xCAL

Antriebsstrangentwicklung ohne Design-of-Experiments (DoE) ist heutzutage nur noch schwer vorstellbar. Die wichtigste Herausforderung besteht jedoch darin, diese leistungsfähige Methodik allen Applikationsingenieuren zugänglich zu machen und hierdurch auf breiter Front von den Vorteilen durch DoE zu profitieren. Gleichzeitig muss die allgemeine DoE-Methodik an die spezifischen Gegebenheiten der Antriebsstrangentwicklung angepasst werden.

xCAL ermöglicht den Einsatz der leistungsstarken DoE Methodik auch für die besonderen Herausforderungen der automobilen Entwicklungsarbeit, die eine Adaption der generischen DoE-Verfahren erfordern. Besondere Aufmerksamkeit lag dabei auf der Entwicklung höchst zuverlässiger und schneller Algorithmen zur Modellerzeugung, die als einzigartig angesehen werden dürfen. Die State-of-the-Art globalen Modellierungstechniken, die auf Gauß Prozess Modellen  basieren, wurden an die speziellen Charakteristiken der Motoren- und Antriebsstrangentwicklung angepasst. Diese Herangehensweise, kombiniert mit hervorragender Visualisierung und intuitiver Bedienerführung, ermöglicht es den Ingenieuren, z.B. das Motorenverhalten schnell und komfortabel zu untersuchen und zu optimieren.

>> Innovative DoE Methoden kombiniert mit einzigartigen Visualisierungsmöglichkeiten und intuitiver Benutzerführung. <<

Deutlich reduzierte Entwicklungszeiten, optimale Ergebnisse

Besonderes Augenmerk bei der Entwicklung von xCAL wurde auf die Benutzerführung durch einen strukturierten und dennoch flexiblen Work-Flow gelegt. Diese klaren Strukturen, eine komfortable Handhabung und reichhaltige Visualisierungsoptionen machen die Anwendung von DoE Verfahren selbst für Nicht-Experten beherrschbar. xCAL berechnet optimierte Testpläne basierend auf statistischen Gesichtspunkten, so dass die Prüfstandzeiten und Zeiten für die Simulationen minimiert werden können, aber gleichzeitig eine hohe Modellqualität erreicht wird. xCAL generiert auf der Basis von Messdaten Modelle, die in der Lage sind selbst sehr komplexes Modellverhalten abzubilden. In Kombination mit der darauf aufbauenden Optimierung ist eine perfekte Basis geschaffen, um das volle Potential moderner Antriebsstränge auszuschöpfen und somit den steigenden Anforderungen seitens der Automobilindustrie gerecht zu werden.