Setembro 2023 vol. 10 num. 1 - XXX Simpósio Internacional de Engenharia Automotiva

Trabalho completo - Open Access.

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Modelagem, simulação e otimização de aquecimento de catalisador

Catalyst heating modeling , simulation and optimization

RUIZ, Rodrigo Peralta Moraes ; MAIA, Breno Felippe Coimbra ; PELISSER, André ; CARVALHO, João Vitor Carrilho Soares de ; GODOY, André Menegon ; BERTOLUCCI FILHO, Rosalvo ; VICENTE, Fabrício Tenório ;

Trabalho completo:

A engenharia de desenvolvimento de produtos para controle de emissões tornou-se competitiva e complexa, principalmente devido à evolução contínua da legislação. O domínio das técnicas de aquecimento de catalisadores é crucial para o controle de emissões veiculares. Entretanto, entender qual estratégia de aquecimento promove o menor nível de emissões é complexo em proporção ao número de variáveis a serem exploradas, tornando a busca pelo ponto ótimo um verdadeiro desafio para montadoras e sistemistas. Este trabalho visa desenvolver uma metodologia de aquecimento de catalisador baseada em modelos, que auxilie na descoberta e compreensão de possíveis pontos ótimos de operação ainda não explorados no que diz respeito ao compromisso entre níveis de emissão e vibrações de marcha lenta do motor. Um modelo de Machine Learning foi desenvolvido e validado com base em dados reais de aquecimento do catalisador, produzidos por um sistema de partida automática que interage com os parâmetros de calibração do motor via Design of Experiment (DoE). Os resultados da simulação permitiram otimizações através de um método analítico e eficiente. Este método permite uma entrega de resultados de qualidade em um curto período de tempo e possibilita a busca de novos horizontes em aquecimento de catalisador

Trabalho completo:

The product development engineering for emission control has become competitive and complex, mainly due to the continuous evolution of the legislation. The catalyst heating techniques domain is crucial for vehicle emission control. However, understanding which heating strategy promotes the lowest level of emissions is complex in proportion to the number of variables to be explored, making the search for the optimal point a real challenge for automakers and systemists. This work aims to develop a model-based catalyst heating methodology, which helps in the discovery and understanding of possible optimal operating points not explored yet regarding the compromise between emission levels and engine idle speed vibrations. A Machine Learning model was developed and validated based on real catalyst heating data, produced by an automatic starting system that interacts with the engine calibration parameters via Design of Experiment (DoE). The simulation results enabled optimizations through an efficient and analytical method. This method allows a quality delivery of results in a short period of time and enables the search for new horizons on catalyst heating strategies.

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DOI: 10.5151/simea2023-PAP13

Referências bibliográficas
  • [1] " Alexandre Esteves, Alexandre Kawamoto, André
  • [2] Pelisser, Davi Carmelutti. “Automated in-vehicle engine
  • [3] calibration to optimize emissions levels using machine
  • [4] learning” – SIMEA 2021. São Paulo.
  • [5] [2] Cambustion. HFR500 Fast Response FID Hydrocarbon
  • [6] Measurement System – User Manual version 2.9.
  • [7] [3] ETAS GmbH. ETAS ASCMO Static V5.2 - User’s
  • [8] Guide, 201
  • [9] [4] Alan Oppenheim, Alan Wilsky. Signals and Systems:
  • [10] Second Edition. Prentice Hall, New Jersey.
  • [11] [5] Rasmussen, C. E. and C. K. I Williams (2006).
  • [12] Gaussian Process for Machine Learning. MIT Press.
  • [13] [6] Bishop, C. M (2006). Pattern Recognition and Machine
  • [14] Learning. Springer.
  • [15] [7] SIEMENS. Root Mean Square (RMS) Overall Level.
  • [16] August 2019.
  • [17] https://community.sw.siemens.com/s/article/root-meansquare-rms-and-overall-level"
Como citar:

RUIZ, Rodrigo Peralta Moraes; MAIA, Breno Felippe Coimbra; PELISSER, André; CARVALHO, João Vitor Carrilho Soares de; GODOY, André Menegon; BERTOLUCCI FILHO, Rosalvo; VICENTE, Fabrício Tenório; "Modelagem, simulação e otimização de aquecimento de catalisador", p. 58-68 . In: Anais do XXX Simpósio Internacional de Engenharia Automotiva . São Paulo: Blucher, 2023.
ISSN 2357-7592, DOI 10.5151/simea2023-PAP13

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