事例） ＭＩＬＳ： 駆動力制御 ∼ ZOOM-ZOOMな加速フィール 以上の制御によって最も効率が良い領域を使った、 ZOOM-ZOOMな走りが実現できた Best BSF C 130 120 w/o "Optimized Fuel Consumption Control" 110 w/ "Optimized Fuel Consumption Control" 110 0 360 0 340 0 320 0 300 0 280 0 260 0 10 240 0 20 220 0 30 200 0 360 0 340 0 320 0 300 0 280 0 260 0 240 0 220 0 200 0 180 0 160 0 140 0 120 0 100 0 20 40 180 0 30 50 160 0 40 60 140 0 50 70 120 0 60 80 100 0 70 90 800 Engine Torque[Nm] 80 10 120 100 90 800 Engine Torque[Nm] 100 130 0 800 1200 1600 2000 2400 2800 Engine Speed[rpm] 3200 3600 800 1200 1600 2000 2400 2800 3200 3600 Engine Speed[rpm] 36 モデルベース開発のプロセス 試作無しに、 どんどん技術開発を進める 技術開発 システム開発 → モデルで目標カスケード Rapid-ECU V字開発プロセス PTシステム 設計検証 構想設計用 制御系 設計検証 MILS 出図前に徹底的に モデルで動作検証 MILS 納入前に徹底的に モデルで動作検証 全体 システム確認 MBC モデルベース キャリブレーション キャリブレの短期化 HILS 試作仕様提示 試作検証 試作品の一発動作 37 事例） ＨＩＬＳ：エンジン制御＋ＡＴ制御 の総合テスト 設計検証の「最後の砦」として、 PCMの確認作業が、実機エンジンに繋ぐ前の工程=HILS検証へシフト 全制御と仮想車両がつながって、総合自動テスト テストモデル ドライバー モデル 車両モデル 解析 BRAKE SHIFT アクセル 加速度 エンジン トランス ミッション 車両 自動評価 モデル 車速 路面 モデル エンジン 制御 AT制御 38 事例） ＨＩＬＳ：エンジン制御＋ＡＴ制御 の総合テスト 机上検証 ∼スムースな走り であるかどうか？ 環境ばらつき、特性ばらつき、操作ばらつき、、、 膨大な組み合わせテストを自動実行∼自動評価 プラス方向のG変動 0 マイナス方向のG変動 OPE.03V OPE.030 OPE.02Y OPE.02W OPE.022 OPE.020 OPE.01Y OPE.01W OPE.01A OPE.011 OPE.013 G変動 (MAX/MIN ) テスト種類 39 モデルベース開発のプロセス 試作無しに、 どんどん技術開発を進める 技術開発 システム開発 → モデルで目標カスケード Rapid-ECU V字開発プロセス PTシステム 設計検証 構想設計用 制御系 設計検証 MILS 出図前に徹底的に モデルで動作検証 MILS 納入前に徹底的に モデルで動作検証 全体 システム確認 MBC モデルベース キャリブレーション キャリブレの短期化 HILS 試作仕様提示 試作検証 試作品の一発動作 40 事例） MBC： モデルベースキャリブレーション キャリブレーションとは 燃焼に影響する多くの制御操作因子を組み合わせて、 トルクや燃費など求められるアウトプットが最適になる制御操作量を決定すること 一番高い山（最適解）は どこにあるか？を探索 （実際には山の形は ３次元で表せないほど複雑） 41 事例） MBC： モデルベースキャリブレーション キャリブレーションは こんなに大変な業務 多くの制御操作因子が燃焼に影響するので、最適解 を探索するには膨大なテストが必要 例）格子30×20＝600点の制御MAPを ｷｬﾘﾌﾞﾚｰｼｮﾝする場合、 約1千万点 の実験計測が必要 ５つの制御操作量 を ７水準ずつ振って最適解を探索するケース 7 × 7 点火時期 燃 費 率 噴射ﾀｲﾐﾝｸﾞ × トルク 燃 費 率 制御MAP 7 燃 費 率 × Ｂ 7 燃 費 率 Vﾀｲﾐﾝｸﾞ ＊＊ 組み合わせテスト数が膨大になる （7×7×7×7×7 ）×600点＝約1千万点 Ｃ A点 × 7 燃 費 率 格子30×20 =600点の制御量 を決める Ａ エンジン回転速度 ＊＊＊ 42 事例） MBC： モデルベースキャリブレーション の手順 境界の決定 境界モデル データ点の決定（DOE） モデル作成に 必要なデータ点を決定する キャリブレーション モデル上で、最適解を探索 データ採取 最低限必要な実機データを採取する モデル化 性能モデル 従来方法よりも ・短期間化 エンジンを 精度良く 再現 ・良い燃費 43 目次 １）はじめに 2） SKYACTIV の技術 3） SKYACTIV を支えたＭＢＤ ４）まとめ 44 まとめ ∼SKYACTIVにおけるＭＢＤ開発の成果 私たちは、開発の上流から下流までＭＢＤを活用しています 技術開発 システム開発 → Rapid-ECU モデルで目標カスケード PTシステム 設計検証 試作無しに、 どんどん技術開発 を進める 構想設計用 MILS 全体 システム確認 納入前に徹底的に モデルで動作検証 制御系 設計検証 MILS 出図前に徹底的に モデルで動作検証 MBC キャリブレの短期化 HILS 試作仕様提示 試作検証 試作品の一発動作 モデル化により、手戻りを防ぎ生産性を上げる効果＝２倍以上 モデル化により、品質を上げる効果＝２倍以上 モデル化により、最適解を求めることできる効果＝無限の価値 45 まとめ ∼ＭＢＤ開発が めざすべきもの MBDなしには、 世界一の技術開発はできない。 マツダは、MBDを開発の中心に据えて、 クルマ開発を進めていきます。 46
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