吸気系質量流量センサ変動の予測手法の開発
Study of Prediction Method for Mass Air Flow Sensor Fluctuation
- 提供方法
- 本サイト上にてダウンロード・閲覧可
- 形態
- 価格
- 一般価格(税込):¥1,100 会員価格(税込):¥880
- 文献番号
- 20215315
- 文献・情報種別
- 学術講演会予稿集(春)
No.70-21
- 掲載ページ
- 1-6(Total 6 p)
- 発行年月
- 2021年 5月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 日本語
- イベント
- 2021年春季大会【オンライン開催】
書誌事項
著者 | 1) 小松 洋輔, 2) 柴田 隆文, 3) 石田 孝一 |
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著者(英) | 1) Yosuke Komatsu, 2) Takafumi Shibata, 3) Koichi Ishida |
勤務先 | 1) マーレフィルターシステムズ, 2) マーレフィルターシステムズ, 3) マーレフィルターシステムズ |
勤務先(英) | 1) MAHLE Filter Systems Japan, 2) MAHLE Filter Systems Japan, 3) MAHLE Filter Systems Japan |
抄録 | 近年,燃費向上や排出ガス規制強化により,エンジン吸入空気量の正確なセンシングが重要になっている.本研究では,自動車吸気系の質量流量センサ(MAFs)の出力特性を予測するプロセスを構築するため,最適化手法,ニューラルネットワーク,RANSアルゴリズムを用いたシミュレーションを実施した.その結果,MAF出力の変動特性を予測できた. |
抄録(英) | Accurate sensing of engine intake air volume has become important in recent years due to improvements in fuel efficiency and the exhaust gas regulations. In this study, simulation using optimization method, neural network, and RANS algorithm was carried out to construct the process, which predicts the output characteristics of the mass air flow sensor (MAFs) of the automobile intake system. As a result, the MAF output characteristics could be predicted. 翻訳 |