(57)【要約】      （修正有）【課題】ガソリンエンジンまたはディーゼルエンジンのＥＭＳマッピングのためのエンジン仮想試験環境システムを提供する。【解決手段】物理エンジンモデル５０および試験エンジンモデル６０で仮想エンジン４０を生成し、物理エンジンモデル５０および試験エンジンモデル６０に設定した仮想試験条件で仮想試験を実施して性能／燃費／ＥＭの最適データが取得され、最適化された性能、燃費、およびＥＭが実際にマッピングされたエンジンと車両により試験されることにより、実際的に難しい多様な評価条件の検証および規制に適したＥＭＳマッピングの時間と空間自由度を確保する。【選択図】図１
2020034539.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
シミュレーション、現象学的関係式の表現、構成要素の物理的特性の変更、燃焼モデル、ＥＣＵモデル、およびエンジンモデルのいずれか１つでエンジンの実際構造を表現する物理エンジンモデルと、
試験モデル、数学的モデル、モデリング、Ｅｎｇｉｎｅ  ＤｏＥ手法、数学的および統計的手法、および運転範囲のいずれか１つで前記エンジンの実際動作を表現する試験エンジンモデルと、
前記物理エンジンモデルと前記試験エンジンモデルが適用されて前記エンジンを代替する仮想エンジンと、が含まれることを特徴とするエンジン仮想試験環境システム。
【請求項２】
前記物理エンジンモデルは、１−Ｄ  Ｆａｓｔ  Ｒｕｎｎｉｎｇ  ＭｏｄｅｌまたはＭｅａｎ  Ｖａｌｕｅ  Ｅｎｇｉｎｅ  Ｍｏｄｅｌであり、前記試験エンジンモデルは、Ｄａｔａ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  Ｍｏｄｅｌであることを特徴とする請求項１に記載のエンジン仮想試験環境システム。
【請求項３】
前記シミュレーションは、吸気系、排気系、ターボチャージャ、インタークーラ、ＥＧＲシステム、シリンダ、クランクシャフト、吸排気バルブで前記エンジンの全体特性を示し、前記エンジンに対して定常状態（ｓｔｅａｄｙ−ｓｔａｔｅ）および過渡応答（ｔｒａｎｓｉｅｎｔ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ）を表現することを特徴とする請求項１に記載のエンジン仮想試験環境システム。
【請求項４】
前記現象学的関係式の表現は、前記エンジンのシリンダ内部の流動、燃焼、および摩擦に関連する現象を記述することを特徴とする請求項１に記載のエンジン仮想試験環境システム。
【請求項５】
前記燃焼モデルは、前記エンジンの性能、燃費、およびＥＭを予測可能な燃焼率予測結果を生成し、前記ＥＣＵモデルは、燃料噴射圧力、多段噴射回数、燃料噴射時期、燃料噴射量を生成しながらターボチャージャベインおよびＥＧＲバルブの開度を変更し、前記エンジンモデルは、吸気系および排気系に対する物理的特性を同等に維持しながら速やかな実行速度（Ｆａｓｔ  Ｒｕｎｎｉｎｇ）を提供することを特徴とする請求項１に記載のエンジン仮想試験環境システム。
【請求項６】
前記試験モデルは、前記仮想エンジンの基本出力を提供し、前記数学的モデルは、エンジン制御変数の組み合わせに対する出力特性間の相関関係を示し、前記モデリングは、仮想入力の出力に対するモニタリングを提供することを特徴とする請求項１に記載のエンジン仮想試験環境システム。
【請求項７】
前記Ｅｎｇｉｎｅ  ＤｏＥ手法は、入力、出力、および入力変数の変化範囲を提供し、前記数学的および統計的手法は、特定の入力条件に対する出力予測とマッピングの最適化および運転軌跡に対するサイクル累積値の最小化方向を提供することを特徴とする請求項１に記載のエンジン仮想試験環境システム。
【請求項８】
前記運転範囲は、エンジン制御変数の実使用可能範囲を提供することを特徴とする請求項１に記載のエンジン仮想試験環境システム。
【請求項９】
前記仮想エンジンは、コントロールラボ（ＬＡＢ）に適用され、前記コントロールラボは、目標プロファイラ（ｔａｒｇｅｔ  ｐｒｏｆｉｌｅｒ）、ダイナモコントローラ、ＥＭＳ  ＥＣＵ（Ｅｎｇｉｎｅ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）にそれぞれ連携されることを特徴とする請求項１に記載のエンジン仮想試験環境システム。
【請求項１０】
前記目標プロファイラは、任意の指定値適用、保存プロファイル適用、解析プログラム適用のいずれか１つでエンジンダイナモに対する目標速度と目標トルクプロファイルを取得することを特徴とする請求項９に記載のエンジン仮想試験環境システム。
【請求項１１】
前記ダイナモコントローラは、前記目標プロファイラによって前記仮想エンジンを運転および制御しながら、運転モード決定、目標プロファイル設定、仮想エンジン温度および圧力の測定値表示および保存をオートメーション機能として提供することを特徴とする請求項９に記載のエンジン仮想試験環境システム。
【請求項１２】
前記運転モード決定は、エンジンスピードとエンジントルク、エンジンスピードと燃料噴射量、エンジンスピードとアクセルペダル開度、エンジンスピードとＢＭＥＰ（Ｂｒａｋｅ  Ｍｅａｎ  Ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ  Ｐｒｅｓｓｕｒｅ）のいずれか１つで行われることを特徴とする請求項１１に記載のエンジン仮想試験環境システム。
【請求項１３】
前記コントロールラボは、前記物理エンジンモデルと前記試験エンジンモデルを前記ＥＭＳ  ＥＣＵにローディング（ｌｏａｄｉｎｇ）し、前記物理エンジンモデルで前記エンジンに対するハードウェア仕様評価を行い、前記試験エンジンモデルで定常状態と過渡状態および環境条件を評価した後、前記エンジンに対するマッピング結果を導出し、前記導出結果がＲＤＥ（Ｒｅａｌ  Ｄｒｉｖｉｎｇ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ）評価のために実際のエンジンおよび車両に適用されることを特徴とする請求項９に記載のエンジン仮想試験環境システム。
【請求項１４】
前記ＥＭＳ  ＥＣＵは、前記物理エンジンモデルと前記試験エンジンモデルをロード（ｌｏａｄ）してＥＣＵモデルとして立て、前記ＥＣＵモデルには、エンジン回転速度とアクセルペダル開度による前記仮想エンジンの燃料噴射圧力、多段噴射回数、燃料噴射時期、燃料噴射量、ブースト圧力、ＥＧＲ流量のいずれか１つを前記ダイナモコントローラから受信して、生成された制御目標値が適用されたＥＣＵマップが備えられることを特徴とする請求項９に記載のエンジン仮想試験環境システム。
【請求項１５】
前記ＥＣＵモデルは、過渡応答特性が考慮されなければならない場合、前記物理エンジンモデルの現在値を前記試験エンジンモデルに反映させることを特徴とする請求項１４に記載のエンジン仮想試験環境システム。
【請求項１６】
実際のエンジンを物理エンジンモデルと試験エンジンモデルとに区分した仮想エンジンがエンジン仮想試験環境システムで生成されるステップと、
前記エンジンの性能、燃費、およびＥＭ（Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｍａｔｅｒｉａｌ）に対するデータ最適化のために前記仮想エンジンの仮想試験条件設定が前記エンジン仮想試験環境システムで行われるステップと、
前記仮想試験条件設定を適用して前記物理エンジンモデルまたは前記試験エンジンモデルを用いた仮想試験が前記エンジン仮想試験環境システムで実施されるステップと、
前記仮想試験から取得した性能、燃費、およびＥＭの最適データがＲＤＥ（Ｒｅａｌ  Ｄｒｉｖｉｎｇ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ）評価のために前記エンジン仮想試験環境システムから前記エンジンにマッピングされるステップとが含まれることを特徴とするＥＭＳ（Ｅｎｇｉｎｅ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）マッピング方法。
【請求項１７】
前記マッピングは、前記性能、燃費、およびＥＭの最適データが取得されていない場合、前記仮想試験条件を再設定し、前記再設定で取得した性能、燃費、およびＥＭの最適データで行われる最適化過程を経ることを特徴とする請求項１６に記載のＥＭＳ（Ｅｎｇｉｎｅ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）マッピング方法。
【請求項１８】
前記エンジン仮想試験環境システムは、前記エンジンの排気ガス規制試験評価結果によるエンジン軌跡がフィードバックされ、前記エンジン軌跡のデータを前記物理エンジンモデルおよび前記試験エンジンモデルに対する条件アップデートに適用することを特徴とする請求項１６に記載のＥＭＳ（Ｅｎｇｉｎｅ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）マッピング方法。
【請求項１９】
前記条件アップデートは、前記性能、燃費、およびＥＭの最適データを再取得するのに適用されることを特徴とする請求項１８に記載のＥＭＳ（Ｅｎｇｉｎｅ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）マッピング方法。
【請求項２０】
前記ＲＤＥ（Ｒｅａｌ  Ｄｒｉｖｉｎｇ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ）評価は、ＮＥＤＣ（Ｎｅｗ  Ｅｕｒｏｐｅａｎ  Ｄｒｉｖｉｎｇ  Ｃｙｃｌｅ）、ＷＬＴＰ（Ｗｏｒｌｄｗｉｄｅ  ｌｉｇｈｔ  ｖｅｈｉｃｌｅ  ｔｅｓｔ  ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ）とともに試験されることを特徴とする請求項１６に記載のＥＭＳ（Ｅｎｇｉｎｅ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）マッピング方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両エンジンのＥＭＳ（Ｅｎｇｉｎｅ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）マッピングに関し、特に、仮想エンジンを実エンジンのように評価できるエンジン仮想試験環境システムで取得した仮想試験結果を実エンジンにマッピングできる方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的に、車両の排気ガス規制はエンジンに対して厳格なＥＭ（Ｅｍｉｓｓｉｏｎ）規制を要求する。特に、ディーゼルエンジンは排気ガス規制がさらに厳格である。
【０００３】
このために、ディーゼルエンジンは、ガソリンエンジンとは異なり、ＥＭＳ（Ｅｎｇｉｎｅ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）マッピングを適用する。前記ＥＭＳマッピングは、ＥＧＲ（Ｅｘｈａｕｓｔ  Ｇａｓ  Ｒｅｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ）、ブースト（ｂｏｏｓｔ）、多段噴射時期（ｍｕｌｔｉｐｏｒｔ  ｉｎｊｅｃｔｉｏｎ  ｔｉｍｅ）、圧力、流量などを燃焼制御因子とし、車両の開発段階ごとに燃焼制御因子マッピング後に検証過程を繰り返すことにより、燃焼制御因子の最適化マッピングが行われる方式である。この場合、前記ＥＭＳマッピングは、前記ＥＭＳ  ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）にロードされる。
【０００４】
そのため、ディーゼルエンジンは、ＥＭＳマッピングによるｒａｗ  ＥＭの制御で排気ガス規制を満たすことができる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
最近、ディーゼルエンジンに対して強化された排気ガス規制であるＥＵ６ｄは、ＮＥＤＣ（Ｎｅｗ  Ｅｕｒｏｐｅａｎ  Ｄｒｉｖｉｎｇ  Ｃｙｃｌｅ）およびＷＬＴＰ（Ｗｏｒｌｄｗｉｄｅ  ｌｉｇｈｔ  ｖｅｈｉｃｌｅ  ｔｅｓｔ  ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ）のシャシダイナモ評価モードとは異なり、ＲＤＥ（Ｒｅａｌ  Ｄｒｉｖｉｎｇ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ）の実道路条件排出許容基準による実道路で排出ガス評価が行われなければならないことを定めている。
【０００６】
しかし、ディーゼルエンジンに適用された既存のＥＭＳマッピングは、ＲＤＥ項目を反映できないという根本的な限界を持つ。このような理由は、前記ＲＤＥは、結果に大きな影響を及ぼす道路の形態、外気温度および圧力、交通状況、運転方法などといった運転条件を正確に再現することが不可能なだけでなく、どのような運転条件でも排出ガスの量を規制以下に維持しなければならないからである。
【０００７】
そのため、ディーゼルエンジンは、ＲＤＥ規制の導入とともに、エンジンのキャリブレーション（ＣＡＬＩＢＲＡＴＩＯＮ）と検証で既存のＥＭＳマッピングの持つ限界を克服できる方策が要求されている。
【０００８】
そこで、前記のような点に鑑みた本発明は、エンジン仮想試験環境システムで仮想エンジンを実エンジンのように評価およびマッピングすることにより、その試験結果物を実際のエンジンおよび車両で活用することができ、特に、物理エンジンモデルと試験エンジンモデルとが結合された仮想エンジンでＲＤＥ規制において要求する多様な実道路条件性能とＥＭ予測の評価が行われることにより、ＥＭＳマッピングの時間／空間自由度の確保および実際のエンジンおよび車両で評価が難しい多様な条件の検証を可能にするエンジン仮想試験環境システムおよびＥＭＳマッピング方法の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記の目的を達成するための、本発明のエンジン仮想試験環境システムは、物理エンジンモデルと試験エンジンモデル、またはこれらのうちの１つが適用されて実際的なエンジンを代替する仮想エンジンが含まれ、前記物理エンジンモデルは、シミュレーション、現象学的関係式の表現、構成要素の物理的特性の変更、燃焼モデル、ＥＣＵモデル、およびエンジンモデルのいずれか１つを表現するように構築され、前記試験エンジンモデルは、試験モデル、数学的モデル、モデリング、Ｅｎｇｉｎｅ  ＤｏＥ手法、数学的および統計的手法、および運転範囲のいずれか１つを表現するように構築されることを特徴とする。
【００１０】
好ましい実施例として、前記物理エンジンモデルは、１−Ｄ  Ｆａｓｔ  Ｒｕｎｎｉｎｇ  ＭｏｄｅｌまたはＭｅａｎ  Ｖａｌｕｅ  Ｅｎｇｉｎｅ  Ｍｏｄｅｌであり、前記試験エンジンモデルは、Ｄａｔａ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  Ｍｏｄｅｌが適用される。
【００１１】
好ましい実施例として、前記シミュレーションは、吸気系、排気系、ターボチャージャ、インタークーラ、ＥＧＲシステム、シリンダ、クランクシャフト、吸排気バルブで前記エンジンの全体特性を示し、前記エンジンに対して定常状態および過渡応答を表現する。前記現象学的関係式の表現は、前記エンジンのシリンダ内部の流動、燃焼、および摩擦に関連する現象を記述する。前記燃焼モデルは、前記エンジンの性能、燃費、およびＥＭを予測可能な燃焼率予測結果を生成し、前記ＥＣＵモデルは、ターボチャージャベイン開度およびＥＧＲバルブ開度を変更し、前記エンジンモデルは、吸気系および排気系に対する物理的特性を同等に維持しながら速やかな実行速度を提供する。
【００１２】
好ましい実施例として、前記試験モデルは、前記仮想エンジンの基本出力を提供し、前記数学的モデルは、エンジン制御変数の組み合わせに対する出力特性間の相関関係を示し、前記モデリングは、仮想入力の出力に対するモニタリングを提供する。前記Ｅｎｇｉｎｅ  ＤｏＥ手法は、入力、出力、および入力変数の変化範囲を提供し、前記数学的および統計的手法は、特定の入力条件に対する出力予測とマッピングの最適化および運転軌跡に対するサイクル累積値の最小化方向を提供する。前記運転範囲は、エンジン制御変数の実使用可能範囲を提供する。
【００１３】
好ましい実施例として、前記仮想エンジンは、コントロールラボに適用され、前記コントロールラボは、目標プロファイラ、ダイナモコントローラ、ＥＭＳ  ＥＣＵにそれぞれ連携される。
【００１４】
好ましい実施例として、前記目標プロファイラは、任意の指定値適用、保存プロファイル適用、解析プログラム適用のいずれか１つでエンジンダイナモに対する目標速度と目標トルクプロファイルを取得する。
【００１５】
好ましい実施例として、前記ダイナモコントローラは、前記目標プロファイラによって前記仮想エンジンを運転および制御しながら、運転モード決定、目標プロファイル設定、仮想エンジンの温度および圧力の測定値表示および保存をオートメーション機能として提供する。特に、前記運転モード決定は、エンジンスピードとエンジントルク、エンジンスピードと燃料噴射量、エンジンスピードとアクセルペダル開度、エンジンスピードとＢＭＥＰ（Ｂｒａｋｅ  Ｍｅａｎ  Ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ  Ｐｒｅｓｓｕｒｅ）のいずれか１つで行われる。
【００１６】
好ましい実施例として、前記コントロールラボは、前記物理エンジンモデルと前記試験エンジンモデルを前記ＥＭＳ  ＥＣＵにローディング（ｌｏａｄｉｎｇ）し、前記物理エンジンモデルで前記エンジンに対するハードウェア仕様評価を行い、前記試験エンジンモデルで定常状態と過渡状態および環境条件を評価した後に前記エンジンに対するマッピング結果を導出し、前記導出結果がＲＤＥ評価のために実際のエンジンおよび車両に適用される。
【００１７】
好ましい実施例として、前記ＥＭＳ  ＥＣＵは、前記物理エンジンモデルと前記試験エンジンモデルをロード（ｌｏａｄ）してＥＣＵモデルとして立て、前記ＥＣＵモデルには、エンジン回転速度とアクセルペダル開度による前記仮想エンジンの燃料噴射圧力、多段噴射回数、燃料噴射時期、燃料噴射量、ブースト圧力、ＥＧＲ流量のいずれか１つを前記ダイナモコントローラから受信して、生成された制御目標値が適用されたＥＣＵマップが備えられる。特に、前記ＥＣＵモデルは、過渡応答特性が考慮されなければならない場合、前記物理エンジンモデルの現在値を前記試験エンジンモデルに反映させる。
【００１８】
そして、上記の目的を達成するための、本発明のＥＭＳ（Ｅｎｇｉｎｅ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）マッピング方法は、実際のエンジンを物理エンジンモデルと試験エンジンモデルとに区分した仮想エンジンがエンジン仮想試験環境システムで生成されるステップと、前記エンジンの性能、燃費、およびＥＭに対するデータ最適化のために前記仮想エンジンの仮想試験条件設定が前記エンジン仮想試験環境システムで行われるステップと、前記仮想試験条件設定を適用して、前記物理エンジンモデルまたは前記試験エンジンモデルを用いた仮想試験が前記エンジン仮想試験環境システムで実施されるステップと、前記仮想試験から取得した性能／燃費／ＥＭの最適データが、ＮＥＤＣ（Ｎｅｗ  Ｅｕｒｏｐｅａｎ  Ｄｒｉｖｉｎｇ  Ｃｙｃｌｅ）、ＷＬＴＰ（Ｗｏｒｌｄｗｉｄｅ  ｌｉｇｈｔ  ｖｅｈｉｃｌｅ  ｔｅｓｔ  ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ）、ＲＤＥ評価のために前記エンジン仮想試験環境システムから前記エンジンにマッピングされるステップとが含まれることを特徴とする。
【００１９】
好ましい実施例として、前記マッピングは、前記性能／燃費／ＥＭの最適データが取得されていない場合、前記仮想試験条件を再設定し、前記再設定で取得した性能／燃費／ＥＭの最適データで行われる最適化過程を経る。
【００２０】
好ましい実施例として、前記エンジン仮想試験環境システムは、前記エンジンの排気ガス規制試験評価結果によるエンジン軌跡がフィードバックされ、前記エンジン軌跡のデータを前記物理エンジンモデルおよび前記試験エンジンモデルに対する条件アップデートに適用する。特に、前記条件アップデートは、前記性能、燃費、およびＥＭの最適データを再取得するのに適用される。
【発明の効果】
【００２１】
このような本発明は、エンジン仮想試験環境システムの仮想試験結果を活用したＥＭＳマッピングでＲＤＥ規制が満たされることにより、下記の作用および効果を実現する。
【００２２】
第一に、ＲＤＥ規制の導入により、多様な実道路条件の性能とＥＭを予測しマッピングできる新たな手法がエンジン、特にディーゼルエンジンに適用される。第二に、仮想エンジンを実エンジンのように評価した仮想試験結果物がＥＭＳ  ＥＣＵのローディング（ｌｏａｄｉｎｇ）によるＥＭＳマッピングされることにより、実際のエンジンおよび車両で活用することができる。第三に、物理エンジンモデルと試験エンジンモデルとの結合による仮想エンジンとこれを評価できる仮想試験環境が実現されることにより、ＥＭＳマッピングの時間および空間自由度の確保を可能にする。第四に、ＲＤＥで要求する実際のエンジンおよび車両で評価が難しい多様な条件に対する検証が容易である。第五に、エンジン対象と車両試験の円滑な協業が行われる。第六に、仮想試験環境システムが、物理エンジンモデルと試験エンジンモデルとが結合されることにより、エンジンダイナモの目標速度と目標トルクプロファイルに対するキャリブレーションエンジニアの任意指定または実際や試験を通した燃料量プロファイルとエンジンダイナモの保存プロファイルのマッチングによるエンジントルク測定または車両の動的挙動シミュレーションの解析プログラムを用いたエンジンの回転速度と必要なエンジントルクの導出といった多様な方法が実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明に係るエンジン仮想試験環境システムの構成例である。
【図２】本発明に係るエンジン仮想試験環境システムに適用された物理エンジンモデルを１−Ｄ  Ｆａｓｔ  Ｒｕｎｎｉｎｇ  Ｍｏｄｅｌの代わりにＭｅａｎ  Ｖａｌｕｅ  Ｅｎｇｉｎｅ  Ｍｏｄｅｌ（ＭＶＥＭ）で構築した例である。
【図３】本発明に係るエンジン仮想試験環境システムに適用されたＥＭＳモデルを実ＥＣＵで構築した例である。
【図４】本発明に係るエンジン仮想試験環境システムを用いたエンジンに適用されたＥＭＳマッピング方法のフローチャートである。
【図５】本発明に係るＥＭＳマッピングのための仮想試験結果の取得時におけるエンジン仮想試験環境システムの動作状態である。
【図６】本発明に係るエンジン仮想試験環境システムで取得した仮想試験結果をＥＭＳマッピングして実エンジンおよび実車評価が行われる状態である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明の実施例を添付した例示図面を参照して詳細に説明し、このような実施例は一例であって、本発明の属する技術分野における通常の知識を有する者が種々の異なる形態で実現できるので、ここで説明する実施例に限定されない。
【００２５】
図１を参照すれば、エンジン仮想試験環境システム１は、目標プロファイラ（ｔａｒｇｅｔ  ｐｒｏｆｉｌｅｒ）１０と、謀議エンジン実験装置のエンジンダイナモ１−１を制御するダイナモコントローラ２０と、コントロールラボ（ＬＡＢ）３０と、仮想エンジン４０と、ＥＭＳ  ＥＣＵ（Ｅｎｇｉｎｅ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）７０とを含む。
【００２６】
具体的には、前記目標プロファイラ１０は、実車走行条件を車両と運転者および道路モデルで表現し、エンジンダイナモ１−１で動作するエンジン（または仮想エンジン）のエンジン回転速度（例、エンジン目標速度）とエンジントルクプロファイル（例、目標トルクプロファイル）を取得する。前記目標速度と前記目標トルクプロファイルは、３つのうちいずれかの方法で得ることができる。第１の方法は、キャリブレーションエンジニア（ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ  ｅｎｇｉｎｅｅｒ）が任意に指定する方法である。第２の方法は、シャシダイナモあるいは実道路で実車を走行してエンジン回転速度と噴射される燃料量プロファイルを保存し、エンジンダイナモ１−１で保存されたプロファイルによって燃料を噴射しながらエンジントルクを測定する方法である。第３の方法は、道路の形態と運転者の特性によって車両の動的挙動をシミュレーションできる解析プログラムを用いて、エンジンの回転速度と必要なエンジントルクを導出する方法である。
【００２７】
具体的には、前記ダイナモコントローラ２０は、仮想エンジンの運転および制御を担い、目標プロファイラ１０で生成したエンジン回転速度とトルクプロファイルによって仮想エンジンの現在のエンジン速度とトルクを目標と比較して運転および制御されるように仮想エンジンの回転速度と燃料噴射量を制御する。特に、前記ダイナモコントローラ２０は、仮想エンジンの運転および制御のためのオートメーションの機能を提供する。前記オートメーションは、ダイナモコントローラ２０による運転モード決定、目標プロファイル設定、仮想エンジン４０の温度および圧力測定値表示および保存で実現される。特に、前記運転モード決定は、エンジンスピードとエンジントルク、エンジンスピードと燃料噴射量、エンジンスピードとアクセルペダル開度、エンジンスピードとＢＭＥＰ（Ｂｒａｋｅ  Ｍｅａｎ  Ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ  Ｐｒｅｓｓｕｒｅ）のいずれか１つで適用して行われる。
【００２８】
具体的には、前記コントロールラボ（ＬＡＢ）３０は、仮想試験環境におけるハードウェア仕様評価、ＥＭＳキャリブレーション（マッピング）を行う。前記仮想試験環境におけるハードウェア仕様評価は、仮想エンジン（物理エンジンモデル）の部品モデルを切り替えた後、実エンジンで行うハードウェア仕様評価と同一の項目に対して同一の方法で進行させる。前記ＥＭＳキャリブレーション（マッピング）は、試験エンジンモデルによる最適解を用いて基本キャリブレーション（マッピング）を行った後、仮想試験環境で定常状態、過渡状態、環境条件の影響を評価して改善キャリブレーション（マッピング）結果を導出し、導出された結果は、ＥＣＵ（ＥＭＳ  ＥＣＵ７０または実ＥＣＵ）にローディングして実際のエンジンおよび車両で評価および検証を行う。
【００２９】
具体的には、前記仮想エンジン４０は、１−Ｄ  Ｆａｓｔ  Ｒｕｎｎｉｎｇ  Ｍｏｄｅｌの物理エンジンモデル５０と、Ｄａｔａ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  Ｍｏｄｅｌの試験エンジンモデル６０とに区分され、前記物理エンジンモデル５０は、部品モデルＤＢ（ｄａｔａｂａｓｅ）５１を備える。特に、試験エンジンモデルあるいは物理エンジンモデルのみ単独で使用可能である。
【００３０】
一例として、前記物理エンジンモデル５０は、部品モデルＤＢ（ｄａｔａｂａｓｅ）５１を備え、１−Ｄ  Ｆａｓｔ  Ｒｕｎｎｉｎｇ  Ｍｏｄｅｌで構築される。前記１−Ｄ  Ｆａｓｔ  Ｒｕｎｎｉｎｇ  Ｍｏｄｅｌは、シミュレーション、現象学的関係式の表現、構成要素の物理的特性の変更、燃焼モデル、ＥＣＵモデル、エンジンモデルを下記のように定義する。
【００３１】
特に、前記シミュレーションは、流体力学、熱力学、動力学的原理によって吸気系、排気系、ターボチャージャ、インタークーラ、ＥＧＲシステム、シリンダ、クランクシャフト、吸排気バルブなどエンジンの主要構成要素からこれらを統合したエンジン全体の特性に対するシミュレーションが可能であり、これとともに、エンジンの定常状態（ｓｔｅａｄｙ−ｓｔａｔｅ）のみならず、過渡応答（ｔｒａｎｓｉｅｎｔ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ）までシミュレーション可能となるように、慣性質量など構成要素の主な物理的特性は実物と同等に維持する。
【００３２】
特に、前記現象学的関係式の表現は、実際に物理エンジンモデルにおいて流体の挙動に対しては非正常、非線形、１Ｄ  Ｎａｖｉｅｒ−Ｓｔｏｋｅｓ方程式を用いるので、シリンダ内部の流動、燃焼、および摩擦に関連する複雑な現象について記述可能である。前記構成要素の物理的特性の変更は、部品の諸元、材質、物性などの数字を変更することにより簡単に行われる。
【００３３】
特に、前記燃焼モデルはＰｒｅｄｉｃｔｉｖｅモデルであって、燃焼室内部の圧力、温度、混合器の組成と多重噴射それぞれの噴射時点および噴射率に応じて異なる燃焼率を予測する。そのため、前記燃焼モデルは、燃焼率予測の結果で現れるエンジンの性能、燃費、およびＥＭを予測する。前記ＥＣＵモデルは、物理エンジンモデル５０のＥＧＲバルブ開度とターボチャージャベイン開度のほかにも、燃料噴射圧力、多段噴射回数、燃料噴射時期、燃料噴射量などインジェクタモデルが作動するのに必要な値を提供する。そのため、前記ＥＣＵモデルは、シリンダの燃焼モデルと連結されたインジェクタモデルの動作のための目標値を生成し、物理エンジンモデル５０と連携されたタービンモデルのベイン開度およびＥＧＲバルブ開度の変更動作のためにブースト圧力とＥＧＲ流量の目標を生成する。前記エンジンモデルは、吸気系と排気系のｓｕｂ−ｖｏｌｕｍｅの長さを増加させ熱流動特性を補正して同等の物理的特性を維持しながら速やかな実行速度（Ｆａｓｔ  Ｒｕｎｎｉｎｇ）の実現を可能にする。
【００３４】
一例として、前記試験エンジンモデル６０はＤａｔａ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  Ｍｏｄｅｌであって、定常状態のエンジン運転条件でエンジン試験を通して取得されたデータから構築され、実現のために、試験モデル、数学的モデル、モデリング、Ｅｎｇｉｎｅ  ＤｏＥ手法、数学的／統計的手法、運転範囲を下記のように定義する。
【００３５】
特に、前記試験モデルは、物理的にモデリングが難しい出力を予測し補完し、入力と出力の関係は物理的解析が可能か否かにかかわらずモデリングされ、実際の結果を反映するので、試験モデルの出力は定常状態基準の仮想エンジンの基本出力として使用できる。前記数学的モデルは、測定されたデータに含まれたエンジン制御変数の組み合わせに対するエンジンの出力（応答）特性間の相関関係に対して数学的にモデリングされる。前記モデリングは、モデル入力に対してＥＣＵモデルで生成されたＥＧＲバルブとターボチャージャベインの開度、燃料噴射圧力と多段噴射回数および燃料噴射時期と燃料噴射量の目標、ブースト圧力、試験エンジンモデル６０のブースト圧力とＥＧＲ流量の目標値（過渡応答を考慮していないとき）あるいは物理エンジンモデル５０のブースト圧力とＥＧＲ流量の現在値（過渡応答を考慮したとき）などのＥＭＳマッピング変数で定義され、モデル出力に対して組成ごとの排出ガスと燃費を基本として各部の温度、Ａ／Ｆ、ターボスピード、アクチュエータの開度など、入力によって変化するすべての出力に対するモデリングにより仮想入力の出力がモニタリング可能である。
【００３６】
特に、前記Ｅｎｇｉｎｅ  ＤｏＥ手法は、モデルの入力、出力、および入力変数の変化範囲に対するエンジンモデルに含まれたマッピング組み合わせとエンジンの運転領域を予め定義して進行する。前記数学的および統計的手法は、特定の入力条件に対する出力の予測だけでなく、最適マッピング戦略の導出に用いられ、これは制約条件内で運転軌跡に対するサイクル累積値を最小化する方向のマッピング組み合わせを数学的、統計的手法で探し出すように進行することを意味する。
【００３７】
さらに、前記運転範囲は、エンジンの有効な運転範囲内にあるように試験モデルを構成させるので、エンジン試験時、モデルの入力であるエンジン制御変数が実使用可能な範囲内で可変する。
【００３８】
具体的には、ＥＭＳ  ＥＣＵ７０は、モデル基盤制御機で仮想エンジン４０の制御のために用いられ、ＥＭＳは、ＥＣＵモデル７１を備え、ブースト圧力とＥＧＲ流量の制御を行う。特に、前記ＥＣＵモデル７１は、ダイナモコントローラ２０から入力されるエンジン回転速度とアクセルペダル開度に応じて、仮想エンジンのＥＧＲバルブとターボチャージャベインの開度、燃料噴射圧力、多段噴射回数、燃料噴射時期、燃料噴射量、ブースト圧力、ＥＧＲ流量の制御に対する目標値を生成し、目標値の生成にＥＣＵマップを適用する。また、前記ＥＣＵモデルは、生成された目標値を物理エンジンモデル５０と試験エンジンモデル６０に入力するが、過渡応答特性の考慮が必要な場合、モデル基盤制御機により制御される物理エンジンモデル５０の現在値が試験エンジンモデル６０に入力される。
【００３９】
一方、図２および図３は、エンジン仮想試験環境システム１に対する単純システム構築の例を示す。
【００４０】
図２を参照すれば、エンジン仮想試験環境システム１にＭｅａｎ  Ｖａｌｕｅ  Ｅｎｇｉｎｅ  Ｍｏｄｅｌで構築された単純物理エンジンモデル５０−１が適用された例である。前記Ｍｅａｎ  Ｖａｌｕｅ  Ｅｎｇｉｎｅ  Ｍｏｄｅｌは、物理エンジンモデル５０の１−Ｄ  Ｆａｓｔ  Ｒｕｎｎｉｎｇ  Ｍｏｄｅｌに対比して単純なモデルで構築されることにより、サイクル平均値の適用および燃焼率の予測不可という限界を持つことがある。
【００４１】
図３を参照すれば、エンジン仮想試験環境システム１に実ＥＣＵが適用された例である。前記実ＥＣＵは、ＥＭＳ  ＥＣＵ７０のＥＣＵモデル対比、ＮＣＡ  ＥＳ６９０ＴＭ、ＭＡＴＬＡＢＴＭ、ＧＴ−ＰＯＷＥＲＴＭをインターフェース連結して物理エンジンモデルで構築されるという相違がある。
【００４２】
一方、図４〜図６は、エンジン仮想試験環境システム１を用いてエンジンに適用されたＥＭＳマッピング方法を例示する。以下、仮想エンジン４０、物理エンジンモデル５０、試験エンジンモデル６０に関する説明は、ＥＭＳマッピングに対する理解のために簡略化するが、実際的な構築は、図１で説明された内容に基づいて詳細に行われると理解されなければならない。
【００４３】
図４を参照すれば、エンジンに適用されたＥＭＳマッピング方法は、Ｓ１０の仮想エンジン構築ステップ、Ｓ２０の仮想試験条件設定ステップ、Ｓ３０の仮想試験実施ステップ、Ｓ４０の仮想試験結果取得ステップ、Ｓ５０の仮想試験判断ステップ、Ｓ６０の仮想エンジンマッピングステップ、Ｓ７０の実際試験評価ステップ、Ｓ１００の最適化戦略修正ステップで実現される。
【００４４】
図５を参照すれば、コントロールラボ３０は、試験エンジンモデル（ＧＬＯＢＡＬ  ＤｏＥ）のエンジン試験評価をエンジン１００に適用してエンジン試験データを得て、これを活用して前記エンジン１００が反映された仮想エンジン４０を物理エンジンモデル５０と試験エンジンモデル６０で構築し、前記物理エンジンモデル５０と前記試験エンジンモデル６０を用いた仮想エンジン４０の制御目標値および過渡応答条件を生成する。また、コントロールラボ３０は、ＥＭＳ  ＥＣＵ７０と連携されてＥＣＵモデル７１を構築する。
【００４５】
そのため、前記仮想エンジン構築ステップＳ１０は、Ｓ１１のエンジンモデル構成ステップ、Ｓ１２のエンジンモデル確立ステップ、Ｓ１３のＥＣＵマップ生成ステップ、Ｓ１４のＥＣＵモデル入力（マッピング）ステップで行われる。
【００４６】
一例として、前記エンジンモデル構成ステップＳ１１では、試験エンジンモデル（ＧＬＯＢＡＬ  ＤｏＥ）のエンジン試験データに基づいて物理エンジンモデル５０が１−Ｄ  Ｆａｓｔ  Ｒｕｎｎｉｎｇ  Ｍｏｄｅｌで構築され、試験エンジンモデル６０がＤａｔａ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  Ｍｏｄｅｌで構築される。前記Ｓ１２のエンジンモデル確立ステップＳ１２では、測定されたエンジン試験データに含まれたエンジン制御変数の組み合わせに対するエンジンの出力（応答）特性間の相関関係がモデリングされる数学的手法で条件付き最適化された試験エンジンモデル６０が構築される。前記ＥＣＵマップ生成ステップＳ１３では、物理エンジンモデル５０と条件付き最適化された試験エンジンモデル６０を用いてＥＭＳのＥＣＵモデル７１に適用されるＥＣＵマップが生成される。前記ＥＣＵモデル入力（マッピング）ステップＳ１４では、ＥＣＵマップをＥＭＳ  ＥＣＵ７０（または実ＥＣＵ７０−１）に入力（マッピング）してＥＣＵモデルが立てられる。
【００４７】
そして、前記仮想試験条件設定ステップＳ２０は、Ｓ２１の制御目標値生成ステップ、Ｓ２２の試験モデル判断ステップで行われる。
【００４８】
一例として、前記制御目標値生成ステップＳ２１では、ＥＣＵモデルで制御目標値を生成し、生成された制御目標値を仮想試験実施ステップＳ３０の物理エンジンモデルの現在値出力ステップＳ３２および仮想試験結果取得ステップＳ４０の物理エンジンモデルを用いた仮想試験ステップＳ４３に提供する。前記試験モデル判断ステップＳ２２では、過渡応答を考慮項目とし、過渡応答を考慮したとき、物理エンジンモデル５０が適用されるのに対し、過渡応答を考慮していないとき、試験エンジンモデル６０が適用される。
【００４９】
図５を参照すれば、コントロールラボ３０は、目標プロファイラ１０、ダイナモコントローラ２０、およびＥＭＳ  ＥＣＵ７０の連携でエンジンダイナモ１−１を駆動することにより、仮想エンジン４０に対する仮想試験を実現する。
【００５０】
そのため、前記仮想試験実施ステップＳ３０は、Ｓ２２で過渡応答の考慮がない条件の場合、Ｓ３１のように試験エンジンモデル６０で仮想試験を行うが、Ｓ２２で過渡応答が考慮された場合、Ｓ３２のように物理エンジンモデル５０から情報を読んで現在値を出力して試験エンジンモデル６０に反映する。この場合、物理エンジンモデルの現在値は、燃焼室内部の圧力／温度、混合器の組成、多重噴射それぞれの噴射時点と噴射率、燃料噴射圧力、多段噴射回数、燃料噴射時期、燃料噴射量などのいずれか１つを含む。
【００５１】
そして、前記仮想試験結果取得ステップＳ４０は、Ｓ４１の試験モデル信頼区間判断ステップ、Ｓ４２の仮想試験結果取得ステップ、Ｓ４３の仮想試験補完ステップに区分される。そのため、前記仮想試験結果取得ステップＳ４０は、Ｓ３１の試験エンジンモデル仮想試験データに対して、Ｓ４１により試験モデル信頼区間か否かを判断した後、信頼性を有する場合、試験エンジンモデル仮想試験データを、Ｓ４２のように仮想試験結果に直ちに切り替えるのに対し、信頼性を有しない場合、Ｓ４３の物理エンジンモデル５０に対する仮想試験から得たデータでＳ３１の試験エンジンモデル仮想試験データを補完して、Ｓ４２の仮想試験結果に切り替える。
【００５２】
一例として、Ｓ４１の試験モデル信頼区間判断ステップは、ＥＣＵ（例、ＥＭＳ  ＥＣＵ７０）に入力された制御目標値が、前記試験エンジンモデル６０を得るために、定常状態のエンジン運転条件でエンジン試験を通して取得されたデータから構築されるときの、試験を行ったデータ範囲内にあるかを判断するステップであればよい。それだけでなく、ＥＣＵ（例、ＥＭＳ  ＥＣＵ７０）に入力された制御目標値の変化による統計的信頼度を計算することができ、計算した統計的信頼度を特定値と比較して信頼区間であるかを判断することができる。
【００５３】
図５を参照すれば、コントロールラボ３０は、物理エンジンモデル５０と試験エンジンモデル６０に対する仮想試験データ分析で仮想エンジン４０の性能特性を把握し、フィードバック手順でＥＭＳ  ＥＣＵ７０のＥＣＵマップ条件を変更してＥＣＵモデルを最適化し、車両ＥＣＵと連携して実際のマッピングを行う。
【００５４】
そのため、前記仮想試験判断ステップＳ５０では、物理エンジンモデル５０と試験エンジンモデル６０の仮想試験で把握された仮想エンジン４０に対する性能、燃費、およびＥＭを満足するか否かを判断する。
【００５５】
したがって、Ｓ５０で性能／燃費／ＥＭを満足しない場合、最適化戦略修正ステップＳ１００に切り替え、前記最適化戦略修正は、ＥＭＳ  ＥＣＵ７０のＥＣＵマップ条件の変更でＥＣＵモデルを最適化する。前記ＥＣＵモデルの最適化は、性能／燃費／ＥＭを満足しない物理エンジンモデル５０と試験エンジンモデル６０の仮想試験条件の変更を意味する。そのため、前記最適化戦略修正ステップＳ１００は、ＥＣＵマップ生成Ｓ１３とＥＣＵモデル入力（マッピング）Ｓ１４で仮想エンジン構築ステップＳ１０を再び行った後、仮想試験条件設定Ｓ２０、仮想試験実施Ｓ３０、仮想試験結果取得Ｓ４０、仮想試験判断Ｓ５０を繰り返す。
【００５６】
これに対し、Ｓ５０で性能、燃費、およびＥＭを満足する場合、仮想エンジンマッピングステップＳ６０に進み、前記仮想エンジンマッピングによりＥＣＵマップが車両ＥＣＵに入力された後、実際試験評価ステップＳ７０を行う。
【００５７】
次に、前記実際試験評価ステップＳ７０では、実エンジンおよび実車を用いた排気ガス規制試験評価が行われる。
【００５８】
図６を参照すれば、エンジン仮想試験環境システム１が実車２００と車両相似システム３００に連携されて、ディーゼルエンジンのＥＭＳマッピングおよび実際的な排気ガス規制試験評価を行う状態が例示される。
【００５９】
図示のように、実車２００は、仮想エンジン４０の仮想試験で最適化された性能、燃費、およびＥＭに対するエンジン条件がマッピングされたＥＣＵモデルで駆動されるエンジン１００を搭載し、排気ガス規制試験は、実車２００を用いた任意の運転条件およびＲＤＥ評価に基づく統計学的手法活用の代表評価モードとＮＥＤＣ／ＷＬＴＰの標準評価モードとに区分される。
【００６０】
特に、実車２００で行われた代表評価モードから得た任意の運転条件およびＲＤＥ評価の項目は、実車２００と車両相似システム３００のそれぞれに反映される。
【００６１】
そのため、エンジン仮想試験環境システム１は、仮想エンジン４０のＥＣＵモデルが反映された実車２００のエンジン軌跡が車両相似システム３００から再びフィードバックされ、フィードバックされたエンジン軌跡のデータでＥＣＵモデルを再び最適化して、物理エンジンモデル５０と試験エンジンモデル６０に対する仮想試験により新たに最適化された性能、燃費、およびＥＭを取得することができる。
【００６２】
その結果、実車２００は、排気ガス規制試験評価回数を大きく減少させながらも満足できるエンジン１００の性能／燃費／ＥＭを得ることができる。
【００６３】
上述のように、本実施例によるガソリンエンジンまたはディーゼルエンジンのＥＭＳマッピングのためのエンジン仮想試験環境システム１は、１−Ｄ  Ｆａｓｔ  Ｒｕｎｎｉｎｇ  Ｍｏｄｅｌで構築された物理エンジンモデル５０およびＤａｔａ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  Ｍｏｄｅｌで構築された試験エンジンモデル６０で仮想エンジン４０を生成し、前記物理エンジンモデル５０および前記試験エンジンモデル６０に設定した仮想試験条件で仮想試験を実施して性能、燃費、およびＥＭの最適データが取得され、最適化された性能／燃費／ＥＭが実際にマッピングされたエンジン１００と車両２００によりＲＤＥ評価を含むＮＥＤＣ／ＷＬＴＰが試験されることにより、実際的に難しい多様な評価条件の検証およびＲＤＥ規制に適したＥＭＳマッピングの時間と空間自由度の確保が可能である。
【符号の説明】
【００６４】
１：エンジン仮想試験環境システム
１−１：エンジンダイナモ
１０：目標プロファイラ（ｔａｒｇｅｔ  ｐｒｏｆｉｌｅｒ）
２０：ダイナモコントローラ
３０：コントロールラボ（ＬＡＢ）
４０：仮想エンジン
５０：物理エンジンモデル
５０−１：単純物理エンジンモデル
５１：部品モデルＤＢ（ｄａｔａｂａｓｅ）
６０：試験エンジンモデル（Ｄａｔａ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  Ｍｏｄｅｌ）
７０：ＥＭＳ  ＥＣＵ（Ｅｎｇｉｎｅ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）
７０−１：実ＥＣＵ
７１：ＥＣＵモデル
１００：エンジン
２００：実車
３００：車両相似システム
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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