式:カンマ区切り形式ファイル(.csv)
限界点探索 手法 方向数 概要
固定方法探索 4 or 8 直交4方向、8方向を探索する機能です。
(ステップ探索、スロープ探索に対応しております)
逐次限界点探索 - 探索結果を考慮し、探索方向を柔軟に変えて探索を行うことができます。
(ステップ探索、スロープ探索に対応しております)
境界内計画 手法 設計変数 水準数   概要
任意計画 - - 事前計画 自由に計画点を設定することができます
全因子計画 1~5 3 3水準の全組合せの実験計画ができます
Central-Composite(中心複合計画) 2~20 5 2次の応答局面の近似に適した実験計画ができます

Face-Centerd-Cubic (面心立法格子計画)

2~20 3
Box-Behnken 3~7 3
D最適計画 1~20 2~20 モデルベースの実験計画法で、最大5次までの実験計画ができます。境界モデル内での実験計画にも使用可能です。
ラテン超方格計画 2~20 - 計画点が均等分布ように設計空間を格子状に細かく分割して、交点に計画点を配慮する計画法です。
凸境界衝突計画 2~20 - D最適計画や空間充填計画が困難な条件でも、バウンダリー実験計画が生成できる実験計画法です。
空間充填計画 - - 事前計画
or
逐次実験
計画点が重複しないようできる限り拡散させ2点間の距離を最大、且つ一様に配置する計画です。
境界モデル内でも分散よく計画することができます。
境界モデル 手法 概要
凸包モデル 限界点探索機能によって収集されたデータを使用し、凸包計算により境界モデルを作成します。

ORANGE Optimizer 仕様

品名 仕様 備考
データインポート容量 項目数:最大512
データ点数:最大1000万点
データインポート形式 テキストファイル(.txt)、CSVファイル(.csv)、TSVファイル(.tsv)、Microsoft Excelワークブック(.xls)
モデル 手法 次数 設計変数 概要
多項式モデル 最大5次 最大10 物理現象に合わせて、最大5次までの応答曲面を作成することができます。
RBFモデル - 最大10 ガウス関数を重ね合わせることにより多峰性のある応答曲面を作成することができます。
LOLIMOTモデル - 最大10 最大10変数の設計空間を小領域に分割し、小領域を一次多項式モデルで近似した後に接続することによって、変曲点のある応答曲面を作成することができます。
最適化 ローカル 手法 目的変数 制約変数 概要
  単一目的 1 最大9 1つの目的関数を最小化、または、最大化する最適解を求める手法です
単一GA 1 最大9 単一目的最適化にGAを利用して実行します
目的計画法 トータル10(目的変数は2以上) 複数の目的関数にGAを利用して

NBI法

2 最大8 ライス大学により開発された非線形多目的最適化問題でパレート最適解集合を求める手法です。
多目的GA トータル10 自然淘汰のシミュレーションを多目的最適化問題でパレート最適解集合を求める手法です。
グローバル ∑多目的GA トータル10(目的変数は2以上) ローカルパレート解の中から、最適な解の組合せを求めることができます。
走行シミュレーション トータル10(目的変数は2以上) ローカルパレート解の中から、モード運転のシミュレーション結果が最適になる解の組合せを求めることができます。
グローバル最適値の選択時、ECUマップの滑らかさを指標とした最適値探索が実行できます
ロバスト性 ロバスト性を考慮した最適化が可能です。ロバスト性をモデル化し目的変数に設定することによって、ロバスト性の良い最適解を求めることができます。
ECUマップ ECUマップ作成:最大40 X 40
ECUモニタとの通信機能:ASAM-MCD-3MC準拠
補間手法:格子補間、AKIMA補間、三角メッシュ

製品一覧

項 目 型 名 備 考
ORANGE Navigator 本体 OP-4100  
ORANGE Optimaizer 本体 OP-4200  
ORANGE Optimaizerネットワークライセンス OP-4200N  

動作環境

項 目 仕 様 備 考
OS Microsoft® Windows® XP SP3 または、Windows® Vista、Windows 7 -
CPU Intel® Core 2 Duo 2.3 GHz 以上 -
メモリ 1GB 以上 (Windows® Vista の場合は 2GB 以上)  
ハードディスク 空き容量 1 GB 以上 -
ディスプレイ 1280 x 1024 以上表示可能なもの  

※処理するデータサイズによって、十分なCPU、メモリ、ハードディスクのスペックは異なります

 

*Windows® XP, Microsoft® は、米国 Microsoft Corporation の米国およびその他の国における登録商標または商標です。
*Intel®,Pentium® は米国 Intel Corporation の米国及びその他の国における登録商標です。

お見積り、ご注文は 最寄の弊社営業所にお問合せ下さい。

Revised: 2013/04/15



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